Por Barry Norton, vice-presidente de IA centrada no ser humano da Milestone Systems
No dinâmico cenário de segurança atual da América Latina, o reconhecimento facial se tornou uma palavra da moda que frequentemente gera preocupações sobre privacidade e proteção de dados. Entretanto, muitos profissionais de segurança podem não estar cientes de que “reconhecimento facial” é um termo abrangente que engloba várias tecnologias, cada uma com aplicações específicas e implicações de privacidade.
Vamos dar uma olhada no que essas tecnologias realmente significam para distribuidores, integradores e usuários finais de sistemas de segurança.
Em essência, a tecnologia de reconhecimento facial reidentifica ou verifica as pessoas com base em suas características faciais, que, nesse caso, são usadas como dados biométricos. No entanto, nem todos os sistemas biométricos se baseiam em características de identificação exclusivas; alguns analisam atributos gerais, como o estilo dos pelos faciais ou marcas distintivas; essas características, conhecidas como biometria suave, podem contribuir para a identificação, mas não são específicas o suficiente para verificar exclusivamente a identidade de uma pessoa por si só.
Embora as aplicações do reconhecimento facial variem do controle de acesso à prevenção e investigação de crimes, sua implementação varia muito, dependendo das necessidades específicas. Os sistemas modernos incorporam medidas de segurança rígidas, como criptografia de dados e políticas de retenção rigorosas, para garantir o manuseio responsável de qualquer informação de identificação pessoal (PII).
De acordo com um estudo da Expert Reports o mercado de biometria na América Latina terá uma taxa de crescimento anual composta de 12,30% entre 2024 e 2032, e agora, com o apoio da inteligência artificial, espera-se que avance ainda mais.
Entendimento das principais tecnologias e seus aplicativos
O mundo do reconhecimento facial engloba uma variedade de tecnologias, cada uma com propósitos específicos. A seguir, apresentamos uma análise detalhada dessas tecnologias e de suas aplicações no mundo real.
Principais tecnologias:
Verificação facial (1:1): trata-se de uma comparação individual, em que uma pessoa declara uma identidade (por exemplo, mostrando uma carteira de identidade) e o sistema verifica se seu rosto corresponde à identidade fornecida.
Exemplo: nos aeroportos, a verificação facial é usada no controle automatizado de passaportes. Quando um viajante se aproxima de um portão de embarque, seu rosto é escaneado e comparado com a foto armazenada no banco de dados do governo e, se houver uma correspondência, ele pode passar sem a necessidade de uma verificação manual.
Identificação facial (1 a muitos): nessa comparação de um para muitos, um rosto capturado pelo sistema é comparado a um banco de dados que contém vários rostos e características faciais para identificar a pessoa. Esse processo é usado com frequência em segurança e vigilância.
Exemplo: se uma criança desaparecer em um aeroporto, o sistema poderá escanear os rostos de todos os passageiros que passarem pelos pontos de verificação e compará-los com a foto da criança no banco de dados e, se encontrar uma correspondência, será gerado um alerta.
Reidentificação facial (muitos para muitos): são comparações de muitos para muitos, em que vários rostos são combinados com outros em diferentes locais; geralmente é usado para rastrear anonimamente o movimento de uma pessoa em diferentes áreas sem conhecer sua identidade.
Exemplo: em um ambiente de varejo, ele pode ser usado para analisar quanto tempo uma pessoa anônima passa em diferentes seções de uma loja, reconhecendo seu rosto à medida que ela entra e sai do campo de visão de diferentes câmeras, e pode ser aplicado em análises em tempo real e retrospectivas.
Reconhecimento facial em tempo real: essa tecnologia processa imediatamente o feed de vídeo ao vivo, comparando rostos com um banco de dados para gerar alertas instantâneos quando uma correspondência é detectada.
Exemplo: em eventos públicos de massa, como estádios, o reconhecimento facial em tempo real identifica pessoas proibidas (por exemplo, torcedores violentos) que tentam entrar.
Reconhecimento facial pós-evento (gravado): refere-se à análise de gravações de vídeo após a ocorrência de um evento, e não em tempo real. O reconhecimento facial é aplicado a esses dados registrados para identificar ou rastrear indivíduos.
Exemplo: após um crime, os investigadores podem usar o software de reconhecimento facial em vídeos gravados por câmeras de segurança para identificar suspeitos, comparando seus rostos com bancos de dados conhecidos. Essas definições abrangem diferentes aspectos da tecnologia de reconhecimento facial, suas várias aplicações e como a biometria é usada para identificação e rastreamento de indivíduos.
