quarta-feira, 20 de fevereiro de 2019

Usos (e abusos) do reconhecimento facial na segurança pública


A imagem abaixo é de uma antiga foto minha, dos tempos de juventude. Nela estão marcados 101 pontos de reconhecimento facial usado pelo sistema betaface, um sistema online simples que permite brincar com as capacidades da tecnologia de reconhecimento. (https://betaface.com/demo.html). Com base nestes pontos e num número índice que resume e individualiza minhas feições, ele consegue ranquear a semelhança com outras imagens contidas num banco de dados ou disponibilizadas na internet. O sistema sugere, por exemplo, que tenho uma similaridade de 72% com o ator Brad Pitt, o que permite ter uma ideia do grau de erro da ferramenta...



A ideia básica é encontrar a probabilidade de que a pessoa na foto seja de fato a pessoa existente no banco de dados, para a qual existe uma identificação positiva, tal como num sistema de identificação de impressões digitais ou da iris. Além da identificação, o sistema faz outros tipos de reconhecimento, como exemplificado na ficha descritiva da imagem.


5oclock shadow : no (31%), age : 45 (60%), arched eyebrows : no, attractive : no (99%), bags under eyes : yes (15%), bald : yes (20%), bangs : no (90%), beard : no (58%), big lips : no, big nose : yes (0%), black hair : no (92%), blond hair : no (65% ), blurry : no (52%), brown hair : no (12%), bushy eyebrows : no (81%), chubby : yes (9%), double chin : yes (3%), expression : neutral, gender : male (99%), glasses : no, goatee : no (88%), gray hair : yes (53%), heavy makeup : no (89%), high cheekbones : no (90%), mouth open : no (39%), mustache : no (64%), narrow eyes : no, oval face : yes (16%), pale skin : no (61%), pitch : -9.42, pointy nose : no (47%), race : white, receding hairline : yes (56%), rosy cheeks : no (77%), sideburns : no (95%), straight hair : yes (40%), wavy hair : no (93%), wearing earrings : no (95%), wearing hat : no, wearing lipstick : no (95%), wearing necklace : no, wearing necktie : yes (67%), yaw : -2.84, young : no (72%), chin size : large, color background : 0c0501 (1%), color clothes middle : a9a59f (11%), color eyes : 674c3e (58%), color hair : 7a5d4a (45%), color skin : b37561, eyebrows corners : low, eyebrows position : extra low, eyebrows size : extra thin, eyes corners : extra low, eyes distance : average, eyes position : extra low, eyes shape : extra round, glasses rim : no, hair beard : none, hair color type : brown light (45%), hair forehead : no, hair length : none, hair mustache : none, hair sides : very thin, hair top : very short, head shape : heart, head width : extra narrow, mouth corners : average, mouth height : average, mouth width : extra small, nose shape : extra straight, nose width : wide, teeth visible : no [collapse]

Com base probabilística, ele também tenta predizer minhas características demográficas (gênero, cor, idade) , que roupas estou vestindo e até minhas emoções na foto. O sistema prediz, por exemplo, que tenho 45 anos (bondoso), sou calvo (maldoso), sou homem, minha expressão facial é neutra, sou branco, não uso bigodes nem batom. Ele não é muito preciso e erra algumas vezes, mas para um algoritmo de teste online até que se sai bem, tanto no que diz respeito à identificação quanto ao reconhecimento das características da foto. Existem atualmente outras tecnologias, como câmeras térmicas, uso de imagens em 3 D, análise de textura da pele e combinações de diferentes métodos, que tornam o reconhecimento bastante preciso, embora sempre probabilístico. Ao invés dos 101 pontos do exemplo, é possível rastrear mais de 30 mil pontos na face. Inteligência artificial, aprendizado de máquina e procedimentos estatísticos sofisticados são utilizados para aperfeiçoar o reconhecimento.

As redes sociais e os mercados privados de segurança já usam a tecnologia de reconhecimento facial para identificar usuários em fotos públicas, levantar perfis demográficos, nos sistemas de verificação de identidade em portarias, acesso a smartfones, monitoramento de horas trabalhadas pelos funcionários, entre outros usos. Uma das vantagens da técnica é que ela é menos invasiva, não exigindo contato físico ou qualquer ação do indivíduo para liberar acesso ao recinto ou ao equipamento. Esta é também uma das fragilidades de segurança: para desbloquear um celular, basta apontar a câmera para o rosto de seu proprietário. No âmbito eleitoral, o reconhecimento facial dos eleitores foi utilizado no México para evitar fraudes e duplicação de votos.

