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Máscaras contra COVID-19 inibem doença e reconhecimento facial

* COLUNA DIGI&TAL, por George Soares, Jornalista

Em 13/08/2020 às 09:47:59

As máscaras faciais são uma das melhores e mais baratas defesas contra a disseminação do coronavírus. Mas sua adoção acarreta em um segundo efeito indesejado: causar bugs nos algoritmos de reconhecimento facial.

O uso de máscaras faciais que cubram adequadamente a boca e o nariz faz com que a taxa de erro de alguns dos algoritmos de reconhecimento facial mais amplamente usados salte de 5% para 50%, concluiu um estudo do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST – sigla em inglês). Na pesquisa, foi verificado que máscaras pretas eram mais propensas a causar erros do que máscaras azuis, e quanto mais o nariz coberto pela máscara, mais difícil os algoritmos encontraram para identificar o rosto.

Os algoritmos de reconhecimento facial, como os testados pelo NIST, funcionam medindo as distâncias entre as características do rosto de uma pessoa. Como uma impressão digital, todos nós temos características faciais distintas. A distância entre os olhos, tamanho do nariz, espaço entre a testa e o queixo, entre outros, foram um emaranhado único para cada pessoa. E é isso que esses algoritmos enxergam.

As máscaras, contudo, reduzem a precisão desses códigos, já que removem maioria desses recursos, embora alguns ainda permaneçam. Isso é um pouco diferente de como o reconhecimento facial funciona em iPhones, por exemplo, que usam sensores de profundidade para segurança extra, garantindo que os algoritmos não possam ser enganados mostrando à câmera uma imagem.

Algumas empresas afirmam que já desenvolveram novos algoritmos de reconhecimento facial que funcionam com máscaras, como no sistema da NEC, acima. Imagem: Tomohiro Ohsumi / Getty Images

Enquanto isso, as empresas que desenvolvem tecnologia de reconhecimento facial têm se adaptado rapidamente a esse novo mundo, projetando algoritmos que identificam rostos usando apenas a área ao redor dos olhos . Alguns fornecedores, como a empresa russa NtechLab, afirmam que seus novos algoritmos podem identificar indivíduos, mesmo que estejam usando uma touca ninja. No início da pandemia, a britânica a Facewatch e a chinesa SenseTime disseram que seus códigos já eram capazes de reconhecer pessoas de máscara.

Muitos alertaram sobre a pressa de governos em todo o mundo em adotar sistemas de reconhecimento facial, apesar dos efeitos assustadores que essa tecnologia tem sobre as liberdades civis e os preconceitos raciais e de gênero amplamente reconhecidos desses sistemas. Existe, assim, um perigo iminente de uma alta taxa de falsos positivos extremamente alta, que, em um ambiente de aplicação da lei, acarreta em a prisões injustas ou até mesmo pior. O novo status quo da saúde pública representa uma clara ameaça ao policiamento algorítmico, que já não era tão bem estruturado.

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