Biometria – Como funciona o reconhecimento facial
O reconhecimento facial é o processo de identificação ou verificação da identidade de uma pessoa usando seu rosto. Ele captura, analisa e compara padrões com base nos detalhes faciais da pessoa.
- O processo de detecção de rosto é uma etapa essencial, pois detecta e localiza rostos humanos em imagens e vídeos.
- O processo de captura de rosto transforma informações analógicas (uma face) em um conjunto de informações digitais (dados) com base nas características faciais da pessoa.
- O processo de correspondência de faces verifica se duas faces pertencem à mesma pessoa.
Hoje é considerado o mais natural de todas as medições biométricas em razão de nós nos reconhecermos não olhando nossas impressões digitais ou íris, por exemplo, mas olhando nossos rostos.
Dados de reconhecimento de rosto para identificar e verificar
A biometria é usada para identificar e autenticar uma pessoa usando um conjunto de dados reconhecíveis e verificáveis, únicos e específicos para essa pessoa.
A identificação responde à pergunta: “Quem é você?”
A autenticação responde à pergunta: “Você realmente é quem diz ser?”
- No caso da biometria facial, um sensor 2D ou 3D “captura” um rosto. Em seguida, ele os transforma em dados digitais, aplicando um algoritmo antes de comparar a imagem capturada com a mantida em um banco de dados.
- Esses sistemas automatizados podem ser usados para identificar ou verificar a identidade dos indivíduos em apenas alguns segundos, com base em suas características faciais : espaçamento dos olhos, ponte do nariz, contorno dos lábios, orelhas, queixo, etc.
Eles podem fazer isso no meio de uma multidão e em ambientes dinâmicos e instáveis. - Os proprietários do iPhone já foram apresentados à tecnologia de reconhecimento facial. No entanto, a solução biométrica do Face ID desenvolvida pela Apple foi fortemente criticada na China no final de 2017 devido à sua incapacidade de diferenciar os rostos chineses individuais.
É claro que também existem outras assinaturas através do corpo humano, como impressões digitais, digitalizações de íris, reconhecimento de voz, digitalização de veias na palma da mão e medidas comportamentais.
Por que a preferência pelo reconhecimento facial ?
A biometria facial continua sendo a referência biométrica preferida. Isso ocorre porque é fácil de implantar e implementar. Não há interação física exigida pelo usuário final.
Além disso, os processos de detecção e correspondência de faces para verificação / identificação são rápidos.
Principais tecnologias de reconhecimento facial
Empresas como Google, Apple, Facebook, Amazon e Microsoft (GAFAM) estão muito presentes na corrida pela inovação biométrica, vários projetos estão disputando o primeiro lugar.
Todos os gigantes da web de software agora publicam regularmente suas descobertas teóricas nos campos de inteligência artificial, reconhecimento de imagem e análise de rosto, na tentativa de aprofundar nosso entendimento o mais rápido possível.
Os resultados mais recentes dos testes realizados em março de 2018 e publicados pela Diretoria de Ciência e Tecnologia de Segurança Interna dos EUA, conhecida como Biometric Technology Rally , fornecem uma excelente indicação de softwares de reconhecimento facial disponíveis no mercado.
Academia
O algoritmo GaussianFace desenvolvido em 2014 por pesquisadores da Universidade Chinesa de Hong Kong obteve pontuações de identificação facial de 98,52% em comparação com os 97,53% alcançados pelos seres humanos. Uma pontuação excelente, apesar dos pontos fracos em relação à capacidade de memória exigida e aos tempos de cálculo.
Facebook e Google
Em 2014, o Facebook anunciou o lançamento de seu DeepFace programa, que pode determinar se dois rostos fotografados pertencem à mesma pessoa, com uma taxa de precisão de 97,25%. Ao fazer o mesmo teste, os humanos respondem corretamente em 97,53% dos casos, ou apenas 0,28% melhor que o programa do Facebook.
Em 2015, o Google se saiu melhor com o FaceNet. No conjunto de dados amplamente rotulado Faces na Natureza (LFW), o FaceNet alcançou uma nova precisão de registro de 99,63% (0,9963 ± 0,0009).
