A tecnologia de reconhecimento facial (FRT) está se tornando cada vez mais integrada à vida cotidiana, desde o acesso a um iPhone até a marcação automática de imagens no Facebook, passando por empresas que analisam a produtividade, bem como as forças policiais que monitoram comícios.
A FRT compara as fotografias coletadas com imagens adicionais de rostos disponíveis, como aquelas que estão em bancos de dados ou listas de observação governamentais. Este é um tipo muito invasivo de vigilância que tem o potencial de prejudicar substancialmente as liberdades das pessoas e, eventualmente, da sociedade.
Poucos avanços tecnológicos cativaram tanto o espanto quanto a ansiedade com tanto sucesso quanto o FRT. Esse desenvolvimento inovador deu início a uma nova era de conforto e segurança, mas também levanta preocupações com relação a preconceitos, privacidade e a linha tênue entre responsabilidade moral e desenvolvimento. Neste artigo, vamos desvendar esse mistério e revelar a complexidade do FRT.
Eliminando a complexidade com a precisão do algoritmo
Descobriu-se que alguns algoritmos de reconhecimento facial produzem mais positivos incorretos com certos grupos de pessoas, o que causou problemas. Essas complexidades estão começando a ser eliminadas com o avanço dos modelos de software desenvolvidos codificados para um padrão mais alto.
A Neurotechnology é um exemplo de empresa que participa neste campo de software de reconhecimento facial e publicou a força de seus algoritmos após ser avaliada pelo NIST em um teste FRVT, visite aqui Para saber mais. Algoritmos como esses examinam características faciais complexas para reconhecer e validar pessoas, utilizando inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Para que os sistemas de reconhecimento facial sejam confiáveis e seguros, a alta precisão é essencial para minimizar falsos positivos e negativos. Ao identificar estruturas e padrões faciais distintos, esses algoritmos simplificam a tarefa desafiadora de reconhecimento facial e permitem uma correspondência precisa.
A precisão desses algoritmos foi bastante aprimorada por desenvolvimentos em aprendizado profundo e redes neurais, revolucionando aplicativos em gerenciamento de acesso, segurança e experiências personalizadas. À medida que a tecnologia se desenvolve, melhorar a precisão do algoritmo continua a ser uma prioridade para o desenvolvimento de recursos de reconhecimento facial.
Compreendendo o reconhecimento facial
Uma ampla gama de algoritmos e abordagens são usadas na tecnologia de reconhecimento facial para reconhecer e autenticar pessoas, dependendo das características de seu rosto. Algoritmos complexos constroem modelos únicos que podem corresponder e reconhecer rostos em uma variedade de circunstâncias, analisando as principais pistas faciais, incluindo o formato do nariz, olhos e boca.
O uso dessa tecnologia avançou rapidamente além dos usos relacionados à segurança para ter um impacto em muitos setores, incluindo marketing, mídia social e saúde. Pesquisas de eventos, alertas de listas de observação, controle de acesso biométrico, etc., são os usos mais práticos da tecnologia de reconhecimento facial. Esses aplicativos precisam ser utilizados de perto em conjunto com a autenticação dupla.
O tempo médio de processamento para reconhecer a face usando FRT é de 21 segundos, o que mostra que a complexidade computacional diminuiu à medida que o tempo de processamento diminuiu. O processamento da imagem facial é feito usando o método sugerido.
Os mecanismos por trás do reconhecimento facial
Investigar os complexos mecanismos por trás do software FRT expõe uma intrigante tapeçaria de complexidade que une inteligência artificial, aprendizado de máquina e cultura humana. Nos bastidores, inteligência artificial e aprendizado de máquina são usados para alimentar o FRT. Os sistemas de IA tendem a extrair características e tendências faciais importantes treinando algoritmos em enormes bancos de dados de fotos faciais.
Redes neurais convolucionais (CNNs), um tipo de rede neural de aprendizado profundo, são cruciais na análise e interpretação dessas imagens de rostos, permitindo correspondência e identificação precisas. Mas a variedade, o calibre e o viés dos dados de treinamento estão intimamente relacionados à eficácia dos sistemas de reconhecimento facial.
