As 5 principais APIs de reconhecimento facial em 2025

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TL;DR:

• As qualidades mais importantes ao escolher uma API de reconhecimento facial são precisão, conjunto de recursos, compatibilidade de plataforma, preço e escalabilidade;
• Os principais SDKs/APIs de reconhecimento facial incluem Banuba Face AR SDK, Microsoft Azure AI Vision, Amazon Rekognition, Face++ e Google Cloud Vision API.

Fatores-chave na escolha de uma API de reconhecimento facial em 2025

Escolher a melhor API de reconhecimento facial para seu projeto não se trata apenas de encontrar uma ferramenta para detectar faces. Trata-se de um equilíbrio entre precisão, desempenho, versatilidade e escalabilidade. Aqui estão os principais aspectos a serem considerados em 2025:

Precisão

A espinha dorsal de qualquer serviço da Web de reconhecimento facial é sua precisão. Procure APIs que demonstrem alto desempenho em conjuntos de dados públicos do mundo real, como LFW, MegaFace, ou benchmarks internos personalizados.

A precisão afeta diretamente tudo, desde as taxas de sucesso da autenticação até a sobreposição precisa em campanhas virtuais de teste ou de marketing. Portanto, sempre solicite exemplos de reconhecimento facial e teste-os antes da implementação.

Recursos

Nem todos os SDKs de reconhecimento facial são criados da mesma forma. Alguns vão além da detecção básica e oferecem recursos como:

• Estimativa de idade e gênero;
• Análise de emoções;
• Comparação e correspondência de faces;
• Detecção de vivacidade (para evitar falsificação);
• Detecção de pontos de referência faciais;
• Rastreamento de vários rostos em tempo real.

Esses recursos são especialmente valiosos em casos de uso como análise de varejo, teste virtual, controle de acesso biométrico ou previsão de comportamento do cliente.

Plataforma

A melhor biblioteca de reconhecimento facial para sua solução deve ser compatível com sua pilha de tecnologia. Você está procurando SDKs ou APIs de reconhecimento facial para Android, Web, iOS ou dispositivos móveis? Se você precisa de uma API de reconhecimento facial Python para desenvolvimento rápido de back-end ou da integração JavaScript da API de reconhecimento facial para experiências de navegador em tempo real, sua escolha deve estar alinhada com suas plataformas de destino.

Alguns fornecedores, como a Banuba, oferecem SDKs móveis de reconhecimento facial com redes neurais otimizadas que funcionam em dispositivos e sistemas operacionais com latência mínima.

Orçamento

Você está procurando uma avaliação gratuita da API de reconhecimento facial ou um preço em escala empresarial? Analise vários modelos de preços e verifique se eles se encaixam em seu orçamento:

• Camadas gratuitas ou opções de código aberto;
• Modelos de pagamento conforme o uso vs. modelos de assinatura;
• Custo por solicitação, por rosto ou segundo de vídeo;
• Termos de licenciamento para uso comercial ou para pesquisa.

Vamos nos aprofundar nos preços da API de reconhecimento facial mais adiante na comparação. Se seu orçamento estiver apertado, considere o uso de bibliotecas de reconhecimento facial de código aberto.

Escalabilidade

A escalabilidade torna-se essencial quando seu caso de uso envolve grandes conjuntos de dados, feeds de vídeo ou milhões de interações diárias de usuários. As APIs baseadas em nuvem, como o Amazon Rekognition, são excelentes para escalonamento horizontal, enquanto outras oferecem SDKs otimizados para processamento no dispositivo.

Se o seu projeto não requer recursos avançados ou suporte de nível empresarial, uma solução de código aberto de reconhecimento facial pode ser um ponto de partida viável para experimentação ou uso acadêmico.

API de face do Banuba - Melhor em termos gerais de precisão e recursos

A Face API da Banuba equilibra alto desempenho, precisão, recursos robustos e facilidade de integração e se destaca como um dos melhores modelos de reconhecimento facial em 2025. Com a Gucci e a Samsung entre seus clientes, sua solução é usada para autenticação, segurança, análise e marketing.

Malha facial do Banuba

Seu mecanismo de rastreamento facial alimentado por IA suporta até 69 pontos de referência faciais, tem um desempenho com precisão excepcional em tempo real e funciona mesmo em condições desafiadoras, como iluminação fraca, oclusão parcial do rosto e ângulos extremos.

Principais recursos:

• Detecção de face e rastreamento de várias faces;
• Reconhecimento, verificação e comparação de faces;
• Detecção de gênero;
• Experimentação virtual, efeitos de AR e acionadores;
• Reconhecimento e rastreamento de mãos;
• Rastreamento de emoções, cansaço e frequência cardíaca;
• Funciona mesmo com 70% de oclusão facial;
• Detecção de vivacidade;
• Suporte a várias plataformas (Web, Windows, Mac, Android, iOS, Flutter, React Native e Unity);
• Redes neurais leves para processamento no dispositivo.

