Re­co­nhe­ci­mento facial: O que é facial re­cog­ni­tion?

Facial re­cog­ni­tion (re­co­nhe­ci­mento facial) é um pro­ce­di­mento al­go­rít­mico que iden­ti­fica ou confirma a iden­ti­dade de pessoas com base em ca­rac­te­rís­ti­cas bi­o­mé­tri­cas faciais. Os sistemas de re­co­nhe­ci­mento facial oferecem um método de ve­ri­fi­ca­ção eficiente e com maior precisão em com­pa­ra­ção com métodos tra­di­ci­o­nais, mas também trazem desafios, es­pe­ci­al­mente em relação à pri­va­ci­dade de dados.

O que significa re­co­nhe­ci­mento facial?

Facial Re­cog­ni­tion é uma tec­no­lo­gia usada para iden­ti­fi­car e verificar pessoas com base em seus traços faciais. Esses sistemas de re­co­nhe­ci­mento facial funcionam cap­tu­rando e ana­li­sando ca­rac­te­rís­ti­cas bi­o­mé­tri­cas únicas do rosto, como a forma dos olhos e do nariz, que são con­ver­ti­das em padrões ma­te­má­ti­cos e com­pa­ra­das com um banco de dados.

Sistemas modernos de re­co­nhe­ci­mento facial podem ser usados para iden­ti­fi­car pessoas em fotos, vídeos e até em tempo real. Esses sistemas são capazes, por exemplo, de verificar se dois rostos em di­fe­ren­tes imagens pertencem à mesma pessoa. Além disso, podem analisar grandes quan­ti­da­des de fotos ou vídeos para localizar um rosto es­pe­cí­fico.

Como funciona o re­co­nhe­ci­mento facial?

O re­co­nhe­ci­mento facial é um processo em várias etapas que utiliza tec­no­lo­gias de visão com­pu­ta­ci­o­nal e in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial (IA). Embora existam di­fe­ren­tes sistemas de facial re­cog­ni­tion, a iden­ti­fi­ca­ção de rostos ge­ral­mente segue este esquema:

1. Captura do rosto: O primeiro passo é localizar um rosto em uma imagem ou vídeo, nor­mal­mente uti­li­zando visão com­pu­ta­ci­o­nal. A tec­no­lo­gia consegue capturar dados do rosto tanto de frente quanto de perfil.

2. Análise facial: O sistema de facial re­cog­ni­tion analisa os traços bi­o­mé­tri­cos do rosto, como a pro­fun­di­dade das cavidades oculares, o es­pa­ça­mento dos olhos, a forma das maçãs do rosto e o contorno dos lábios, orelhas e queixo. A maioria dos sistemas utiliza imagens 2D, pois são mais fáceis de comparar com fotos públicas e bancos de dados.

3. Criação de faceprint: O algoritmo converte as ca­rac­te­rís­ti­cas do rosto em uma as­si­na­tura digital única, chamada de* faceprint*, que re­pre­senta ma­te­ma­ti­ca­mente o rosto. Assim como uma impressão digital, a “impressão do rosto” é exclusiva a cada pessoa.

4. Com­pa­ra­ção com banco de dados: O sistema compara a faceprint com uma base de dados de rostos co­nhe­ci­dos e avalia a pro­ba­bi­li­dade de cor­res­pon­dên­cia. Al­go­rit­mos avançados conseguem encontrar cor­res­pon­dên­cias, mesmo em condições de ilu­mi­na­ção variadas, ex­pres­sões faciais di­fe­ren­tes e ângulos de captura distintos.

Prin­ci­pais áreas de aplicação de sistemas de re­co­nhe­ci­mento facial

Atu­al­mente, as tec­no­lo­gias de re­co­nhe­ci­mento facial são usadas em uma ampla variedade de apli­ca­ções. As prin­ci­pais áreas de uso incluem:

• Smartpho­nes: Vários modelos de smartpho­nes oferecem aos usuários a pos­si­bi­li­dade de des­blo­quear o dis­po­si­tivo por meio de facial re­cog­ni­tion. Segundo as in­for­ma­ções do fa­bri­cante Apple sobre o Face ID, a chance de um rosto aleatório des­blo­quear um iPhone é inferior a uma em um milhão.
• Aplicação da lei: Nos Estados Unidos, por exemplo, o re­co­nhe­ci­mento facial está sendo cada vez mais usado para localizar pessoas pro­cu­ra­das pela polícia. A tec­no­lo­gia permite que policiais tirem uma foto no local e a comparem com bancos de dados.
• Ae­ro­por­tos e controle de fron­tei­ras: Um número crescente de viajantes possui pas­sa­por­tes bi­o­mé­tri­cos, que permitem evitar filas longas por meio do controle de ePass. O re­co­nhe­ci­mento facial também é utilizado em grandes eventos, como as Olim­pía­das, para melhorar a segurança.
• Banco: Muitos apli­ca­ti­vos de bancos oferecem aos usuários a opção de au­ten­ti­car tran­sa­ções por meio de re­co­nhe­ci­mento facial. Como não é ne­ces­sá­rio inserir senhas ou PINs, o risco de roubo desses dados por ci­ber­cri­mi­no­sos é reduzido, au­men­tando a segurança no banco on-line.
• Saúde: Sistemas de facial re­cog­ni­tion podem otimizar o processo de registro de pacientes em hospitais. Além disso, o re­co­nhe­ci­mento facial permite iden­ti­fi­car emoções e dores em pacientes.

