Uma das tecnologias mais relevantes dos nossos tempos é, sem dúvidas, o reconhecimento facial para autenticação, também conhecido como biometria facial.
Envolve o uso de alguns recursos específicos para identificar e validar rostos humanos, de acordo com informações preconcebidas. É uma tecnologia usada desde os anos 1960 para diversas finalidades.
Destaca-se o uso para combate a riscos e fraudes, de modo a reforçar a proteção. Nesse sentido, o reconhecimento facial cresce como uma inovação tecnológica fundamental para esse setor e pretende continuar otimizando a precisão das análises futuramente.
Para saber mais sobre como essa tecnologia funciona internamente e como ela é usada, bem como seus benefícios e outras questões, acompanhe o nosso artigo.
O reconhecimento facial consiste em uma análise aprofundada e detalhada do rosto humano para detectar formas, distâncias e características específicas que permitem a identificação. Os sistemas seguem um conjunto-padrão de etapas para desconstruir uma imagem, seja de vídeo, de foto ou em tempo real, e tentar validá-la com uma comparação.
Então, temos duas importantes ramificações que surgem como finalidades do reconhecimento facial: o reconhecimento em si e a validação. O ato de reconhecer corresponde simplesmente ao aprendizado da máquina que consegue identificar um ser humano.
O ato de verificar e validar diz respeito a permitir uma ação com base na informação obtida pela análise. A validação permite uso como biometria facial (lê os dados e possibilita o acesso).
O reconhecimento de rostos humanos é uma importante aplicação de um campo enorme da ciência da computação que chamamos de visão computacional.
É uma área que se dedica a fazer computadores entenderem objetos, identificarem esses padrões e processá-los de modo a obter uma conclusão sobre o que são. Simulando, de certa forma, o próprio aprendizado humano.
A tecnologia começou a ser utilizada em massa nos anos 60. Desde então, tem sido aplicada por governos para verificações de segurança e de controle, bem como por empresas para distintos propósitos: autenticação de identidade, controle de acesso, entre outros.
A visão aplicada a faces humanas é especializada em determinar quem são as pessoas. Isso pode ser feito a partir de um treinamento com bases de dados em uma lógica de aprendizado supervisionado, como veremos com detalhes no próximo tópico.
O sistema de reconhecimento facial precisa, antes de tudo, de uma base de treinamento, que é um conjunto de informações predeterminadas que passamos para que ele tenha parâmetros. A partir dessa base, ele saberá distinguir o que cada imagem representa, já que configuramos o sistema de acordo com saídas respectivas para cada informação da base.
Então, a aplicação analisa esses rostos iniciais, aprende suas características, de modo a extrair aspectos únicos, e também gerais de todas as faces.
A distância entre os olhos, o contorno do queixo, o formato do queixo, a forma dos lábios e o formato do rosto são algumas das características estudadas. Com isso, o algoritmo consegue entender exatamente o que constitui cada rosto especificamente.
Com esse conhecimento, o sistema pode, então, ser testado. O teste é realizado com um rosto que se quer analisar de fato, como uma pessoa que tenta autenticar uma transação com informações faciais. O sistema compara com os rostos já existentes em suas bases e verifica se existe conformidade: se sim, valida, se não, rejeita.
Nesse caso, ocorre um aprendizado supervisionado com uma das soluções mais comuns para reconhecimento de faces, o deep learning. Trata-se de um subcampo da inteligência artificial.
O deep learning é uma rede neural profunda, que consiste em neurônios conectados e dispostos em camadas. Cada camada analisa um determinado aspecto da imagem e gera uma conclusão. Uma analisa as formas, outra analisa as distâncias, por exemplo.
Cada camada sempre parte da conclusão da anterior, como uma assembleia de especialistas. Ao final de todas as camadas, obtém-se uma resposta sobre a validação ou não de um registro de entrada.
Para um dado novo, um rosto a ser analisado, existe uma série de etapas que são seguidas à risca nesse tipo de processo. Primeiro, o sistema detecta uma face.
Ele recebe informações específicas de um rosto e a distingue de outras formas e outros elementos que podem estar no plano de fundo ou ao redor, por exemplo. Esses são os dados de entrada para a ferramenta analítica.
Em seguida, é realizada a análise. Essa etapa consiste em decodificar o rosto e extrair todos os pontos típicos para realizar uma investigação profunda, com os elementos que já mencionamos e muitos outros.
Logo, temos a fase de transformação. Nessa fase, um rosto se torna um conjunto de informações numéricas formatadas para servir de base a cálculos que são feitos em seguida.
