La ciencia ficción se ha convertido en rutina. Los servicios de reconocimiento facial lo potencian todo, desde el acceso seguro a los teléfonos inteligentes hasta las experiencias de realidad aumentada en tiempo real. A medida que las industrias continúan digitalizándose, la demanda de API de reconocimiento facial precisas, fiables, escalables y multiplataforma se ha disparado.
No hay que confundir el reconocimiento facial con la detección de rostros. Esta última detecta un rostro humano en imágenes o vídeos, mientras que la API de reconocimiento facial identifica a la persona, cotejando los rostros de la base de datos mediante algoritmos.
Según Statista, se prevé que el mercado mundial del reconocimiento facial supere los 14.550 millones de dólares en 2031, con un crecimiento interanual del 16,79% a partir de 2024. Integrar bibliotecas de reconocimiento facial en su solución reduce el coste y el tiempo de comercialización. Pero, ¿cómo encontrar la mejor API de reconocimiento facial para sus necesidades?
En esta guía, exploraremos las mejores opciones de modelos de reconocimiento facial disponibles en 2025. Hemos comparado las 5 mejores soluciones - Banuba's Face API, Amazon Rekognition, Microsoft Azure Face API, Google Cloud Vision, y Face++ - a través de rendimiento, conjuntos de características, soporte de plataforma, y modelos de precios para facilitar esa coincidencia.
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TL;DR:
- Las cualidades más importantes a la hora de elegir una API de reconocimiento facial son la precisión, el conjunto de características, la compatibilidad de plataformas, el precio y la escalabilidad;
- Los principales SDK/API de reconocimiento facial son Banuba Face AR SDK, Microsoft Azure AI Vision, Amazon Rekognition, Face++ y Google Cloud Vision API.
Factores clave a la hora de elegir una API de reconocimiento facial en 2025
Elegir la mejor API de reconocimiento facial para tu proyecto no consiste solo en encontrar una herramienta que detecte caras. Se trata de encontrar un equilibrio entre precisión, rendimiento, versatilidad y escalabilidad. Estos son los aspectos clave a tener en cuenta en 2025:
Precisión
La columna vertebral de cualquier servicio web de reconocimiento facial es su precisión. Busque API que demuestren un alto rendimiento en conjuntos de datos públicos del mundo real como LFW, MegaFace o pruebas de referencia internas personalizadas.
La precisión afecta directamente a todo, desde los índices de éxito en la autenticación hasta la superposición precisa en pruebas virtuales o campañas de marketing. Por lo tanto, solicite siempre ejemplos de reconocimiento facial y pruébelos antes de implementarlos.
Características
No todos los SDK de reconocimiento facial son iguales. Algunos van más allá de la detección básica y ofrecen funciones como
- Estimación de edad y sexo;
- Análisis de emociones;
- Comparación y emparejamiento de caras;
- Detección de vitalidad (para evitar la suplantación de identidad);
- Detección de puntos de referencia faciales;
- Seguimiento de varias caras en tiempo real.
Estas funciones son especialmente valiosas en casos de uso como el análisis de comercios, las pruebas virtuales, el control de acceso biométrico o la predicción del comportamiento de los clientes.
Plataforma
La mejor biblioteca de reconocimiento facial para su solución debe ser compatible con su pila tecnológica. ¿Está buscando SDKs o APIs de reconocimiento facial para Android, web, iOS o móvil? Ya sea que necesite una API de reconocimiento facial Python para un rápido desarrollo de backend o la integración de la API JavaScript de reconocimiento facial para experiencias de navegador en tiempo real, su elección debe alinearse con sus plataformas objetivo.
Algunos proveedores, como Banuba, ofrecen SDK móviles de reconocimiento facial con redes neuronales optimizadas que funcionan en todos los dispositivos y sistemas operativos con una latencia mínima.
Presupuesto
¿Busca una API de reconocimiento facial de prueba gratuita o precios a escala empresarial? Revise varios modelos de precios y asegúrese de que se ajustan a su presupuesto:
- Niveles gratuitos u opciones de código abierto;
- Modelos de pago por uso frente a modelos de suscripción;
- Coste por solicitud, por cara o por segundo de vídeo;
- Condiciones de licencia para uso comercial o de investigación.
Analizaremos los precios de la API de reconocimiento facial más adelante en la comparación. Si su presupuesto es ajustado, considere la posibilidad de utilizar bibliotecas de reconocimiento facial de código abierto.
Escalabilidad
La escalabilidad resulta esencial cuando su caso de uso implica grandes conjuntos de datos, flujos de vídeo o millones de interacciones diarias de usuarios. Las API basadas en la nube, como Amazon Rekognition, son excelentes para el escalado horizontal, mientras que otras ofrecen SDK optimizados para el procesamiento en el dispositivo.
Si su proyecto no requiere funciones avanzadas o soporte de nivel empresarial, una solución de código abierto de reconocimiento facial puede ser un punto de partida viable para la experimentación o el uso académico.