Cinco exemplos em uso de sistemas de re­co­nhe­ci­mento facial

• A gigante do e-commerce Amazon de­sen­vol­veu um sistema de re­co­nhe­ci­mento facial baseado na nuvem chamado Re­kog­ni­tion, que além de ve­ri­fi­ca­ção facial, oferece análises de humor e a ca­pa­ci­dade de escanear vídeos em busca de conteúdos ina­pro­pri­a­dos.
• A gigante da tec­no­lo­gia Apple permite que seus clientes des­blo­queiem ra­pi­da­mente seus smartpho­nes por meio de re­co­nhe­ci­mento facial. Além disso, também é possível utilizar a facial re­cog­ni­tion para login em apli­ca­ti­vos e con­fir­ma­ção de compras.
• A British Airways oferece aos viajantes (de­pen­dendo do aeroporto) uma ve­ri­fi­ca­ção de iden­ti­dade por facial re­cog­ni­tion, eli­mi­nando a ne­ces­si­dade de apre­sen­tar o pas­sa­porte ou cartão de embarque.
• A Coca-Cola usa re­co­nhe­ci­mento facial na China para re­com­pen­sar os clientes que reciclam garrafas e latas. Na Austrália, a empresa exibe anúncios per­so­na­li­za­dos em suas máquinas de bebidas, e em Israel, o re­co­nhe­ci­mento facial é utilizado no marketing de eventos.
• A pla­ta­forma de mídia social Facebook utiliza desde 2010, nos EUA, uma fer­ra­menta de facial re­cog­ni­tion para marcar au­to­ma­ti­ca­mente pessoas em fotos (desde 2019, apenas de forma vo­lun­tá­ria).

Qual é o papel da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial no re­co­nhe­ci­mento facial?

A in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial é crucial para o de­sen­vol­vi­mento e fun­ci­o­na­mento dos sistemas modernos de facial re­cog­ni­tion. Fer­ra­men­tas de IA permitem a melhoria contínua da tec­no­lo­gia por meio do apren­di­zado de máquina. Esses sistemas utilizam dados for­ne­ci­dos para ajustar seus al­go­rit­mos, tornando-se mais efi­ci­en­tes ao longo do tempo.

Fre­quen­te­mente, redes neurais formam a base dos sistemas modernos de re­co­nhe­ci­mento facial. Em especial, redes neurais con­vo­lu­ci­o­nais (CNNs) são usadas para processar imagens faciais de forma gradual e gerar fa­ce­prints com alta precisão, mesmo em condições des­fa­vo­rá­veis. Esses sistemas conseguem fazer isso em tempo real, o que é es­pe­ci­al­mente vantajoso para apli­ca­ções críticas de segurança, como controle de acesso ou sistemas de vi­gi­lân­cia.

Quais são as opor­tu­ni­da­des e os riscos do re­co­nhe­ci­mento facial?

O re­co­nhe­ci­mento facial oferece grande potencial, es­pe­ci­al­mente nos campos de segurança e efi­ci­ên­cia. Os sistemas de facial re­cog­ni­tion da geração atual permitem uma iden­ti­fi­ca­ção rápida e confiável de pessoas, o que é útil em controles de acesso, no combate ao crime e na solução de in­ves­ti­ga­ções criminais. Além disso, eles con­tri­buem para a melhoria da ex­pe­ri­ên­cia do usuário, como no des­blo­queio de smartpho­nes. Para as empresas, o re­co­nhe­ci­mento facial pos­si­bi­lita a oferta de serviços per­so­na­li­za­dos e a oti­mi­za­ção de processos.

Os maiores riscos as­so­ci­a­dos ao re­co­nhe­ci­mento facial estão re­la­ci­o­na­dos à proteção de dados e à pri­va­ci­dade. Como os sistemas de facial re­cog­ni­tion permitem a iden­ti­fi­ca­ção e vi­gi­lân­cia de pessoas sem que elas percebam, há o risco de uso indevido por governos, empresas e ci­ber­cri­mi­no­sos. Além disso, es­pe­ci­a­lis­tas também expressam pre­o­cu­pa­ções sobre a precisão do re­co­nhe­ci­mento facial, es­pe­ci­al­mente devido a taxas de erro mais altas em algumas minorias étnicas, de­cor­ren­tes de vieses nos dados de trei­na­mento.