Uma vez que o sistema já tem os dados como vetores (conjunto de números), ele realiza uma comparação com outras faces que já existem na base de dados, na memória. Ou seja, com faces que já foram aprendidas. Ele verifica a distância entre o dado analisado e o que está na memória para, finalmente, retornar a probabilidade de similaridade entre essas informações.
Em aplicações práticas, pode-se estabelecer um limite mínimo para poder validar um rosto como correto e oferecer um bom grau de precisão e segurança.
É interessante perceber como a automação desempenha um papel fundamental em modelos de análise facial. Os elementos extraídos para investigação e análise são inúmeros (chegam a ser cerca de 80) e são até mesmo imperceptíveis para o olho humano.
Os sistemas conseguem fazer isso ao decompor uma imagem inteira em um conjunto de pixels e verificar cada unidade e cada fragmento. Além disso, são muitos cálculos a serem realizados em pouco tempo, o que também seria humanamente impossível.
A automação é justamente um dos motivos do sucesso desse tipo de aplicação atualmente. O fato de dispensar a presença de pessoas em um trabalho repetitivo de identificação e reconhecimento gera necessidade por trabalhos mais estratégicos.
Além disso, o uso de máquinas para essas funções permite controlar melhor os erros: as falhas são contabilizadas de forma probabilística, com uma definição específica das causas.
Assim, dá para saber exatamente qual grau de precisão cada aplicação oferece, diferentemente do ser humano. Caso um grau insatisfatório seja alcançado, é possível trocar de algoritmos e configurações para testar e tentar melhorias.
Outro ponto que explica a adoção em massa dessa tecnologia é o foco na confidencialidade. O termo diz respeito ao controle de quem visualiza determinadas informações na empresa, bem como controle de quem tem acesso a locais específicos mesmo. Atualmente, as companhias têm percebido a importância de atentar para esse fator.
No meio governamental, o reconhecimento facial é utilizado para reconhecer pessoas em meios a multidões, por exemplo, o que é muito difícil para os humanos. Com o apoio das ferramentas, torna-se mais fácil realizar intervenções e ações necessárias para segurança pública e outras questões.
Devido ao seu sucesso e seu status de uma tendência, a tecnologia de identificação facial vem sendo usada em diversos contextos distintos.
Um deles é para o controle de acesso por autenticação, como já mencionamos brevemente, o que é um exemplo clássico. O usuário solicita acesso a um sistema, plataforma ou até mesmo a uma sala com informações sigilosas. Então, a aplicação lê o seu rosto, analisa suas informações faciais e compara com rostos classificados como autorizados.
Também vale citar o uso por entidades governamentais para ajudar na segurança pública. Pode-se usar o sistema para identificar pessoas foragidas que apresentam um alto grau de periculosidade para a sociedade.
Outro uso muito comum na atualidade é para finalização de transações como uma forma de efetivar e otimizar o uso dos meios de pagamento. O processo é feito no momento do checkout e fornece uma autorização à compra.
Também vale citar o uso como uma forma de reforçar a documentação pessoal em um registro em alguma plataforma. Inclusive, alguns apps solicitam os dados faciais para estabelecer comparações com dados de outros documentos, como o RG.
No setor de Recursos Humanos, a biometria facial já é aplicada para registrar a presença dos funcionários em cada dia de trabalho. Em vez do tradicional ponto, o reconhecimento dos rostos opera de forma ainda mais precisa e ágil, de modo que o colaborador nem mesmo precise realizar uma ação.
No dia a dia, o reconhecimento facial se tornou um aliado das pessoas no uso de seus smartphones. A tecnologia auxilia na identificação das pessoas para desbloqueio de telas e de aplicativos específicos.
É uma solução comparável com a biometria tradicional, que lê impressões digitais. Inclusive, é comum que contas bancárias digitais sejam abertas somente com esse tipo de informação hoje.
Vamos comentar agora os benefícios do uso de tecnologia de identificação facial em contextos diversos.
Em um ponto mais geral, podemos mencionar a segurança e a proteção como um resultado natural da implantação dessa solução.
Com ela, as empresas oferecem serviços mais seguros aos seus clientes, de modo que haja menos riscos de exposição e vazamento de dados pessoais e de acesso indevido. O controle por reconhecimento assegura o controle de acesso, como já falamos.