Questões de privacidade e considerações éticas
Questões morais e de privacidade ganharam destaque à medida que a tecnologia de reconhecimento facial se tornou mais difundida. Essa capacidade tecnológica para uso indevido e abuso coloca problemas em relação ao consentimento, vigilância, bem como à necessidade de sistemas regulatórios. Os vieses do algoritmo podem resultar em resultados discriminatórios que afetam desproporcionalmente as comunidades marginalizadas. Os benefícios do reconhecimento facial devem ser cuidadosamente ponderados em relação às preocupações com a privacidade e os efeitos sociais. Esta é uma tarefa difícil.
Oclusão ou Bloqueio
A oclusão, que é definida como um bloqueio, ocorre quando uma ou mais características faciais são obscurecidas e toda a face não está disponível para entrada. Um dos maiores problemas com os sistemas de reconhecimento facial é a oclusão. É comum em situações do mundo real e é provocada por barbas, bigodes e acessórios (como óculos, chapéus e máscaras). Esses elementos tornam o tema diversificado, o que torna o reconhecimento facial automatizado um problema desafiador de resolver.
Reconhecimento facial na sociedade
A aplicação da tecnologia de reconhecimento facial à vida diária oferece vantagens e desvantagens. Por um lado, fornece acesso fácil e seguro às instalações, desbloqueio de smartphones e experiências de usuário personalizadas. Por outro lado, há preocupações legítimas com a possibilidade de vigilância generalizada, degradação do anonimato e uso não autorizado de dados pessoais. É essencial encontrar um equilíbrio entre as vantagens e desvantagens da tecnologia de reconhecimento facial para garantir sua adoção e controle responsáveis.
Rostos não criptografados
Os rostos estão ficando baratos para coletar e armazenar. Está ficando mais fácil obter à distância. Os rostos não podem ser criptografados, ao contrário de muitos outros tipos de dados. Como os rostos são difíceis de alterar, ao contrário dos números e senhas de cartão de crédito, as violações de dados usando dados de reconhecimento facial aumentam o risco de perseguição, roubo de identidade e assédio.
Vulnerabilidades técnicas
Usando imagens ou máscaras tridimensionais (3D) feitas a partir do visual de uma vítima, ele seria capaz de enganar um sistema com FRT e se passar por vítima. Além disso, ataques de apresentação e a implantação de falsificações digitais ou físicas, como máscaras ou deep fakes, são fatores de risco potenciais para FRT.
Avanço no campo
As dificuldades e restrições da tecnologia de reconhecimento facial são problemas que cientistas e engenheiros estão sempre tentando resolver. A pesquisa está sempre sendo feita para aumentar as proteções de privacidade, reduzir o viés e melhorar a precisão. Tornar a tecnologia de reconhecimento facial mais confiável, equitativa e transparente é o objetivo de estratégias como geração de conjuntos de dados diversificados, treinamento adversário e IA explicável. Para criar um futuro que defenda os direitos individuais e o bem-estar social, a colaboração entre engenheiros, legisladores e grupos de defesa é essencial.
Falta de Transparência
Problemas de privacidade surgem quando pessoas são identificadas usando FRT sem seu conhecimento ou consentimento, especialmente quando usando biometria, que são pessoais para cada pessoa. As varreduras faciais levantam questões extras, pois podem ser obtidas prontamente, remotamente e secretamente, em contraste com outras biometrias (como impressões digitais).
Conclusão
A promessa da tecnologia de reconhecimento facial é enorme, mas também apresenta problemas significativos de ética e privacidade. Ser capaz de usar essa tecnologia de forma ética requer uma compreensão das complexas interações entre aprendizado de máquina, inteligência artificial e dinâmica social. Existem desenvolvimentos para usar a tecnologia de reconhecimento facial para melhorar nossas vidas sem minar os valores fundamentais, compreendendo a complexidade e enfrentando os problemas de forma agressiva.