Diante de pandemia, tecnologia avança para reconhecer rostos com máscaras

Softwares de Inteligência Artificial podem reconhecer pessoas apenas pela região dos olhos

Tecnologias de reconhecimento facial estão evoluindo, apesar do uso massivo de máscaras pela população
Tecnologias de reconhecimento facial estão evoluindo, apesar do uso massivo de máscaras pela população Foto: Mike MacKenzie - Flickr

Rachel Metz

da CNN Business

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O futuro da tecnologia de reconhecimento facial pode depender de uma parte muito específica do rosto: a área ao redor dos olhos.

Antes da pandemia global do coronavírus, os sistemas de reconhecimento facial normalmente funcionavam comparando as medidas entre diferentes características faciais. No entanto, quando as pessoas usam uma máscara cobrindo nariz, boca e bochechas, elas oferecem apenas uma fração das informações normalmente necessárias para o reconhecimento da identidade.

Agora, várias empresas de reconhecimento facial dizem que estão se concentrando em identificar melhor as pessoas com base na parte do rosto acima do nariz e, em particular, na região dos olhos. As apostas são altas para que elas tenham sucesso – e logo.

“Se as empresas [de reconhecimento facial] não estão olhando para isso é porque não estão levando a sério o problema. Acho que não vão durar muito mais tempo”, afirmou Shaun Moore, CEO da Trueface, cuja tecnologia de reconhecimento facial é usada pela Força Aérea dos EUA para autenticar a identidade das pessoas que entram nas bases.

Para muitos defensores da privacidade, é reconfortante pensar que uma máscara possa oferecer alguma medida de invisibilidade em relação à vigilância computadorizada. Mas, para empresas de reconhecimento facial, isso representa um desafio único em um momento em que a tecnologia parece ter uma demanda ainda maior.

A tecnologia de reconhecimento facial cresceu em importância – e polêmica – nos últimos anos, surgindo em todos os lugares, desde filas de check-in em aeroportos até delegacias e drogarias. E pode se tornar ainda mais popular à medida que as empresas procuram opções de segurança sem contato por causa da pandemia. Entretanto, embora possa adicionar uma sensação de segurança e conveniência para as empresas que a implementam, a tecnologia tem sido amplamente criticada por defensores da privacidade por incluir preconceitos raciais e ter potencial uso indevido.

Software de reconhecimento facial
Imagens do software de reconhecimento facial da Tech5, mostrando como seu algoritmo atual identifica uma pessoa usando ou não uma máscara. Aqui, o software tem menos certeza de uma correspondência com um rosto mascarado do que um que não está máscara
Foto: Reprodução

Um relatório revelado no final de julho sobre algoritmos de reconhecimento facial e rostos mascarados, feito por pesquisadores federais do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), confirmou que muitos algoritmos pré-Covid-19 não estavam à altura da tarefa. Os algoritmos mais precisos que o laboratório testou falharam em fazer uma correspondência correta entre 5% e 50% das vezes.

No entanto, o documento trouxe uma advertência importante: todos os algoritmos testados pelo NIST foram enviados antes de meados de março. Nos meses seguintes, várias empresas de inteligência artificial disseram estar trabalhando para garantir que sua tecnologia de reconhecimento facial possa descobrir quem está por trás da máscara.

A parte visível do rosto

Nos últimos meses, conforme a pandemia piorava, o cofundador da Tech5, Rahul Parthe, começou a receber perguntas dos clientes sobre máscaras. Especificamente, eles queriam saber se a precisão do software de reconhecimento facial da Tech5 seria prejudicada por coberturas faciais.

Sediada em Genebra, Suíça, a Tech5 vende tecnologias de reconhecimento facial, de impressão digital e de íris para clientes que incluem empresas de saúde e forças policiais. Segundo Parthe, mesmo antes da pandemia a tecnologia da empresa teve que lidar com o reconhecimento de rostos parcialmente ocultos, seja por coberturas religiosas ou máscaras, que são bastante comuns no Sudeste Asiático há anos como parte da etiqueta respiratória local.

No entanto, a tecnologia de reconhecimento facial da empresa parecia ter um desempenho pior com uma máscara – pelo menos para o algoritmo Tech5 testado pelo NIST. O algoritmo ficou entre os 10 primeiros na lista do NIST, mas ainda era melhor na identificação de rostos não mascarados do que rostos mascarados. Parthe disse que este algoritmo foi projetado para identificar alguém que pode estar usando grandes óculos escuros ou ter barba ou bigode não registrados anteriormente. Ou seja, o algoritmo não foi feito especificamente para lidar com máscaras faciais.