A expressão segurança da informação está cada vez mais relevante atualmente. As empresas se esforçam bastante para coordenar ações e estratégias que visam chegar a níveis maiores de proteção e combater as principais ameaças. Com a identificação e a biometria de faces, é possível avançar nesse sentido.
As ferramentas que reconhecem os rostos das pessoas são altamente precisas. Estima-se que esses sistemas conseguem até ser melhores que os próprios humanos em alguns casos, pois têm um conjunto enorme de elementos a analisar e não estão passíveis à subjetividade.
Como falamos e explicamos anteriormente, tudo vira números a serem calculados e comparados de forma objetiva e precisa.
Outro ponto importante é a agilidade dessas ferramentas. Um sistema de reconhecimento facial facilita a autenticação de identidade do usuário, reduzindo o tempo necessário para que essa operação seja finalizada.
O que provavelmente precisaria de uma avaliação de algum profissional pode ser passado para a máquina treinada, que consegue realizar uma predição rápida, a um bom grau de probabilidade.
Assim, a autenticação em si se torna bem mais rápida. O cliente não precisa perder tempo com essa etapa e pode focar no uso do serviço que deseja ou na finalidade específica que deseja.
Uma vez que há maior precisão e, consequentemente, menos erros, temos também diminuição nos custos e nas despesas da empresa.
A companhia consegue efetivamente eliminar gastos desnecessários e inesperados que decorrem de fraudes e de problemas de crimes virtuais associados à identidade, por exemplo. Elimina também o retrabalho e os diversos transtornos que afetam os clientes e os gestores.
Outra vantagem importante de mencionar é o aumento da credibilidade da marca. Quando utiliza um sistema de identificação facial responsável, seguro e preciso, a empresa é capaz de melhorar sua reputação e conquistar o cliente pela confiança. Com o investimento em tecnologias para segurança, ela gera valor para o seu público.
Da mesma forma, há uma melhoria considerável na experiência do usuário, que precisará de menos tempo para acessar o que precisa e ter sua identidade reconhecida. Todos os outros processos são mais ágeis, portanto.
A experiência otimizada é também presente no uso de biometria facial em smartphones, pois agiliza muitos processos do dia a dia e gera mais tempo livre para os consumidores se preocuparem com outras questões.
Outro ponto é o fato de que as aplicações de reconhecimento de faces geralmente adotam a criptografia como modo de proteção de dados pessoais. Desse modo, a proteção é reforçada com um método de codificação que evita que terceiros mal-intencionados consigam manipular informações privadas e únicas de cada pessoa.
A tecnologia de detecção facial é fundamental para a prevenção de fraudes e ameaças típicas do mundo digital. Uma das possibilidades para chegar a esse resultado é a autenticação digital com a análise de rostos e fotos, o que impede casos de falsidade ideológica e fraude de identidade. Se a pessoa não for o cliente detentor dos dados utilizados no momento, a aplicação logo detecta isso e desaprova a autorização.
No universo bancário e no das transações digitais, há a análise de prova de vida, que requer selfies ou um vídeo de uma pessoa para autenticar uma etapa de cadastro ou uma ação muito importante. Trata-se de uma aplicação muito inteligente e rebuscada da detecção de faces para permitir acesso.
Há também a análise facial antes da concessão de crédito. Ela considera cruzamentos de dados faciais com outras informações relevantes em bancos de dados disponíveis externamente.
A partir dessa comprovação, os sistemas oferecem mais segurança para evitar que pessoas abram contas, realizem transações e outras ações em nome de outras. Nesse sentido, caso os documentos do cliente tenham sido roubados, os criminosos terão dificuldade em burlar a ferramenta de detecção.
O combate a fraudes ocorre também por meio da automatização do acesso a documentos e a informações sigilosas.
Assim, evita-se os crimes envolvendo roubos de senhas e de códigos de entrada, bem como de cartões de autenticação nos cenários em que eles ainda são usados. Ao simplesmente oferecer uma alternativa a esses meios, a autenticação facial reforça a proteção, evitando transtornos.
Como já falamos, o grau de certeza que o algoritmo de inteligência oferece é precisamente calculado. Assim, é possível estabelecer um limiar para dar uma resposta convincente como conclusão da análise. Em outras palavras, a precisão calculada e conhecida é fundamental na luta contra fraudes, que geralmente se caracterizam como imprevisíveis.
Em outras palavras, a tecnologia de identificação facial oferece uma previsibilidade maior para empresas, a partir de mecanismos padronizados de validação.
O reconhecimento facial é crucial como uma etapa final da análise de dados de um usuário que pretende efetuar um cadastro ou uma compra, por exemplo. Pode ser um autenticador com maior grau de importância com relação a outras fases.