Banuba Face API - Mejor en general por su precisión y características
Face API de Banuba equilibra alto rendimiento, precisión, características robustas y facilidad de integración y se destaca como uno de los mejores modelos de reconocimiento facial en 2025. Con Gucci y Samsung entre sus clientes, su solución se utiliza para autenticación, seguridad, análisis y marketing.
La malla facial de Banuba
Su motor de seguimiento facial impulsado por IA admite hasta 69 puntos de referencia faciales, se desempeña con una precisión excepcional en tiempo real y funciona incluso en condiciones difíciles, como iluminación deficiente, oclusión parcial de la cara y ángulos extremos.
Características principales:
- Detección facial y seguimiento de varias caras;
- Reconocimiento, verificación y comparación de caras;
- Detección de género;
- Pruebas virtuales, efectos de realidad aumentada y activadores;
- Reconocimiento y seguimiento de manos;
- Seguimiento de emociones, cansancio y frecuencia cardiaca;
- Funciona incluso con un 70% de oclusión facial;
- Detección de vitalidad;
- Soporte multiplataforma (Web, Windows, Mac, Android, iOS, Flutter, React Native y Unity);
- Redes neuronales ligeras para el procesamiento en el dispositivo.
El número de usuarios no afecta el precio, por lo que es altamente escalable para el crecimiento potencial del negocio. Puede explorar este SDK de software de reconocimiento facial de forma gratuita durante un período de prueba de 14 días, consulte la demostración de Banuba's Face API y revise el código de muestra.
Amazon Rekognition - Mejor para escalabilidad
Amazon Rekognition es una API de reconocimiento facial basada en la nube desarrollada por AWS que destaca en el análisis de imágenes y vídeos a gran escala. Conocida por su perfecta integración con el ecosistema más amplio de AWS, es una solución a la que recurren las empresas que necesitan un reconocimiento facial escalable en múltiples plataformas y servicios.
Admite el procesamiento de secuencias de vídeo en tiempo real, la detección y comparación de rostros y el análisis de atributos faciales (como las emociones o el rango de edad). Aunque está preparado para empresas, su estructura de precios puede resultar costosa para tareas de vídeo de gran volumen.
Características principales:
- Detección y seguimiento de caras en imágenes y vídeos;
- Reconocimiento y comparación de caras;
- Análisis de rango de edad, sexo y emociones;
- Reconocimiento de texto y etiquetas;
- Reconocimiento de famosos y detección de contenido no seguro;
- Análisis de vídeo en tiempo real con Kinesis Video Streams;
- Integración perfecta con AWS (S3, Lambda, SageMaker, etc.);
- Soporte incorporado para escalar horizontalmente con alta disponibilidad.
Rekognition es la mejor biblioteca de reconocimiento facial para aplicaciones escalables de nivel empresarial en seguridad, análisis de multitudes, aplicación de la ley y verificación de identidad. Sin embargo, el servicio está profundamente ligado a la infraestructura de AWS, lo que puede ser limitante para los proyectos no basados en AWS. Puedes explorar el código de muestra para sumergirte en él.
El precio se basa en el uso: alrededor de 0,001 dólares por imagen (los primeros 1M) y 0,10 dólares por minuto para el análisis de vídeo, con descuentos por volumen disponibles. No existe un nivel gratuito permanente para el reconocimiento facial.
Microsoft Azure Face API: lo mejor para la integración empresarial
Microsoft Azure Face API forma parte del conjunto de servicios cognitivos de Azure y está adaptada para empresas que priorizan la seguridad de los datos, el cumplimiento y la integración perfecta con el ecosistema de Microsoft. Se utiliza ampliamente en sectores como la banca, la administración pública y la sanidad, donde la verificación de identidad y el control de acceso deben cumplir normas estrictas.
Esta API de reconocimiento facial ofrece sólidas herramientas de detección, reconocimiento y verificación facial, y admite atributos faciales como la edad, la emoción y la pose de la cabeza. La integración con servicios como Azure Active Directory, Power BI y Dynamics 365 la hace ideal para crear flujos de trabajo inteligentes. Puede consultar el código de muestra aquí.
Características principales:
- Detección de caras y puntos de referencia faciales;
- Reconocimiento facial y verificación de identidad;
- Análisis de emociones, edad, pose de la cabeza y vello facial;
- Creación de grupos de personas a gran escala y correspondencia de caras;
- Detección de varias caras en una sola imagen;
- Integración con el ecosistema Azure (AD, Logic Apps, Cognitive Search);
- Seguridad y conformidad de nivel empresarial (GDPR, certificaciones ISO/IEC).
Aunque Azure Face API es excelente para grandes organizaciones, tiene una estructura de precios compleja y requiere una familiaridad más profunda con los servicios de Azure para aprovechar todo su potencial.
Los precios empiezan a partir de 1,50 dólares por cada 1.000 transacciones (detección facial), con niveles separados para la verificación y la identificación de grupos. Un nivel gratuito ofrece hasta 30.000 transacciones mensuales para la detección facial y 1.000 para el reconocimiento.
Google Cloud Vision API: lo mejor para el análisis de imágenes
Google Cloud Vision API es una completa plataforma de reconocimiento de imágenes con detección facial entre sus diversas funciones. Aunque no es una API especializada en reconocimiento facial como otras de esta lista, es una opción sólida para proyectos en los que el análisis facial es sólo una parte de un flujo de trabajo de procesamiento de imágenes más amplio.
