उपयोगकर्ता बायोमेट्रिक्स: चेहरा खोज और ब्लॉकलिस्ट

चेहरा बायोमेट्रिक्स हर उपयोगकर्ता एंटिटी के केंद्र में हैं। Didit लाइवनेस डिटेक्शन के दौरान चेहरा कैप्चर करता है, एक वेक्टर एम्बेडिंग बनाता है, और उसे चार बाद की सुविधाओं के लिए संग्रहीत करता है: 1:N चेहरा खोज, डुप्लिकेट पहचान, ब्लॉकलिस्ट लागू करना, और बायोमेट्रिक पुनः-प्रमाणीकरण।

संग्रहीत चेहरे बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण के लिए संदर्भ का काम भी करते हैं। vendor_data के साथ बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण सत्र बनाएँ और portrait_image छोड़ दें, तो Didit संग्रहीत चेहरे का अपने-आप पुन: उपयोग करता है। क्रम यह है: पहले स्वीकृत लाइवनेस चेहरा, फिर ePassport चिप फ़ोटो, फिर ID दस्तावेज़ का पोर्ट्रेट, और अंत में मैन्युअली पंजीकृत प्रोफ़ाइल चेहरा।

उपयोगकर्ता से चेहरे कैसे जुड़ते हैं

लाइवनेस के दौरान कैप्चर

जब कोई User ऐसे सत्र से गुज़रता है जिसमें लाइवनेस सक्षम है, तो Didit एक सेल्फ़ी कैप्चर करता है, पैसिव लाइवनेस डिटेक्शन चलाता है, सबसे बड़ा चेहरा निकालता है, और खोज के लिए एक वेक्टर एम्बेडिंग बनाता है।

उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल पर संग्रहीत

चेहरा सत्र और मूल User एंटिटी से जुड़ा होता है। पोर्ट्रेट URL उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल पर portrait_image के रूप में दिखता है।

खोज के लिए इंडेक्स

एम्बेडिंग खोज इंडेक्स में जोड़ी जाती है। बाद के सत्र इस इंडेक्स पर 1:N खोज चला सकते हैं।

चेहरा खोज (1:N)

चेहरा खोज आपको एक इमेज अपलोड करके आपके एप्लिकेशन में पंजीकृत हर चेहरे से मिलान करके किसी उपयोगकर्ता को ढूँढने देती है। उपयोग के मामले:

ऑनबोर्डिंग के समय डुप्लिकेट पहचान: एक ही व्यक्ति को दो खाते बनाने से रोकें।
रिवर्स लुकअप: धोखाधड़ी जाँच में किसी CCTV फ़्रेम या इमेज में दिख रहे उपयोगकर्ता की पहचान करें।
लौटने वाले ग्राहक की पहचान: लौटने वाले ग्राहक के लिए KYC छोड़ें।

जब आपके वर्कफ़्लो में डुप्लिकेट पहचान सक्षम हो, तो नए सत्रों के दौरान चेहरा खोज अपने-आप चलती है। इसे एक स्वतंत्र API के रूप में भी उपलब्ध कराया गया है:

POST /v3/face-search/ - स्वतंत्र चेहरा खोज

डुप्लिकेट पहचान

हर नए चेहरे की तुलना मौजूदा पंजीकृत चेहरों से की जा सकती है, ताकि डुप्लिकेट सामने आएँ। Didit हर चेहरे को एक approved_duplicate_status देता है:

स्थिति	अर्थ
`NOT_DUPLICATED`	समानता थ्रेशोल्ड से ऊपर कोई मिलान नहीं मिला
`DUPLICATED`	चेहरा पहले से स्वीकृत सत्र के एक या अधिक चेहरों से मेल खाता है

वर्कफ़्लो को इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि:

अस्वीकार करें: डुप्लिकेट-फ़्लैग किए गए सत्रों को अपने-आप अस्वीकार करें।
समीक्षा के लिए चिह्नित करें: सत्र को मानव विश्लेषक को भेजें।
केवल चेतावनी दें: अनुमति दें, लेकिन एक जोखिम टैग जोड़ें।

इसे कंसोल में Workflows → [your workflow] → Face Match / Liveness → Duplicate detection पर कॉन्फ़िगर करें।

चेहरा ब्लॉकलिस्ट

सत्र अस्वीकार करने से चेहरा किसी ब्लॉकलिस्ट में नहीं जुड़ता। उसी चेहरे वाले भविष्य के सत्र रोकने के लिए, उसे स्वयं ब्लॉकलिस्ट में डालें: ब्लॉकलिस्ट पेज से जोड़ें या Lists API का उपयोग करें। जिस नए सत्र की लाइवनेस सेल्फ़ी उस प्रविष्टि से मेल खाती है, वह अपने-आप अस्वीकार हो जाता है।

