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Se você já desbloqueou seu smartphone com um escaneamento facial ou teve a imagem do seu rosto capturada enquanto passava pelo sistema de segurança de um aeroporto, então você já teve alguma experiência com o reconhecimento facial. A tecnologia de reconhecimento facial está crescendo rapidamente tanto em sofisticação quanto em popularidade. Continue lendo para aprender como o reconhecimento facial funciona e como softwares dedicados à privacidade podem ajudar a blindar sua identidade.
A tecnologia de reconhecimento facial é um método usado para mapear, identificar ou verificar a estrutura facial de uma pessoa. Ela permite a criação de um código numérico único, chamado biometria facial. Por sua vez, essa informação é armazenada em um banco de dados de reconhecimento facial. Assim, se alguém inserir uma foto no banco de dados, o sistema pode encontrar a biometria facial correspondente que está armazenada ali.
Na medida em que a tecnologia de reconhecimento facial evolui, diferentes métodos são criados para mapear e armazenar dados faciais com níveis de precisão e eficiência variáveis. Aqui, iremos explorar como o reconhecimento facial funciona, juntamente com a forma como os dados resultantes são armazenados e as pessoas que têm acesso a eles.
Há três métodos de reconhecimento facial:
Reconhecimento facial tradicional: identificação de uma pessoa a partir de uma fotografia.
Reconhecimento facial 3D: utiliza leitores 3D para capturar a aparência de uma pessoa em tempo real.
Reconhecimento facial biométrico: analisa os contornos, características e medidas faciais únicas para determinar a identidade de alguém.
Podemos dividir o reconhecimento facial em duas grandes categorias: holística e baseada em feições.
O reconhecimento facial holístico analisa todo o rosto de um indivíduo para identificar características que correspondam a ele.
O reconhecimento facial baseado em feições separa os dados de reconhecimento relevantes, depois os aplica a um modelo que compara essas informações com possíveis candidatos.
Para identificar alguém, geralmente o sistema de reconhecimento facial tradicional segue as seguintes etapas.
O software de reconhecimento facial detecta o rosto do indivíduo em um imagem. Imagine aqueles pequenos quadrados que aparecem quando você marca alguém nas fotos do Facebook, ou ainda nos quadrados da câmera do seu smartphone quando você se prepara para tirar uma foto.
Os algoritmos de reconhecimento facial são usados para identificar características e biometrias faciais únicas, como o espaço entre o nariz e a boca, o tamanho das sobrancelhas, a largura da testa e muitos outros atributos.
Essas características distintas são chamadas de pontos nodais, sendo que, em média, um rosto humano contém por volta de 80 desses pontos. Essa informação analógica é convertida em um código digital para formar uma biometria facial.
Agora o software de reconhecimento facial pode comparar essa biometria facial com outras no banco de dados e, assim, encontrar o resultado que corresponda a ela.
Softwares de reconhecimento facial combinam uma biometria facial a outras dentro de um banco de dados.
O método de reconhecimento facial 3D envolve o uso de sensores que capturam o formato de um rosto com mais precisão.
Diferentemente dos métodos tradicionais de reconhecimento facial, a precisão do reconhecimento facial 3D não é afetado pela iluminação, e os escaneamentos faciais podem ser feitos até mesmo no escuro. Outra vantagem do reconhecimento facial 3D é que ele pode reconhecer um rosto de diferentes ângulos, e não somente de frente.
O iPhone X (e versões mais recentes dos smartphones da Apple) conta com a tecnologia Face ID, que funciona com o reconhecimento facial 3D para identificar seu proprietário.
O processo de reconhecimento facial 3D conta com seis etapas principais.
A imagem do rosto é capturada diretamente em três dimensões por câmeras de reconhecimento facial (da mesma forma como é feito o escaneamento facial em um smartphone) ou com o escaneamento de uma foto em duas dimensões.
Agora o software de reconhecimento facial determina a posição e o ângulo do rosto, assim como o seu tamanho. Desde que a face esteja posicionada a 90 graus da câmera frontal, o software de reconhecimento facial pode identificar a pessoa.
Agora que a imagem foi detectada, o sistema mede (até os micrômetros) o formato particular de um rosto. Depois de ter feito essas medidas extremamente precisas, um modelo é criado.
De forma similar à etapa de análise do reconhecimento facial tradicional, agora o sistema cria um modelo único conforme as características faciais do indivíduo, convertendo-o em um código.