O número de usuários não afeta o preço, o que o torna altamente escalável para o crescimento potencial dos negócios. Você pode explorar esse SDK de software de reconhecimento facial gratuitamente durante um período de avaliação de 14 dias, conferir a demonstração da API de rosto do Banuba e analisar o código de amostra.

Amazon Rekognition - Melhor para escalabilidade

O Amazon Rekognition é uma API de reconhecimento facial baseada em nuvem desenvolvida pela AWS que se destaca na análise de imagens e vídeos em larga escala. Conhecida por sua integração perfeita com o ecossistema mais amplo da AWS, é uma solução ideal para empresas que precisam de reconhecimento facial escalável em várias plataformas e serviços.

Origem

Ele oferece suporte ao processamento de fluxo de vídeo em tempo real, detecção e comparação facial e análise de atributos faciais (como emoções ou faixa etária). Embora esteja pronto para empresas, sua estrutura de preços pode se tornar cara para tarefas de vídeo de alto volume.

Principais recursos:

• Detecção e rastreamento de faces em imagens e vídeos;
• Reconhecimento e comparação facial;
• Análise de faixa etária, gênero e emoção;
• Reconhecimento de texto e rótulos;
• Reconhecimento de celebridades e detecção de conteúdo não seguro;
• Análise de vídeo em tempo real com o Kinesis Video Streams;
• Integração perfeita com o AWS (S3, Lambda, SageMaker, etc.);
• Suporte integrado para dimensionamento horizontal com alta disponibilidade.

O Rekognition é a melhor biblioteca de reconhecimento facial para aplicativos dimensionáveis de nível empresarial em segurança, análise de multidões, aplicação da lei e verificação de identidade. No entanto, o serviço está profundamente vinculado à infraestrutura da AWS, o que pode ser limitante para projetos não baseados na AWS. Você pode explorar o código de amostra para se aprofundar no assunto.

O preço é baseado no uso: cerca de US$ 0,001 por imagem (primeiro 1 milhão) e US$ 0,10 por minuto para análise de vídeo, com descontos por volume disponíveis. Não há um nível gratuito permanente para o reconhecimento facial.

API de Face do Microsoft Azure - Melhor para integração empresarial

A API Facial do Microsoft Azure faz parte do pacote de Serviços Cognitivos do Azure e é adaptada para empresas que priorizam a segurança de dados, a conformidade e a integração perfeita com o ecossistema da Microsoft. Ela é amplamente utilizada em setores como bancos, governo e saúde, onde a verificação de identidade e o controle de acesso devem atender a padrões rigorosos.

Essa API de reconhecimento facial oferece ferramentas robustas de detecção, reconhecimento e verificação de faces, com suporte a atributos faciais como idade, emoção e postura da cabeça. A integração com serviços como Azure Active Directory, Power BI e Dynamics 365 a torna ideal para a criação de fluxos de trabalho inteligentes. Você pode conferir o código de amostra aqui.

Principais recursos:

• Detecção de face e pontos de referência faciais;
• Reconhecimento facial e verificação de identidade;
• Análise de emoção, idade, pose da cabeça e pelos faciais;
• Criação de grupos de pessoas em grande escala e correspondência de faces;
• Detecção de várias faces em uma única imagem;
• Integração com o ecossistema do Azure (AD, Logic Apps, Cognitive Search);
• Segurança e conformidade de nível empresarial (GDPR, certificações ISO/IEC).

Embora a API de Face do Azure seja excelente para grandes organizações, ela tem uma estrutura de preços complexa e requer uma familiaridade mais profunda com os serviços do Azure para desbloquear totalmente seu potencial.

O preço começa em US$ 1,50 por 1.000 transações (detecção de face), com níveis separados para verificação e identificação de grupo. Uma camada gratuita oferece até 30.000 transações mensais para detecção de face e 1.000 para reconhecimento.

API do Google Cloud Vision - melhor para análise de imagens

A API do Google Cloud Vision é uma plataforma abrangente de reconhecimento de imagens com detecção facial entre vários recursos. Embora não seja uma API especializada em reconhecimento facial como outras desta lista, é uma opção sólida para projetos em que a análise facial é apenas uma parte de um fluxo de trabalho maior de processamento de imagens.

Fonte

Ela é compatível com detecção de rótulos, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), detecção de objetos e pontos de referência faciais. Isso o torna particularmente valioso para aplicativos focados em moderação de conteúdo, inteligência de mídia e catalogação de imagens em escala.

Principais recursos:

• Detecção de faces e localização de pontos de referência;
• Detecção de emoções (alegria, tristeza, raiva, surpresa);
• Detecção e classificação de rótulos de imagens;
• OCR (detecção de texto em imagens);
• Detecção de objetos e logotipos;
• Moderação de conteúdo (filtragem de conteúdo explícito);
• Integração com o Google Cloud Storage e o AutoML.

O Google Vision é uma excelente opção para equipes que já investiram no ecossistema do Google Cloud. No entanto, seus recursos de reconhecimento facial são limitados à detecção e à análise de expressões. Ele não oferece suporte à verificação de identidade nem à correspondência facial.

O preço é baseado no volume de solicitações. A detecção facial custa US$ 1,50 por 1.000 unidades, com um nível gratuito de 1.000 unidades por mês. Você pode explorar o código de amostra aqui.