आयात किया गया चेहरा User प्रोफ़ाइल पर अपलोड करें

यदि आप किसी दूसरे KYC प्रदाता से माइग्रेट कर रहे हैं, तो पहले User बनाएँ और फिर उस प्रोफ़ाइल से एक भरोसेमंद चेहरा इमेज जोड़ें। User अब भी आपके vendor_data से पहचाना जाता है, लेकिन चेहरा अपलोड endpoint लक्ष्य को स्पष्ट रखने के लिए Didit की आंतरिक User ID (didit_internal_id) का उपयोग करता है।

User बनाएँ या प्राप्त करें

अपने स्थायी vendor_data के साथ POST /v3/users/create/ कॉल करें, या यदि User पहले से मौजूद है तो GET /v3/users/{vendor_data}/ कॉल करें।

didit_internal_id पढ़ें

User रिस्पॉन्स में didit_internal_id शामिल होता है। अपने सिस्टम में vendor_data का ही उपयोग जारी रखें; didit_internal_id केवल प्रोफ़ाइल से जुड़े endpoint के लिए उपयोग करें।

चेहरा अपलोड करें

base64-एन्कोडेड चेहरा इमेज के साथ

POST /v3/organization/{organization_id}/application/{application_id}/vendor-users/by-id/{didit_internal_id}/faces/upload/

कॉल करें।

# 1. Create or retrieve the User keyed by your vendor_data
curl -X POST https://verification.didit.me/v3/users/create/ \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "vendor_data": "user-42",
    "display_name": "Jane Doe",
    "metadata": { "previous_provider": "legacy-kyc-vendor" }
  }'

# Response includes:
# { "didit_internal_id": "11111111-2222-3333-4444-555555555555", ... }

# 2. Upload the imported face to the User profile
curl -X POST https://verification.didit.me/v3/organization/$ORGANIZATION_ID/application/$APPLICATION_ID/vendor-users/by-id/11111111-2222-3333-4444-555555555555/faces/upload/ \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "<base64-encoded-jpg-or-png>",
    "comment": "Imported from previous KYC provider"
  }'

आयात किए गए प्रोफ़ाइल चेहरे उसी फ़ेस इंडेक्स में दर्ज होते हैं जिसका उपयोग डुप्लिकेट पहचान और चेहरा खोज करते हैं। वे अपने-आप ब्लॉकलिस्ट नहीं होते। किसी ज्ञात दुर्भावनापूर्ण व्यक्ति को ब्लॉक करने के लिए, चेहरा इसके बजाय फ़ेस-टाइप सूची में अपलोड करें।

केवल वे चेहरे अपलोड करें जिन्हें आप अपनी गोपनीयता सूचना और माइग्रेशन समझौते के तहत प्रोसेस करने के लिए अधिकृत हैं। स्रोत-प्रदाता पहचानकर्ता केवल तभी metadata या comment में रखें जब वे आपके अनुपालन अधिकारियों के सामने उजागर करने के लिए सुरक्षित हों।

ब्लॉकलिस्ट कैसे होती है

ट्रिगर	कार्रवाई
सत्र `DECLINED`	किसी ब्लॉकलिस्ट में कुछ नहीं जुड़ता; User `ACTIVE` रहता है
विश्लेषक कंसोल से किसी चेहरे को मैन्युअली ब्लॉकलिस्ट करता है	चेहरा जुड़ता है, उपयोगकर्ता की स्थिति नीति के अनुसार अपडेट होती है
Lists API से प्रोग्रामेटिक जोड़	चेहरा इमेज को फ़ेस-टाइप ब्लॉकलिस्ट में अपलोड करें

ब्लॉकलिस्ट में चेहरा अपलोड करना

चेहरे के आधार पर किसी उपयोगकर्ता को प्रोग्रामेटिक रूप से ब्लॉक करने के लिए, समर्पित सूची में चेहरा अपलोड करें endpoint से चेहरा इमेज को फ़ेस-टाइप ब्लॉकलिस्ट में अपलोड करें। Didit बायोमेट्रिक एम्बेडिंग निकालता है और उसे मिलान वाले इंडेक्स में डालता है। भविष्य का कोई भी ऐसा सत्र जिसकी लाइवनेस सेल्फ़ी मेल खाती है, वह अपने-आप अस्वीकार हो जाता है।

प्रोफ़ाइल चेहरा अपलोड और चेहरा ब्लॉकलिस्ट अपलोड अलग-अलग कार्य हैं। प्रोफ़ाइल अपलोड का उपयोग किसी भरोसेमंद आयातित चेहरे को साक्ष्य, डुप्लिकेट पहचान और चेहरा खोज के लिए User से जोड़ने में करें। चेहरे को ब्लॉक करने के लिए, ताकि मेल खाने वाले भविष्य के सत्र अस्वीकार हों, Lists API का उपयोग करें।