Parthe contou que, antes mesmo da pandemia de Covid-19, a empresa estava pesquisando uma tecnologia de reconhecimento que se concentrava nos olhos e na testa, para combinar com o reconhecimento da íris para identificar as pessoas. Em tempo: o reconhecimento de íris requer um scanner especial e tende a custar mais do que o reconhecimento facial. Agora, com um número crescente de solicitações de software de reconhecimento facial que funcione bem com máscaras, a Tech5 está trabalhando em um novo algoritmo que irá ignorar o rosto abaixo do nariz em uma imagem.

A parte superior do rosto também é o foco do Trueface, com sede em Venice, Califórnia. Testada pelo NIST, a tecnologia de reconhecimento facial da empresa se saiu pior – pontuou em apenas 47 de 89 algoritmos em um teste em que os pesquisadores colocaram a imagem digital de uma máscara azul claro sobre rostos de pessoas em fotos de vistos em passaportes.

“As máscaras definitivamente nos fizeram repensar como tornamos nossos processos mais eficientes com os algoritmos”, admitiu Moore.

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Para melhorar o desempenho, Moore disse que os pesquisadores da empresa estão trabalhando atualmente apenas na análise da parte visível do rosto, em vez de primeiro tentar detectar, digamos, uma máscara ou um par de óculos de sol. Ao ignorar esses objetos, a Trueface pode acelerar o processo geral de reconhecimento da pessoa em uma imagem. Moore espera que isso seja lançado em quatro a seis semanas.

Entretanto, é bom ressaltar que existem riscos nessa abordagem. O reconhecimento facial em geral está sob os holofotes devido a preocupações sobre sua precisão. No final de 2019, por exemplo, um outro relatório do NIST encontrou amplo preconceito racial em quase 200 algoritmos de reconhecimento facial, com minorias raciais muito mais sujeitas a identificações incorretas do que pessoas brancas. A julgar pelos resultados do último relatório do NIST sobre máscaras, isso pode ser ainda mais problemático quando um computador tem muito menos dados sobre o rosto para analisar.

Mesmo assim, focar na área do rosto ao redor dos olhos e da testa faz muito sentido para Marios Savvides, professor da Carnegie Mellon University que estuda identificação biométrica. Savvides disse que a área dos olhos e das sobrancelhas (frequentemente chamada de região periocular) é a parte do rosto que menos muda com a idade, mesmo que a pessoa ganhe peso. Isso significa que é provável que a região fique bastante parecida em imagens diferentes do mesmo indivíduo, ainda que outras partes do rosto (seus lábios, por exemplo) cresçam ou diminuam.

“É uma descoberta fortuita nestes tempos”, comentou.

Tecnologias precisas também podem ser prejudiciais

Embora a melhoria no processo de reconhecimento facial para usuários de máscaras possa ajudar as empresas que desejam usar a tecnologia (a Trueface, por exemplo, agora está percebendo a demanda por reconhecimento facial para evitar que os funcionários toquem em seus crachás de acesso), ela traz uma série de questões sobre a precisão e a privacidade.

Clare Garvie, pesquisadora do Georgetown Law Center on Privacy and Technology, está preocupada com o fato de que algoritmos ajustados para identificar melhor os rostos mascarados simplesmente se tornarão menos precisos porque têm menos informações para medir.

“Vejo que o risco de erros de identificação aumenta muito porque eles têm menos dados biométricos para ser usados”, afirmou. “Não importa como eles ajustem o algoritmo”.

Maria De-Arteaga, professora assistente da Universidade do Texas em Austin, que estuda justiça e responsabilidade algorítmica, teme que as máscaras destinadas à proteção contra a Covid-19 estejam fornecendo justificativas razoáveis para o desenvolvimento de uma tecnologia que, de outra forma, seria muito mais investigada. Se essa tecnologia fosse usada para identificar pessoas cobrindo seus rostos em protestos, por exemplo, trariam uma reação diferente.

“Tecnologias precisas também podem ser prejudiciais”, pontuou.

Mesmo se esses novos algoritmos forem bem-sucedidos, ainda pode haver maneiras de enganar os softwares de reconhecimento facial. Se você estiver usando máscara e óculos de sol, por exemplo, dificilmente o seu rosto será visível em uma foto.

“Não há muito o que fazer com isso”, admitiu Savvides.

(Texto traduzido, clique aqui para ler o original em inglês)

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