Como funcionam os sistemas de reconhecimento facial

O reconhecimento facial é uma das tecnologias biométricas mais populares e controversas da atualidade. Usada para desbloquear celulares, acessar informações e serviços dos governos, controlar acessos em empresas e até facilitar em investigações policiais, essa técnica tem porquê base a teoria de que cada rosto humano possui um conjunto único de características. A partir dessas informações, algoritmos e sistemas de perceptibilidade sintético conseguem identificar e autenticar indivíduos de forma automática.

Embora traga praticidade e segurança em diversas aplicações, o reconhecimento facial também levanta debates éticos e legais, principalmente em relação à privacidade, à precisão e ao uso indevido dos dados. 

Neste cláusula vamos explicar porquê essa tecnologia funciona.

Uma vez que o reconhecimento facial identifica um rosto

O funcionamento de um sistema de reconhecimento facial ocorre em etapas que envolvem desde a captação da imagem até a confrontação com um banco de dados. A seguir, veja porquê cada temporada contribui para o processo.

Detecção do rosto

A primeira lanço é a detecção. Nela, a câmera ou sensor identifica a presença de um rosto na imagem. Algoritmos de visão computacional, porquê o Viola-Jones e o MTCNN (Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network), procuram padrões típicos de uma face humana, porquê a posição dos olhos, nariz e boca. O sistema é capaz de expulsar interferências, porquê bonés, barbas, óculos ou sombras, para prometer que o reconhecimento do rosto da forma mais precisa verosímil.

Depois a detecção, o software analisa o rosto tomado e mapeia pontos faciais, muro de 80 em média. Esses pontos incluem a intervalo entre os olhos, o comprimento do nariz, o formato da mandíbula e outras proporções únicas. Em alguns sistemas modernos, câmeras 3D também são utilizadas para captar informações de profundidade, o que aumenta a precisão e reduz o risco de fraudes por fotos ou vídeos.

O resultado é uma espécie de “sentimento facial”, uma representação matemática que traduz as características físicas em dados numéricos.

Conversão em dados e confrontação

Com a sentimento facial gerada, o sistema converte as informações em um código numérico individual para cada pessoa. O sistema logo compara esse código com os registros existentes em um banco de dados. Caso o intensidade de similaridade entre as duas imagens seja sobranceiro o suficiente, o sistema confirma a identidade.

Esses bancos de dados podem pertencer a empresas, órgãos públicos ou sistemas governamentais, porquê o FBI, que armazena centenas de milhões de rostos. No Brasil, aeroportos, estádios, sistemas bancários e até operações policiais já fazem uso da tecnologia.

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Principais algoritmos e tecnologias

Os sistemas de reconhecimento facial evoluíram rapidamente nos últimos anos, impulsionados pela perceptibilidade sintético e pelo deep learning. Entre os algoritmos e arquiteturas mais conhecidas, estão:

FaceNet (Google)

Desenvolvido pelo Google, o FaceNet transforma cada rosto em um vetor de subida precisão, permitindo identificar pessoas com até 99% de acerto. É uma das tecnologias mais avançadas para autenticação em larga graduação.

VGGFace (Universidade de Oxford)

Criado por pesquisadores da Universidade de Oxford, o VGGFace utiliza uma rede neural profunda com mais de 145 milhões de parâmetros. Ele é amplamente usado em estudos acadêmicos e testes de desempenho em visão computacional.

OpenFace (Carnegie Mellon University)

Um protótipo mais ligeiro e conseguível, o OpenFace tem muro de 3,7 milhões de parâmetros e é usado em sistemas comerciais que exigem eficiência e insignificante consumo de processamento.

DeepFace (Meta/Facebook)

O DeepFace foi o primeiro sistema a superar a capacidade humana de reconhecimento facial, com precisão de 97,35%. Desenvolvido pela Meta, é capaz de explorar rostos em diferentes ângulos e condições de iluminação.

Papel da perceptibilidade sintético

A perceptibilidade sintético (IA) é o elemento médio dos sistemas modernos de reconhecimento facial. Ela permite que as máquinas identifiquem e analisem rostos humanos de forma automática e precisa.

O processo começa com o uso de redes neurais convolucionais (CNNs), um tipo de IA inspirado no funcionamento do cérebro humano. Essas redes são treinadas com milhões de imagens de rostos, aprendendo a reconhecer características porquê formato dos olhos, contornos do rosto, expressões faciais e variações de luz.

Com esse estágio, os sistemas tornam-se cada vez mais precisos e adaptáveis, sendo capazes de identificar uma pessoa mesmo que ela esteja com barba, maquiagem, óculos ou sinais de envelhecimento.

Ou por outra, tecnologias complementares, porquê o Liveness Detection (“detecção de viveza”), ajudam a prometer a segurança do processo. Esse recurso verifica se o rosto analisado é real e está presente no momento da conquista, impedindo tentativas de fraude com fotos, vídeos ou máscaras.