Face++

Fonte

O Face++ da Megvii é uma API de reconhecimento facial rica em recursos que atende aos desenvolvedores que buscam recursos altamente personalizáveis e flexíveis relacionados à face. Ela é particularmente popular na Ásia e usada em projetos que exigem um amplo conjunto de ferramentas biométricas, incluindo reconhecimento de gestos e análise corporal.

Embora não seja tão dominante globalmente quanto o AWS ou o Azure, o Face++ oferece uma ampla variedade de módulos especializados e uma plataforma amigável ao desenvolvedor. No entanto, seu desempenho pode variar de acordo com a região, e alguns recursos são mais adequados para aplicativos experimentais ou de nicho do que para sistemas de nível de produção.

Principais recursos:

• Detecção, reconhecimento e verificação de faces;
• Análise de atributos faciais (idade, gênero, emoção);
• Comparação e pesquisa de faces em conjuntos de dados;
• Detecção de vivacidade e anti-spoofing;
• Ferramentas de reconhecimento de gestos e análise corporal;
• Documentação extensa e console de teste on-line com código de amostra;
• SDKs disponíveis para plataformas Web, Android e iOS.

O Face++ é compatível com casos de uso comuns, como varejo inteligente, segurança pública e autenticação de fintech, especialmente em regiões onde a hospedagem local e o tratamento de dados são essenciais. Esse reconhecimento facial também oferece APIs RESTful com configuração rápida para criação de protótipos.

O preço varia de acordo com o tipo de API, o volume de uso e a região, e normalmente é estruturado em torno de chamadas mensais à API. O acesso gratuito está disponível para fins de baixo volume ou de teste.

Conclusão

A melhor combinação de API de reconhecimento facial para sua empresa depende de seus objetivos, desde o dimensionamento de sistemas de segurança, a criação de aplicativos móveis, até o aprimoramento das experiências do usuário com análises em tempo real e testes virtuais.

• A API de reconhecimento facial do Banuba se destaca por sua precisão, profundidade de recursos e suporte a várias plataformas, o que a torna ideal para autenticação, AR e análise de clientes;
• O Amazon Rekognition é o melhor para implementações escalonáveis e baseadas em nuvem;
• O Microsoft Azure Face API é adequado para empresas que precisam de integração e conformidade rigorosas;
• O Google Cloud Vision oferece ampla análise de imagens com detecção facial;
• O Face++ atende a projetos de nicho com ferramentas biométricas avançadas.

Se estiver procurando a opção mais equilibrada em 2025, a Face API do Banuba oferece desempenho, versatilidade e escalabilidade pronta para os negócios, o que a torna nossa principal recomendação.

Referências

Banuba. (n.d.). Face API. Banuba. https://www.banuba.com/face-api

Banuba. (s.d.). SDK de reconhecimento facial. Banuba. https://www.banuba.com/face-recognition-sdk

Banuba. (s.d.). Documentação do Face AR SDK. Banuba. https://docs.banuba.com/far-sdk/

Eden AI. (2024). Melhores APIs de reconhecimento facial. https://www.edenai.co/post/best-face-recognition-apis

Face++. (n.d.). Detecção de faces. https://www.faceplusplus.com/face-detection/

Face++. (s.d.). Página inicial da Face++. https://www.faceplusplus.com/

Google Cloud. (s.d.). Cloud Vision API. Google. https://cloud.google.com/vision

Google Cloud. (s.d.). Amostra de detecção de rosto - API de visão. Google. https://cloud.google.com/vision/docs/samples/vision-face-detection?hl=en

Console do Google Cloud. (s.d.). Biblioteca da API do Cloud Vision. Google. https://console.cloud.google.com/apis/library/vision.googleapis.com

Lets AI. (2024). Evaluating the Accuracy and Effectiveness of Azure Face API in Face Detection and Recognition (Avaliando a precisão e a eficácia da API de faces do Azure na detecção e no reconhecimento de faces ). https://www.letsai.tech/post/evaluating-the-accuracy-and-effectiveness-of-azure-face-api-in-face-detection-and-recognition

Luxand. (2023). API de Face do Azure: Strengths, Limitations, and Use Cases (Pontos fortes, limitações e casos de uso). Mídia. https://medium.com/@luxand/azure-face-api-c3bb5edfa22b

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Microsoft. (s.d.). Visão geral da visão computacional - Serviços de identidade. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-identity

Microsoft. (s.d.). Início rápido: Use a Biblioteca de Cliente de Face do Azure. 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. (s.d.). Preços da API de faces. https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/cognitive-services/face-api/

Statista. (2024). Facial Recognition - Worldwide (Reconhecimento facial - mundial ). https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/computer-vision/facial-recognition/worldwide

Amazon Web Services. (n.d.). Amazon Web Services. (n.d.).Amazon Rekognition. https://aws.amazon.com/rekognition/

Amazon Web Services. (s.d.). Referência da API DetectFaces - Amazon Rekognition. https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/example_rekognition_DetectFaces_section.html