O que significa reconhecimento facial?

Créditos da Imagem: Mike MacKenzie

O reconhecimento facial é um tipo de tecnologia biométrica que utiliza dados para verificar a presença do rosto de um ser humano em uma captura digital. Existem dois usos principais para software de reconhecimento facial: reconhecimento e autenticação.

• Tecnologia de reconhecimento facial (FRT) — verifica a presença de um indivíduo específico em uma captura digital.
• Software de autenticação facial (FAS) — concede a um indivíduo específico acesso físico ou digital a algo. O uso da palavra autenticação significa que o usuário deu seu consentimento para que seus dados de impressão facial fossem coletados e armazenados. Além disso, eles foram informados sobre a finalidade de uso dos dados e podem solicitar a exclusão do sistema a qualquer momento.

Adicionar recursos de reconhecimento facial opcionais a qualquer sistema de TI adiciona um nível significativo de segurança e, ao mesmo tempo, proporciona uma experiência de usuário sem atritos. O aplicativo Microsoft Photos no Windows 10 e Windows 11, por exemplo, usa tecnologias de detecção de rosto e agrupamento facial para organizar as fotos do usuário. Em contraste, o Windows Hello e o Apple Face ID são dois exemplos populares de como o software de reconhecimento facial está sendo usado hoje para autenticação.

Um dos principais benefícios do uso da autenticação facial para controle de acesso físico é que ela fornece um nível mais alto de segurança quando comparado aos sistemas tradicionais baseados em credenciais físicas. Outro benefício importante é que ele libera os usuários da necessidade de criar e atualizar senhas fortes e exclusivas e oferece uma melhor experiência ao usuário.

As tecnologias de reconhecimento facial e autenticação facial exigem a aceitação do usuário. O Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na UE e a Lei de Proteção ao Consumidor da Califórnia (CCPA) nos EUA são dois exemplos importantes de como proteções legislativas foram criadas para limitar o uso de software de reconhecimento facial não cooperativo, a fim de proteger fins -privacidade do usuário.

Como funciona o software de reconhecimento facial?

Durante a inscrição, uma imagem (por exemplo, uma fotografia, uma captura digital ou um vídeo) de um rosto de um indivíduo conhecido é submetida ao sistema de reconhecimento facial. Embora as técnicas de cada sistema possam variar, em geral, são medidas as características distintivas de cada rosto, como a distância entre os olhos, a largura do nariz e a profundidade das órbitas oculares. Essas características são conhecidas como “pontos nodais”.

Os pontos nodais são extraídos da imagem facial e transformados através do uso de algoritmos em um arquivo único denominado amostra de referência ou modelo biométrico. Amostras de referência e modelos biométricos são armazenados em um repositório de dados para comparação futura com outras capturas.

Tradicionalmente, a autenticação facial, como muitas tecnologias biométricas, baseava-se no cálculo da probabilidade de que os dados que representavam a identidade de uma pessoa em tempo real refletissem com precisão a amostra de referência de um indivíduo coletada durante a inscrição. Essa abordagem um-para-muitos usa técnicas como a distância de Hamming para calcular qual porcentagem de dígitos binários (bits) de uma captura ao vivo corresponde à amostra de referência de um indivíduo. Uma desvantagem dessa abordagem é que, diferentemente das impressões digitais ou da leitura da íris, a aparência facial das pessoas geralmente muda com o tempo. Quando amostras de referência são coletadas apenas durante a aceitação, uma mudança dramática na aparência facial de alguém pode resultar na recusa do acesso pelo sistema.

Felizmente, melhorias no aprendizado de máquina (ML) e na inteligência artificial (IA) possibilitam que amostras de referência sejam atualizadas continuamente em tempo real. Além de melhorar a precisão, isto tem o efeito positivo de tornar este tipo de sistema mais fácil de usar durante um longo período de tempo.