Biometria: as tecnologias biométricas usam as características físicas distintas de uma pessoa, como rosto, impressão digital ou íris, para identificá-la.
Exemplo: a digitalização de impressões digitais ou o reconhecimento facial para desbloquear um telefone, ou o uso do reconhecimento da íris para acesso seguro em edifícios de alta segurança, como centros de dados.
Biometria rígida: refere-se a características físicas únicas o suficiente para identificar uma pessoa de forma exclusiva, como rosto, impressão digital ou íris.
Exemplo: uso do reconhecimento da íris nos pontos de controle de segurança dos aeroportos para verificar a identidade dos viajantes.
Biometria suave: inclui atributos gerais, como altura ou constituição física, que sozinhos não podem identificar uma pessoa, mas podem contribuir para a reidentificação quando combinados com outros dados.
Exemplo: uso da altura e da constituição física para ajudar a identificar um suspeito em uma cena capturada por câmera quando as características faciais não são suficientemente claras.
Similaridade de aparência: distingue as pessoas com base em suas roupas ou acessórios em vez de suas características biométricas. Ele é usado principalmente para acelerar investigações e análises estatísticas, e não para identificação individual.
Exemplo: uma loja de varejo pode rastrear os clientes com base nas roupas que eles estão usando para analisar quanto tempo eles permanecem na loja, sem a necessidade de registrar seus rostos ou dados pessoais.
Detecção de prova de vida: uma técnica que determina se a pessoa na frente de um sistema de reconhecimento facial é um ser humano real e não uma imagem ou gravação.
Exemplo: alguns sistemas de pagamento móvel exigem que o usuário pisque ou balance levemente a cabeça para verificar se ele é uma pessoa real e não uma foto usada para se passar por outra.
Representação matemática: as representações matemáticas não reversíveis são listas de números geradas a partir da imagem facial ou da aparência de uma pessoa, como roupas. Esses valores numéricos descrevem os recursos, mas não permitem a fácil reconstrução do rosto original.
Exemplo: quando uma organização armazena apenas representações matemáticas em vez de imagens faciais reais, mesmo que os dados sejam roubados, é quase impossível recriar o rosto da pessoa ou usá-lo em outro sistema.
Considerações sobre privacidade e segurança
Os sistemas modernos de reconhecimento facial priorizam a privacidade por meio de uma variedade de medidas de proteção, excedendo em muito os protocolos de segurança tradicionais. As soluções atuais integram várias camadas de segurança projetadas para proteger os dados pessoais sem comprometer a eficácia do sistema. Esses sofisticados controles de privacidade trabalham em conjunto para garantir o manuseio responsável dos dados e a conformidade com os padrões de segurança em constante evolução.
- Isolamento de modelos biométricos que mantém os modelos de reconhecimento facial separados de outros dados pessoais, com ambientes de armazenamento seguro dedicados.
- Estruturas de criptografia de modelo projetadas especificamente para dados biométricos, usando protocolos padrão do setor que protegem os recursos faciais durante o processamento e o armazenamento.
- Anonimização de dados biométricos que converte características faciais em representações matemáticas não reversíveis (números), evitando a reconstrução das imagens faciais originais.
- Protocolos de exclusão em cascata que excluem automaticamente os dados faciais brutos e os modelos biométricos derivados após o período de uso autorizado.
- Controles de acesso segmentados que separam as funções administrativas do reconhecimento facial (como registro e gerenciamento de modelos) da operação regular do sistema.
O setor de segurança na América Latina continua a evoluir, encontrando maneiras inovadoras de equilibrar a vigilância eficaz com a proteção da privacidade. Ao compreender esse amplo espectro de tecnologias, os profissionais de segurança podem oferecer melhores soluções aos seus clientes, atendendo a necessidades específicas e mantendo os padrões de privacidade adequados. O segredo é selecionar a ferramenta certa para cada aplicativo, garantindo que os dados pessoais sejam coletados somente quando necessário e protegidos o tempo todo.
A variedade de aplicações do reconhecimento facial demonstra que nem todos os sistemas precisam armazenar informações pessoais. Muitas soluções modernas se concentram na análise estatística e no reconhecimento de padrões em vez de na identificação individual, oferecendo benefícios de segurança poderosos e respeitando as preocupações com a privacidade. Esse equilíbrio entre capacidade e responsabilidade define o futuro da tecnologia de segurança por vídeo.
Barry Norton
Vice-presidente de IA centrada no ser humano da Milestone Systems.