Como você pode imaginar, a etapa de comparação envolve uma busca no banco de dados para encontrar uma combinação que bata com o modelo recém-criado. Se o banco de dados pesquisado for composto totalmente de imagens 3D, uma combinação pode ser feita sem nenhuma outra etapa.
Se o banco de dados também tiver imagens 2D, o software usa um algoritmo para converter a imagem facial 3D em 2D para encontrar uma combinação.
Agora, dependendo da situação, o software de reconhecimento facial 3D pode verificar ou identificar a pessoa. A verificação é usada para confirmar a identidade, combinando o escaneamento do rosto com uma imagem que verifica quem você é, como a foto da carteira de motorista.
O software também pode ser usado para identificar uma pessoa por meio de uma comparação com todas as fotos de um banco de dados em busca de possíveis combinações.
A verificação de características biométricas faciais e de pele é um gênero em desenvolvimento no campo do reconhecimento facial que pode aumentar significativamente a precisão dessa tecnologia. Uma análise de textura de pele foca na seção da pele de uma pessoa usando um algoritmo para de medição incrivelmente preciso para analisar linhas, texturas e poros.
O reconhecimento facial biométrico é tão preciso, que pode diferenciar dois gêmeos idênticos.
Há uma boa chance de que dados de reconhecimento facial estejam na sua mão ou no seu bolso neste exato momento. Muitos smartphones contam com opções de login por biometria, incluindo impressões digitais e faciais. Esses dados são armazenados no próprio dispositivo, assim sua biometria pode ser verificada sem que os dados sejam enviados a uma fonte externa.
Mas mesmo que a Apple e a Samsung não tenham (necessariamente) sua biometria facial armazenada em um banco de dados gigantesco, há uma boa chance de que ela esteja armazenada em algum lugar.
Muitas agências de segurança pública têm um banco de dados de reconhecimento facial. O FBI, a polícia federal dos EUA, conta com um banco de dados crescente, que pode combinar mais de 640 milhões de fotos. Recentemente, a China tornou obrigatório o escaneamento facial para todos que desejam um plano de dados móveis. Além disso, o país mantém um banco de dados de reconhecimento facial para identificar ou verificar todos os seus 1,4 bilhão de cidadãos.
Há também uma série de bancos de dados de reconhecimento facial públicos que podem ser acessados gratuitamente, mesmo que o número de imagens neles seja limitado se comparado aos privados ou governamentais.
Uma das principais preocupações envolvendo reconhecimento facial diz respeito a empresas coletoras de dados, como a Clearview AI, que tem um banco de dados com mais de 3 bilhões de imagens capturadas de mídias sociais, registros de funcionários e novos sites da internet.
Data brokers não apenas coletam imagens. Quase todos os comportamentos online, desde o que você assiste, passando por suas compras e até os sites que visita, tudo isso é rastreado por anunciantes com o uso de cookies. Essa informação, muitas vezes, é combinada com dados da impressão digital do navegador, uma forma mais avançada de rastreamento online que usa códigos ocultos para identificar os usuários por meio de atributos únicos do navegador e computador.
A impressão digital do navegador envolve o uso das configurações do software, idioma padrão e fuso horário, extensões instaladas, sistema operacional, cartões gráficos e muitos outros atributos. Tudo isso serve para desenvolver um perfil que pode identificar um determinado usuário com altíssima precisão.
Você pode impedir e se prevenir contra esse tipo de coleta de dados com o uso de um navegador seguro e privado, que tenha uma tecnologia anti rastreamento. O Avast Secure Browser foi desenvolvido especialmente para impedir a ação de rastreadores web, confundir códigos de impressão digital e bloquear anúncios. Para uma navegação realmente privada, experimente o nosso navegador seguro e gratuito hoje mesmo.
A precisão da tecnologia de rastreamento facial melhorou muito com o passar dos anos. Em 2014, os melhores algoritmos apresentavam uma margem de erro de 4,8%; em 2020, o melhor algoritmo apresentou uma margem de erro de mero 0,08%. Mas a tecnologia ainda tem deficiências críticas e significativas, especialmente no que se refere a raça e gênero.
O reconhecimento facial é muito preciso na identificação de homens brancos, mas não funciona tão bem assim com mulheres e pessoas de pele escura.
Com a tecnologia se tornando rapidamente onipresente, é importante nos fazermos a seguinte pergunta: qual a precisão do reconhecimento facial? Se a imagem analisada é perfeitamente clara, o sujeito pode ser identificado com uma precisão de 99,97%.