Assim, ele combate a fraude sintética, que consiste em mistura de dados verdadeiros com dados forjados, e o roubo de dados.
É importante ressaltar que por mais que uma tecnologia seja poderosa e eficaz, existem brechas e falhas. Nenhuma ferramenta consegue chegar a 100% de precisão. Nessa lógica, a tecnologia de detecção facial apresenta vários benefícios e avanços, como os que já foram detalhados, e também alguns problemas.
Existem fraudes que aproveitam os mecanismos do reconhecimento facial contra o próprio sistema. Há indícios de criminosos que utilizam máscaras para burlar a detecção e conseguem passar pelo sistema.
Máscaras que simulam o rosto humano, quando colocadas, representam informações similares às de um rosto propriamente dito — o que a inteligência artificial, muitas vezes, não consegue identificar.
Nesse caso, existe também o problema de pessoas muito parecidas serem consideradas como as mesmas, em um caso de falso positivo. Assim, criminosos poderiam aproveitar essa semelhança de características da face para explorar possibilidades de crimes e fraudes.
Ademais, há os casos em que o sistema simplesmente não consegue validar a presença de alguém ou sua face. Isso ocorre muito por conta do uso de adereços visuais, como bonés e óculos.
Essa é uma clara limitação dos sistemas de reconhecimento, mas que não necessariamente resulta em fraudes. Esse problema, contudo, incorre no que chamamos de falsos negativos — quando alguém autorizado é classificado como não autorizado.
O real problema consiste na necessidade de uma alternativa para o reconhecimento, o que pode levar ao uso de uma aplicação menos eficiente, mais simplória e mais fácil de ser atacada, portanto.
Outra limitação que incorre nesse cenário é o problema de má qualidade nas fotos de treinamento que ficam armazenadas na memória do sistema. Pois uma imagem ruim de treinamento gera um modelo ineficaz e incapaz de gerar boas predições.
Além disso, existem também situações em que fotos e vídeos são usados para autenticação de pessoas de forma fraudulenta. Ou seja, em detecções em tempo real, os criminosos usam fotos estáticas que eles conseguiram e burlam a autenticação para acessar informações pessoais e efetuar outras ações.
Em complemento ao que falamos, diversas discussões atualmente abordam a questão do perigo do reconhecimento facial para a privacidade de cada ser humano.
Nesse caso, o uso dos sistemas por pessoas mal-intencionadas pode ser adotado como uma forma de vigilância das pessoas, sem o seu consentimento. O abuso dessas ferramentas é uma das possibilidades que levam a fins escusos e fraudulentos.
Diante das limitações do reconhecimento facial, é importante analisar se a tecnologia pode ser utilizada em conjunto com outras para reforçar a proteção e eliminar as brechas.
Uma solução que pode ser usada para complementar a identificação facial é a detecção por OCR (optical character recognition). Essa ferramenta auxilia na leitura de documentos pessoais físicos e assinaturas. Assim, esse tipo de leitura pode ser utilizado como uma etapa anterior à detecção de faces para coletar mais informações e reforçar a proteção.
Afinal, caso um mal-intencionado tivesse mecanismos para burlar o reconhecimento da imagem, ele teria que enfrentar a necessidade de ter os documentos e os diversos dados que são necessários em mãos.
Além disso, a biometria com impressão digital também pode ser usada. Mesmo que a tecnologia seja apresentada como uma alternativa ao reconhecimento facial, ela pode ser aplicada como uma etapa complementar. O interessante é que a impressão digital é uma informação que não pode ser facilmente clonada.
Inclusive, esses três métodos podem ser combinados para uma proteção ainda mais poderosa. A identificação digital de faces é importante, mas pode não ser eficaz em todos os casos, uma vez que depende de outros fatores que mencionamos.
Como vimos, a tecnologia de reconhecimento facial envolve análises aprofundadas do rosto humano, decomposição em diversos pontos de investigação e comparação com outras faces para chegar a um bom grau de probabilidade.
Com essa aplicação, obtém-se diversas vantagens importantes como a segurança, a precisão, a redução de erros e o aumento da credibilidade da empresa.
Entretanto, a identificação facial também apresenta algumas falhas e pode ser explorada para fraudes. Os criminosos que conhecem essas limitações conseguem efetuar essas ações e violar o sistema. Por isso, é importante combinar a tecnologia com outras soluções para otimizar a proteção e reduzir erros.
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