Usos para software de reconhecimento facial

O reconhecimento facial desempenha um papel importante na autenticação multifatorial e está sendo cada vez mais utilizado em algumas partes do mundo para adicionar uma camada adicional de segurança às transações em caixas eletrônicos e terminais de pontos de venda (POS). Outros usos populares incluem:

• Segurança digital – desbloqueie um smartphone, laptop, arquivo confidencial ou aplicativo comercial.
• Segurança física – destranque um portão ou porta.
• Aplicação da lei – identifique à distância um criminoso conhecido ou uma pessoa desaparecida no meio de uma multidão.
• Varejo – alertar os gerentes de loja quando ladrões condenados entram em um estabelecimento varejista específico.
• Presença e controle de multidões – fornece insights de Inteligência de Multidões sobre quais espaços dentro de um edifício estão sendo usados ​​e por quem.

Reconhecimento facial e confiança zero

O reconhecimento facial desempenha um papel importante numa estratégia de segurança conhecida como confiança zero. O conceito fundamental de confiança zero é que não há confiança implícita concedida a ativos ou contas de usuários com base apenas em sua localização física ou de rede.

A confiança zero concentra-se na proteção de recursos e na premissa de que a confiança nunca é concedida implicitamente e a confiança deve ser avaliada continuamente. Os sistemas de autenticação que incluem componentes de reconhecimento facial acrescentam um nível de verificação consistente com os princípios de confiança zero. O desafio é descobrir como bloquear todos os recursos sem interromper os fluxos de trabalho.

O resultado é que os sistemas biométricos, que em alguns casos não tiveram implementações em massa devido à fraca experiência do utilizador, estão agora a utilizar aprendizagem automática e algoritmos de inteligência artificial para superar uma das maiores barreiras à adopção em larga escala – a necessidade de atualizar constantemente a referência amostras.

Preocupações com o reconhecimento facial

O software de reconhecimento facial tem sido alvo de grande escrutínio nos últimos anos porque algumas empresas aproveitaram a tecnologia de formas que muitas pessoas acreditam violar os seus direitos de privacidade. Estas empresas recolheram sub-repticiamente dados biométricos de utilizadores que, em alguns casos, não sabiam que os dados estavam a ser recolhidos. Os dados foram então compilados em grandes bases de dados que foram compartilhadas ou mesmo vendidas a terceiros.

Outras preocupações em torno do uso do reconhecimento facial para apoiar uma arquitetura de confiança zero incluem:

• O potencial para preconceitos de raça, gênero ou idade.
• Preocupações de conformidade sobre como coletar, reter e proteger modelos de referência de imagens.
• Preocupações com a privacidade sobre se as pessoas que não optaram por um sistema de reconhecimento facial devem ou não ser notificadas quando a sua imagem for capturada.
• Estabelecer padrões e aprovar legislação para reger o uso da tecnologia pelas agências de aplicação da lei.

Autenticação vs. Reconhecimento vs. Comparação

Os termos reconhecimento facial e autenticação facial são frequentemente usados ​​de forma intercambiável na fala cotidiana, mas tecnicamente não são a mesma coisa.

Embora ambas as tecnologias utilizem sistemas de software biométricos para identificar indivíduos, elas empregam processos distintos e são aplicadas para finalidades diferentes. O reconhecimento facial utiliza tecnologia para identificar a presença de um rosto humano numa imagem digital, enquanto a autenticação facial utiliza tecnologia para verificar a identidade de um indivíduo que está interagindo ativamente com um ativo digital ou físico.

Em contraste, as iniciativas de comparação facial exigem um exame manual das diferenças e semelhanças entre duas imagens faciais ou sujeitos ao vivo – e utilizam a correspondência um-para-um para determinar se são pessoas iguais ou diferentes. Hoje, muitas técnicas investigativas padrão usam software de reconhecimento facial antes de implementar a comparação facial para limitar o número de candidatos que serão examinados manualmente.