ब्लॉकलिस्ट से चेहरा हटाना

कंसोल में Blocklist → Faces → row actions → Remove से प्रविष्टि हटाएँ, या प्रविष्टि हटाएँ endpoint का उपयोग करें।

प्रतिधारित बायोमेट्रिक टेम्पलेट सत्र हटाने के बाद

सत्र हटाने पर चेहरे की इमेज और, डिफ़ॉल्ट रूप से, फ़ेस एम्बेडिंग भी हट जाती हैं, इसलिए वह व्यक्ति डुप्लिकेट पहचान और चेहरा खोज से बाहर हो जाता है। यदि आप स्वीकृति के तुरंत बाद सत्र हटाते हैं, फिर भी दोहराए गए साइन-अप पकड़ने की ज़रूरत है, तो एप्लिकेशन पर बायोमेट्रिक टेम्पलेट प्रतिधारण सक्षम करें, या हटाने के कॉल पर retain_face_embeddings: true भेजें। Didit फिर सत्र और उसका सारा डेटा सामान्य रूप से हटा देता है, और उपयोगकर्ता से जुड़ा एक अलग से प्रबंधित, इमेज-रहित फ़ेस बायोमेट्रिक टेम्पलेट रखता है:

इसमें केवल संख्यात्मक चेहरा टेम्पलेट और प्रतिधारण मेटाडेटा होता है। इसमें कभी चेहरे की इमेज, लाइवनेस वीडियो, दस्तावेज़ का डेटा, निकाली गई पहचान की जानकारी, निर्णय, या हटाए गए सत्र का id नहीं होता।
यह डुप्लिकेट पहचान, चेहरा खोज, बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण और आपकी फ़ेस सूचियों में सक्रिय सत्र के चेहरे की तरह ही भाग लेता है। हिट source: "retained_template", उपयोगकर्ता के vendor_user_id और vendor_data, तथा biometric_template_id के साथ रिपोर्ट किए जाते हैं।
यह बायोमेट्रिक डेटा है, जिसमें सीमित अवधि वाला expires_at होता है। यह तब पर्ज होता है जब उपयोगकर्ता हटाया जाता है, जब उस उपयोगकर्ता का कोई भी सत्र deletion_instruction: "privacy_erasure" के साथ हटाया जाता है, जब यह समाप्त होता है, या जब आप इसे Lists → बायोमेट्रिक टेम्पलेट में या Biometric Templates API के माध्यम से पर्ज करते हैं।
vendor_data के बिना बनाया गया सत्र किसी उपयोगकर्ता से नहीं जुड़ा होता, इसलिए टेम्पलेट को जोड़ने के लिए कोई उपयोगकर्ता नहीं होता; उसे हटाने पर ineligible_no_vendor_user रिपोर्ट होता है और एम्बेडिंग सत्र के साथ ही हट जाती है।
प्रतिधारित टेम्पलेट कभी ब्लॉकलिस्ट नहीं किए जाते। हटाए गए सत्र से बनाई गई फ़ेस ब्लॉकलिस्ट प्रविष्टि अपनी स्वतंत्र बायोमेट्रिक प्रविष्टि और जीवनचक्र रखती है।

उपयोगकर्ता से जुड़े टेम्पलेट उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल पर बायोमेट्रिक टेम्पलेट के अंतर्गत दिखते हैं, जिनमें पर्ज करने की कार्रवाई होती है।

चेहरे के जीवनचक्र का सारांश

कंसोल से चेहरा अपलोड करें

अनुपालन ऑपरेटर मैन्युअल रूप से चेहरे अपलोड कर सकते हैं:

Users → [user] → Actions → Upload face पर जाएँ।
कोई इमेज चुनें; Didit सबसे बड़ा चेहरा निकालता है और उपयोगकर्ता से जुड़ा एक नया Face रिकॉर्ड सहेजता है।
चेहरा प्रोफ़ाइल साक्ष्य, डुप्लिकेट पहचान और चेहरा खोज के लिए नामांकित होता है। जब लक्ष्य भविष्य के मिलान वाले सत्रों को अस्वीकार करना हो, तब ब्लॉकलिस्ट क्षेत्र का उपयोग करें।

यह तब उपयोगी है जब:

आपके पास ऑफ़लाइन चैनल से सत्यापित किसी ग्राहक का ज्ञात पोर्ट्रेट है।
आप अपने धोखाधड़ी डेटाबेस के ज्ञात धोखेबाज़ों से ब्लॉकलिस्ट पहले से भरना चाहते हैं।

