● Riv.IA — Verificação visual por IA

Veja além da imagem.
Confirme quem é real.

Uma única API detecta prova de vida, compara rostos e desmascara fraudes de imagem — foto de tela, foto impressa ou deepfake — em segundos, com veredito explicável.

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Resposta em segundos
IA multimodal
Anti-spoof determinístico
API first

POST /eye/v1/verify200 OK

{
  "approved": true,
  "liveness": { "resultado": true, "confidence": 0.93 },
  "face_match": { "same_person": true, "confidence": 0.97 },
  "authenticity": {
    "is_authentic": true,
    "is_screen_photo": false,
    "is_ai_generated": false
  },
  "reasons": ["Rosto humano vivo, sem artefatos de tela."]
}

01 — O problema

Uma foto não prova quem está do outro lado.

Fraudes de identidade usam foto de foto, deepfake, selfie de tela e documentos manipulados. A verificação tradicional gera falso positivo — reflexo confundido com tela — e deixa passar o que importa. O custo é fraude, chargeback e onboarding travado.

02 — Capacidades

6 verificações. 1 chamada.

Combine os checks que o seu fluxo exige — eles rodam em paralelo, sobre a mesma imagem, no mesmo contrato.

liveness

Prova de Vida

Confirme que é um humano vivo, não uma foto.

Detecta selfie real vs. tentativa de spoof. Retorna veredito e motivos legíveis, sem caixa-preta.

face_match

Comparação Facial

Mesma pessoa? Com grau de confiança.

Match biométrico entre duas imagens, score 0–1 e detalhes estruturais (olhos, nariz, contorno).

authenticity

Autenticidade / Anti-Spoof

Real, foto de tela, impressa ou gerada por IA.

Funciona para qualquer imagem — pessoa OU objeto. Identifica deepfakes e mídias sintéticas.

element_detection

Detecção de Elementos

O que precisa estar na imagem, está?

Valida presença e posição de objetos esperados: rosto, documento, etiqueta, QR, embalagem.

qr_code

Leitura de QR Code

Lê o código, mesmo quando o QR falha.

Extrai o conteúdo do QR code e, quando ele falta ou está ilegível, a IA lê o código impresso na imagem. Com validação de formato e anti-spoof.

Em brevedocument_extraction

Leitura de Documentos

RG e CNH viram dados estruturados.

Identifica se a imagem é um documento e, sendo RG ou CNH — física ou digital —, extrai nome, CPF, datas e filiação com confiança por campo. Campo ilegível volta vazio, nunca inventado.

03 — Motor de decisão

Decisão determinística, não "achismo" de modelo.

O veredito de anti-spoof é tomado sobre sinais estruturais objetivos — moiré, grade de pixels, moldura de dispositivo, textura de papel — e não sobre a "impressão" subjetiva do modelo.

Reflexo, brilho e realce especular — comuns em superfícies reais brilhantes (plástico, nylon, óculos, pele) — nunca, sozinhos, classificam a imagem como fraude. Foto de tela exige no mínimo 2 artefatos estruturais acima do limiar.

Resultado: menos falso positivo, mais aprovação legítima.

authenticity — responsespoof

{
  "is_authentic": false,
  "is_screen_photo": true,
  "confidence": 0.91,
  "signals": [
    "moire_detectado",
    "grade_de_pixels_visivel",
    "borda_de_monitor"
  ],
  "reasons": [
    "Padrão moiré característico de captura de tela.",
    "Geometria de pixels alinhada à grade do display."
  ],
  // reflexo/brilho ignorados — não são prova de fraude
}

04 — Aplicabilidades

Para onde a fraude tenta entrar, o EYE chega antes.

Onboarding e KYC

Abertura de conta em fintechs e bancos sem fricção desnecessária.

Antifraude em Pagamentos

Prevenção a chargeback e revisão automatizada de transações suspeitas.

Marketplaces e Gig Economy

Verificação de entregadores, prestadores e novos vendedores.

Logística e Prova de Entrega

Valide foto autêntica de produto, etiqueta ou QR — não 'foto da foto'.

RH e Admissão Remota

Validação de identidade do candidato em processos 100% digitais.

Seguros e Atendimento Remoto

Sinistro e perícia por imagem com confiança no que está sendo enviado.

05 — Por que Riv.IA EYE

Construída para quem decide com base em fatos.

Multimodal de verdade

IA de visão de última geração, sem treinar ou manter modelos próprios.

6 verificações, 1 API

Liveness, biometria, anti-spoof, detecção de elementos, leitura de QR code e leitura de documentos no mesmo contrato.

Veredito explicável

Cada resposta traz motivos legíveis e score de confiança — nada de caixa-preta.

Calibrável

Limiares ajustáveis por ambiente para o seu apetite de risco.

Pronto para escala

API versionada, cache, observabilidade e alta performance sob carga.

Integração em minutos

REST + JSON, com exemplos em cURL, Python e JavaScript.

Latência de resposta: Segundos
Capacidades por chamada: 6 em 1
Veredito explicável: JSON
Versionada e observável: API-first

06 — Integração

Simples de integrar. Difícil de ignorar.

request.curl

# Verificação completa em uma chamada
curl -X POST https://api.riv.ia.br/eye/v1/verify \
  -H "Authorization: Bearer $RIVIA_KEY" \
  -F "selfie=@selfie.jpg" \
  -F "document=@rg.jpg" \
  -F "checks=liveness,face_match,authenticity"

response.json

200 OKaprovado

{
  "is_human_live": true,
  "face_match": { "score": 0.97, "same_person": true },
  "is_authentic": true,
  "is_screen_photo": false,
  "confidence": 0.94,
  "signals": ["sem_moire", "textura_natural"],
  "reasons": ["Rosto humano vivo, sem artefatos de tela."]
}