Es compatible con la detección de etiquetas, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), la detección de objetos y los puntos de referencia faciales. Esto lo hace especialmente valioso para aplicaciones centradas en la moderación de contenidos, la inteligencia de medios y la catalogación de imágenes a escala.
Características principales:
- Detección de rostros y localización de puntos de referencia;
- Detección de emociones (alegría, tristeza, enfado, sorpresa);
- Detección y clasificación de etiquetas de imágenes;
- OCR (detección de texto en imágenes);
- Detección de objetos y logotipos;
- Moderación de contenidos (filtrado de contenidos explícitos);
- Integración con Google Cloud Storage y AutoML.
Google Vision es una solución excelente para los equipos que ya han invertido en el ecosistema de Google Cloud. Sin embargo, sus capacidades de reconocimiento facial se limitan a la detección y el análisis de expresiones. No admite la verificación de identidades ni la comparación de rostros.
El precio se basa en el volumen de solicitudes. La detección facial cuesta 1,50 dólares por cada 1.000 unidades, con un nivel gratuito de 1.000 unidades al mes. Puede explorar el código de muestra aquí.
Cara++
Face++ de Megvii es una API de reconocimiento facial repleta de funciones que se dirige a desarrolladores que buscan funciones altamente personalizables y flexibles relacionadas con las caras. Es especialmente popular en Asia y se utiliza en proyectos que requieren un amplio conjunto de herramientas biométricas, incluido el reconocimiento de gestos y el análisis corporal.
Aunque no es tan dominante a nivel mundial como AWS o Azure, Face++ ofrece una amplia gama de módulos especializados y una plataforma fácil de usar para los desarrolladores. Sin embargo, su rendimiento puede variar según la región, y algunas características son más adecuadas para aplicaciones experimentales o de nicho que para sistemas de nivel de producción.
Características principales:
- Detección, reconocimiento y verificación de rostros;
- Análisis de atributos faciales (edad, sexo, emoción);
- Comparación y búsqueda de rostros en conjuntos de datos;
- Detección de la vitalidad y lucha contra la suplantación de identidad;
- Herramientas de reconocimiento de gestos y análisis corporal;
- Amplia documentación y consola de pruebas en línea con código de ejemplo;
- SDK disponibles para plataformas web, Android e iOS.
Face++ es compatible con casos de uso comunes como el comercio minorista inteligente, la seguridad pública y la autenticación fintech, especialmente en regiones donde el alojamiento local y el manejo de datos son críticos. Este reconocimiento facial también ofrece API RESTful con una configuración rápida para la creación de prototipos.
El precio varía en función del tipo de API, el volumen de uso y la región, y suele estructurarse en torno a llamadas mensuales a la API. El acceso gratuito está disponible para volúmenes bajos o con fines de prueba.
Conclusión
La mejor API de reconocimiento facial para su negocio depende de sus objetivos, desde la ampliación de los sistemas de seguridad, la creación de aplicaciones móviles, a la mejora de las experiencias de usuario con análisis en tiempo real y pruebas virtuales.
- Banuba Face API destaca por su precisión, profundidad de características y soporte multiplataforma, lo que la hace ideal para autenticación, RA y análisis de clientes;
- Amazon Rekognition es la mejor solución para implementaciones escalables basadas en la nube;
- Microsoft Azure Face API se adapta a las empresas que necesitan una estrecha integración y cumplimiento;
- Google Cloud Vision ofrece un amplio análisis de imágenes con detección facial;
- Face++ se dirige a proyectos de nicho con herramientas biométricas avanzadas.
Si está buscando la opción más equilibrada en 2025, Face API de Banuba ofrece rendimiento, versatilidad y escalabilidad empresarial, por lo que es nuestra principal recomendación.
Referencias
Banuba. (s.f.). Face API. Banuba. https://www.banuba.com/face-api
Banuba. (s.f.). SDK de reconocimiento facial. Banuba.https://www.banuba.com/es/face-recognition-sdk
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Google Cloud. (sin fecha). API de visión en la nube. Google. https://cloud.google.com/vision
Google Cloud. (s.f.). Muestra de detección facial - Vision API. Google. https://cloud.google.com/vision/docs/samples/vision-face-detection?hl=en
Consola de Google Cloud. (sin fecha). Biblioteca API de visión en la nube. Google. https://console.cloud.google.com/apis/library/vision.googleapis.com
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Microsoft (sin fecha). Inicio rápido: Use the Azure Face Client Library. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/quickstarts-sdk/identity-client-library?tabs=windows%2Cvisual-studio&pivots=programming-language-csharp
Microsoft Azure. (sin fecha). Face API Pricing. https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/cognitive-services/face-api/
Statista. (2024). Facial Recognition - Worldwide (Reconocimiento facial en todo el mundo). https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/computer-vision/facial-recognition/worldwide
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Amazon Web Services. (s.f.). Referencia API DetectFaces - Amazon Rekognition. https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/example_rekognition_DetectFaces_section.html