Mas raramente as imagens são assim. No mundo real, fotos são feitas em condições longe das ideais (iluminação insuficiente, ângulos estranhos, etc.), e falsos reconhecimentos faciais podem acontecer facilmente.
Dois dos grandes problemas em termos de precisão são raça e gênero. Acontece que o reconhecimento facial é muito preciso na identificação de homens brancos, mas não funciona tão bem assim com mulheres e pessoas de pele escura. Na verdade, um estudo do MIT feito em 2018 descobriu que a margem de erro de um algoritmo de reconhecimento facial que tenta identificar uma mulher de pele escura chega a 34,7%! Compare isso à margem de erro máxima na identificação de homens brancos, que fica em míseros 0,8%.
Com a popularidade do reconhecimento facial em alta, não é de surpreender que muitas indústrias vejam o potencial dessa tecnologia. Softwares de reconhecimento facial podem ser usados de diversas formas, indo de uso policial, passando por segurança de aeroportos chegando até os smartphones e outros produtos de consumo. A seguir, você vê uma breve seleção das muitas aplicações que o reconhecimento facial pode ter.
Câmeras de reconhecimento facial em smartphonesSmartphones mais modernos podem ser desbloqueados com um software de reconhecimento facial. Parecido com o escaneamento da impressão digital, o uso da biometria facial dificulta que um smartphone seja hackeado - a não ser que alguém consiga segurar o aparelho na frente do rosto do seu dono. O desbloqueio forçado do smartphone com reconhecimento facial foi considerado ilegal como tática policial nos EUA em 2019.
Segurança de aeroportosA tecnologia de reconhecimento facial é usada em aeroportos do mundo todo. Verificar passageiros por reconhecimento facial pode criar procedimentos de segurança aeroportuários mais rápidos e tranquilos, mesmo que isso gere preocupações com a privacidade.
Agências de segurançaComo mencionado anteriormente, o trabalho da polícia com reconhecimento facial está cada vez mais comum. Agências de segurança pública usam diferentes bancos de dados para identificar e verificar suspeitos.
Identificação de doençasO Instituto Nacional de Pesquisa do Genoma Humano, nos EUA, usou o reconhecimento facial com sucesso no diagnóstico de uma doença conhecida como síndrome de DiGeorge, aumentando as chances de identificação precoce do mal. No pequeno estudo, o algoritmo de reconhecimento facial conseguiu fazer o diagnóstico com uma precisão de 96,6%.
Localização de animais domésticosO FindingRover é um aplicativo de reconhecimento facial focado em animais. Donos de bichos de estimação podem registrar e carregar uma foto de seu pet. Depois, se o bicho se perder, a empresa pode utilizar o reconhecimento facial para fazer uma busca com imagens de abrigos de animais locais.
Vamos analisar brevemente a história da tecnologia de reconhecimento facial.
O reconhecimento facial tem início com o polimento de placas de obsidiana para criar os primeiros espelhos.
Ok, ok! Vamos acelerar um pouco essa história.
Woodrow W. Bledsoe lidera um time para descobrir se computadores podem reconhecer o rosto humano. Para isso, ele ensina um computador a identificar as características de uma face e, depois, medi-las e compará-las com outras imagens. O experimento não foi bem-sucedido, mas a ideia chama a atenção, fazendo crescer o interesse em um software de reconhecimento facial.
O trabalho de Bledsoe leva a outra iniciativa liderada por Goldstein, Harmon e Lesk. Eles desenvolvem 21 marcadores de faces para serem utilizados por computadores em tarefas de reconhecimento. Infelizmente, assim como antes, a tecnologia da época não é avançada o suficiente, o que acabou exigindo um alto volume de computação manual.
Eigenfaces! Desculpe, mas eu me divirto com essa palavra. Em 1988, Surovich e Kirby desenvolvem a ideia de eigenfaces (faces próprias, em tradução livre), que, essencialmente, são rostos padrões construídos com o estudo de diversos outros rostos. Esse é a primeira abordagem holística do reconhecimento facial.
Em 1991, Turk e Pentland expandem esse trabalho, descobrindo uma forma de detectar rostos em imagens. Mesmo que esses experimentos também sejam limitados pela tecnologia disponível, eles são bem-sucedidos. Hoje, eigenfaces ainda são consideradas a base de comparação em algumas metodologias de reconhecimento facial.