Os usos são variados e desde que os sistemas de reconhecimento facial começaram a ser desenvolvidos nos anos 60, os órgãos de segurança começaram a se perguntar como poderiam ser utilizados para ajudar no trabalho policial. As polícias tradicionalmente armazenam imagens de suspeitos e condenados por crimes, desde que o daguerreotipo foi inventado. E tem acesso a bases fotográficas de bancos de dados públicos, como as existentes nas cédulas de identidade, carteiras de habilitação ou títulos eleitorais. Em resumo, é provável que os bancos de dados governamentais contenham hoje a quase totalidade da população adulta fotografada, ainda que não necessariamente digitalizada.

Assim, é possível transformar estas fotografias num número identificador único para cada face. Estes números identificadores são colocados numa base, que a rigor não precisa conter a imagem original, caso haja questões de privacidade envolvidas. Isto torna o acesso remoto à base bem mais rápido. Com uma câmera em campo – câmera fixa num posto de checagem, fotos tiradas de um celular de um policial, imagens de vídeo capturadas por câmeras num veículo ou drone – é possível verificar em segundos se o padrão numérico do rosto capturado coincide com o padrão existente no banco remoto. Esta verificação pode ser feita sem contato físico com o suspeito e às vezes sem que o suspeito saiba que está sendo checado, à distância. É possível usar o reconhecimento facial tanto como uma ferramenta de investigação quanto para positivação de identificação.

As polícias de fronteiras na Austrália, Nova Zelândia, Panamá e Canadá, já usam para comparar a foto dos visitantes com as fotos do passaporte ou de procurados pela justiça. Neste caso é possível tirar fotografias de boa qualidade e com o consentimento do turista e a comparação é facilitada pela exigência de padronização nas fotos de passaporte. As condições de clima e iluminação são ótimas. O reconhecimento facial parece tem algum sucesso em ambientes mais propícios, como entrada de shows ou outros equipamentos com acesso controlado.

Mas como sempre, existem diversas questões envolvendo o uso da ferramenta. Quão precisa ela é em fornecer uma identificação positiva, comparando com as impressões digitais ou análise da íris? É possível fazer uma checagem em massa, usando imagens capturadas por dispositivos de menor qualidade e em contextos que dificultam a captura? É moralmente aceitável o monitoramento de indivíduos, mesmo sem registros policiais, nas ruas, sem consentimento e conhecimento?

Aparentemente, o reconhecimento facial ainda não é seguro o bastante para ser usado na identificação de suspeitos, comparado com outros métodos. Fatores como iluminação, expressões faciais, posição, ângulo e ruídos na imagem devido à baixa resolução podem reduzir bastante a capacidade de identificação do sistema. Em outras palavras, o método produz uma elevada porcentagem de falsos positivos, o que pode ter implicações graves no sistema de justiça criminal. O sistema chegou a ser testado e descontinuado em alguns departamentos de polícia na década passada, devido à baixa precisão. (Meek, James (13 June 2002). "Robo cop". London: UK Guardian newspaper. "Birmingham City Centre CCTV Installs Visionics' FaceIt". Business Wire. 2 June 2008. Willing, Richard (2 September 2003). "Airport anti-terror systems flub tests; Face-recognition technology fails to flag 'suspects'" (Abstract). USA Today. Retrieved 2007-09-17. Dodd, Vikram (2018-05-14). "UK police use of facial recognition technology a failure, says report". the Guardian. Retrieved 2018-05-29. White, David; Dunn, James D.; Schmid, Alexandra C.; Kemp, Richard I. (14 October 2015). "Error Rates in Users of Automatic Face Recognition Software". PLOS ONE. 10 (10): e0139827. doi:10.1371/journal.pone.0139827. PMC 4605725. PMID 26465631 – via PLoS Journals.

O reconhecimento facial vem sendo utilizado mais como uma ferramenta adicional de investigação para o policial do que como uma ferramenta de identificação em massa segura. Ainda não é possível colocar câmeras de vídeo no teto de uma Van e sair fazendo prisões de foragidos em tempo real. Mas a precisão da tecnologia tem melhorado bastante desde os anos 60 e é só uma questão de tempo para que possa ser empregada com segurança pelas polícias. Por outro lado, a questão sobre a desejabilidade de seu uso deve ficar em aberto por muito tempo ainda. Até que ponto devemos abrir mão de nossa privacidade em nome da segurança? Esse é um conflito de interesses que cada sociedade e época deve decidir.


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