गोपनीयता और प्रतिधारण

फ़ेस एम्बेडिंग संख्यात्मक वेक्टर हैं, इमेज नहीं। इमेज स्वयं एन्क्रिप्टेड ऑब्जेक्ट स्टोरेज में हस्ताक्षरित URL के माध्यम से एक्सेस के साथ रखी जाती हैं। फ़ेस एम्बेडिंग बायोमेट्रिक डेटा है।
प्रतिधारण आपके एप्लिकेशन की डेटा प्रतिधारण नीति का पालन करता है। प्रतिधारित बायोमेट्रिक टेम्पलेट अधिक सख्त, सीमित बायोमेट्रिक टेम्पलेट प्रतिधारण अवधि का पालन करते हैं।
सत्र हटाने पर इमेज और, डिफ़ॉल्ट रूप से, एम्बेडिंग हट जाती है। यदि आपके एप्लिकेशन ने बायोमेट्रिक टेम्पलेट प्रतिधारण चुना है, तो सत्र हटाने पर एक इमेज-रहित टेम्पलेट तब तक रहता है जब तक वह समाप्त न हो या पर्ज न किया जाए।
GDPR / CCPA के भूल जाने का अधिकार के अनुरोध के लिए, व्यक्ति के सत्र deletion_instruction: "privacy_erasure" के साथ हटाएँ या उपयोगकर्ता को हटाएँ: दोनों ही सभी प्रतिधारित टेम्पलेट भी पर्ज करते हैं। आपके द्वारा प्रबंधित फ़ेस ब्लॉकलिस्ट प्रविष्टियाँ तब तक रहती हैं जब तक आप उन्हें हटा न दें।

अगले चरण

Face Search

1:N चेहरा खोज कैसे काम करती है।

Liveness

लाइवनेस डिटेक्शन जो चेहरा कैप्चर करता है।

Blocklist API

ब्लॉकलिस्ट में चेहरा अपलोड करें।

Biometric templates

सत्र हटाने के बाद प्रतिधारित टेम्पलेट।

User blocklist

उपयोगकर्ता को ब्लॉकलिस्ट करना कैसे काम करता है।

अवलोकन

मूल्य निर्धारण

वर्कफ़्लो और सत्यापन

समीक्षा और संचालन

एंटिटी (उपयोगकर्ता और व्यवसाय)

सेटिंग्स और कस्टमाइज़ेशन

सुरक्षा और अनुपालन

Didit Academy

संसाधन

उपयोगकर्ता बायोमेट्रिक्स: चेहरा खोज और ब्लॉकलिस्ट

उपयोगकर्ता से चेहरे कैसे जुड़ते हैं

चेहरा खोज (1:N)

डुप्लिकेट पहचान

चेहरा ब्लॉकलिस्ट

आयात किया गया चेहरा User प्रोफ़ाइल पर अपलोड करें

ब्लॉकलिस्ट कैसे होती है

ब्लॉकलिस्ट में चेहरा अपलोड करना

ब्लॉकलिस्ट से चेहरा हटाना

प्रतिधारित बायोमेट्रिक टेम्पलेट सत्र हटाने के बाद

चेहरे के जीवनचक्र का सारांश

कंसोल से चेहरा अपलोड करें

गोपनीयता और प्रतिधारण

अगले चरण

Face Search

Liveness

Blocklist API

Biometric templates

User blocklist

​उपयोगकर्ता से चेहरे कैसे जुड़ते हैं

​चेहरा खोज (1:N)

​डुप्लिकेट पहचान

​चेहरा ब्लॉकलिस्ट

​आयात किया गया चेहरा User प्रोफ़ाइल पर अपलोड करें

​ब्लॉकलिस्ट कैसे होती है

​ब्लॉकलिस्ट में चेहरा अपलोड करना

​ब्लॉकलिस्ट से चेहरा हटाना

​प्रतिधारित बायोमेट्रिक टेम्पलेट सत्र हटाने के बाद

​चेहरे के जीवनचक्र का सारांश

​कंसोल से चेहरा अपलोड करें

​गोपनीयता और प्रतिधारण

​अगले चरण

Face Search

Liveness

Blocklist API

Biometric templates

User blocklist

उपयोगकर्ता से चेहरे कैसे जुड़ते हैं

चेहरा खोज (1:N)

डुप्लिकेट पहचान

चेहरा ब्लॉकलिस्ट

आयात किया गया चेहरा User प्रोफ़ाइल पर अपलोड करें

ब्लॉकलिस्ट कैसे होती है

ब्लॉकलिस्ट में चेहरा अपलोड करना

ब्लॉकलिस्ट से चेहरा हटाना

प्रतिधारित बायोमेट्रिक टेम्पलेट सत्र हटाने के बाद

चेहरे के जीवनचक्र का सारांश

कंसोल से चेहरा अपलोड करें

गोपनीयता और प्रतिधारण

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