Diversos avanços no reconhecimento facial ocorrem na virada do milênio. Em 1993, a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA) e o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), ambas entidades baseadas nos EUA, lançam o programa FERET. O objetivo é construir um banco de dados de reconhecimento facial.
Mais tarde, no início do milênio, o NIST apresenta uma série de avaliações chamada Face Recognition Vendor Test, ou FRVT (Teste de Fornecedor de Reconhecimento Facial, em tradução livre). Ainda hoje, essas avaliações independentes de bancos de dados de reconhecimento facial estão em uso.
É aqui que as coisas realmente começam a decolar. O Facebook lança seu software de reconhecimento facial. Com ele, é possível marcar usuários ao carregar fotos na plataforma.
A Apple anuncia que o iPhone X contará com o Face ID, seu próprio software de reconhecimento facial, permitindo que os usuários desbloqueiem seus smartphones apenas olhando para eles. O ano de 2017 também vê o nascimento da Clearview AI, já mencionada anteriormente, e seu banco de dados formado por mais de 3 bilhões de fotos retiradas da internet.
Certamente há coisas incríveis que podem ser feitas com o reconhecimento facial, mas também há grandes preocupações de que o escaneamento facial possa ser mal usado ou levar a identificações falsas. Felizmente, há formas de proteger os seus dados.
Durante a pandemia da Covid-19, a tecnologia de reconhecimento facial tem sido utilizada para determinar se funcionários estão obedecendo aos protocolos de uso de máscaras. A tecnologia foi usada em hotéis e restaurantes da Europa e dos EUA, gerando preocupações de privacidade.
Na China, tecnologias de vigilância, como o reconhecimento facial, estão em uso para encontrar e condenar minorias religiosas. O governo chinês também está vendendo suas ferramentas de vigilância a governos autoritários ao redor do globo, incluindo a Venezuela e o Zimbábue.
Governos podem usar a tecnologia de reconhecimento facial para vigiar seus cidadãos.
A IBM disse que não vai mais desenvolver nem oferecer tecnologia de reconhecimento facial. O Google não vai oferecer o reconhecimento facial até que possa desenvolver políticas que impeçam o abuso da tecnologia. Até mesmo a Amazon baniu por um ano o uso de seu software de reconhecimento facial pela polícia devido a questões ligadas à precisão e ao racismo.
Se o escaneamento facial é algo perturbador para você, há algumas medidas simples para reduzir as chances de ter sua imagem adicionada a algum banco de dados.
Desative o reconhecimento facial do Facebook. Você pode alterar as configurações do Facebook para não ser reconhecido pelo software de identificação da plataforma. Ao selecionar essa opção, o Facebook também exclui o seu modelo facial.
Pare de se transformar em um alienígena ou em um cachorro. Mesmo que o Snapchat tenha dito que a tecnologia de filtragem facial não funcione como os algoritmos de reconhecimento facial, com um aplicativo como esse, a empresa pode, se quiser, fazer coisas questionáveis com os seus milhões de escaneamentos faciais. O Face App levantou suspeitas quando se tornou viral no ano passado por conta de um filtro que envelhece o usuário. Infelizmente, seus termos de uso dão o direito para que a empresa use as fotos carregadas do jeito que bem entender.
Tenha anonimato na internet com uma Rede Privada Virtual (VPN). VPNs criptografam os dados das suas atividades online e escondem seu endereço IP, o que ajuda a ocultar sua identidade de agentes maliciosos e até do seu provedor de internet. Ao fazer isso, você consegue evitar o rastreamento web e limitar o volume de informação que pode ser associado a você.
Mas mesmo com uma VPN potente e confiável, você ainda deve ter cuidado ao compartilhar imagens na internet. Como se diz por aí, “a internet é para todo o sempre”.
Coletores de dados, empresas e outras entidades coletam dados de todo mundo, inclusive os seus. Esses dados são vendidos a marketeiros, anunciantes e outros atores interessados em usar informações agregadas ou personalizadas. Como se isso não fosse ruim o bastante, os bancos de dados desses coletores correm o risco de serem expostos, e suas informações podem acabar sendo vendidas na dark web.
O Avast BreachGuard dá mais controle a você sobre os seus dados online. Ele entra em contato com coletores de dados conhecidos e exige que eles removam suas informações. Ao mesmo tempo, ele monitora marketplaces na dark web e envia alertas caso encontre seus dados pessoais expostos, permitindo que você encare o problema da privacidade online de cabeça erguida.