Usando uma rede neural artificial e um novo algoritmo, a empresa de Mountain View conseguiu vincular um rosto ao seu proprietário com resultados quase perfeitos.
Essa tecnologia é incorporada ao Google Fotos e usada para classificar imagens e marcá-las automaticamente com base nas pessoas reconhecidas. Comprovando sua importância no cenário biométrico, foi rapidamente seguido pelo lançamento on-line de uma versão de código-fonte não oficial conhecida como OpenFace .
Microsoft, IBM e Megvii
Um estudo realizado por pesquisadores do MIT descobriu que as ferramentas Megvii (FACE ++) da Microsoft, IBM e China tinham altas taxas de erro ao identificar mulheres de pele mais escura em comparação com homens de pele mais clara.
No final de 2018, a Microsoft anunciou em um post no blog que havia feito melhorias substanciais em sua tecnologia de reconhecimento facial tendenciosa.
Amazon
Em 2018, a Ars Technica informou que a Amazon já está promovendo ativamente seu serviço de reconhecimento facial baseado em nuvem chamado Rekognition para as agências policiais. A solução pode reconhecer até 100 pessoas em uma única imagem e pode executar a correspondência de faces em bancos de dados contendo dezenas de milhões de faces.
Em julho, a Newsweek informou que a tecnologia de reconhecimento facial da Amazon identificou falsamente 28 membros do Congresso dos EUA como pessoas presas por crimes.
Detecção e reconhecimento de emoções faciais
O reconhecimento de emoções (a partir de imagens estáticas em tempo real) é o processo de mapear expressões faciais para identificar emoções como nojo, alegria, raiva, surpresa, medo ou tristeza em um rosto humano com o software de processamento de imagem.
É diferente do reconhecimento facial, cujo objetivo é identificar uma pessoa, não uma emoção.
A expressão da face pode ser representada por recursos geométricos ou de aparência, parâmetros extraídos de imagens transformadas, como autofaces , modelos dinâmicos e modelos 3D.
Para que é utilizado o reconhecimento facial?
Aqui estão as três principais categorias de aplicativos em que o reconhecimento facial está sendo usado.
Na Segurança e aplicação da lei
Os benefícios dos sistemas de reconhecimento facial para o policiamento são evidentes: detecção e prevenção do crime. Esse mercado é liderado pelo aumento da atividade de combate ao crime e ao terrorismo.
- O reconhecimento facial é usado na emissão de documentos de identidade e, na maioria das vezes, combinado com outras tecnologias biométricas, como impressões digitais (prevenção de fraude de identidade e roubo de identidade).
- A correspondência de rosto é usada nas verificações de caracteristicas para comparar o retrato em um documento biométrico digitalizado com o rosto do titular.
- A biometria facial também pode ser empregada em investigações policiais. Em 2016, o “homem de chapéu” responsável pelos ataques terroristas em Bruxelas foi identificado graças ao software de reconhecimento facial do FBI. A polícia de Gales do Sul o implementou na final da Liga dos Campeões da UEFA em 2017.
- Drones combinados com câmeras aéreas oferecem uma combinação interessante para reconhecimento facial aplicado a grandes áreas durante eventos de massa.
- Os sistemas de CFTV de reconhecimento facial podem melhorar o desempenho em processos de segurança pública. Tais como encontrar crianças desaparecidas e adultos desorientados, identificar e rastrear criminosos, apoiar e acelerar investigações criminais, isolando a aparência de suspeitos e acelerando a revisão de evidências em vídeo, obtendo detalhes relevantes ao inquérito.
Na área de Saúde
Graças à análise facial, já é possível:
- acompanhar o uso de medicamentos de um paciente com mais precisão;
- detectar doenças genéticas como a síndrome de DiGeorge com uma taxa de sucesso de 96,6%;
- apoiar procedimentos de controle da dor.
Na área de Marketing e varejo
“Como conhecer seu cliente” será um tópico importante de agora em diante. Essa tendência importante está sendo combinada com os mais recentes avanços de marketing na experiência do cliente.
Ao colocar as câmeras nos pontos de venda, agora é possível analisar o comportamento dos compradores e melhorar o processo de compra do cliente.
