Reconhecimento facial: tudo o que você precisa saber sobre essas soluções

O advento de novas tecnologias têm impactado diretamente na maneira em que desempenhamos tarefas diárias. Seja na vida pessoal ou profissional, buscamos formas mais fáceis, ágeis, seguras e simples de realizar tarefas. É nesse sentido que se desenvolve soluções em reconhecimento facial, isto é, atuando para mudar totalmente diversas aplicações que precisam da autenticação de identidade.

Essa tecnologia está se tornando cada vez mais utilizada e pesquisas já apontam que a demanda pela autenticação através de biometria facial só tende a crescer nos próximos anos. Não só pela facilidade, segurança e agilidade do processo, mas também por atender a demanda atual de isolamento social, já que esse tipo de biometria não necessita de nenhum contato em superfícies.

Quer entender mais sobre essa tecnologia que promete ser primordial no mercado? Então, acompanhe os tópicos que trouxemos, pois vão te mostrar tudo que você precisa saber sobre soluções em reconhecimento facial.

Confira o que você irá encontrar:

  • O que é e como funciona o reconhecimento facial?
  • Liveness Detection: entenda como a tecnologia impede fraudes
  • Inteligência Artificial
  • Machine Learning
  • SDK: como ajuda em soluções de RF
  • Boas práticas para utilizar o RF
  • Visão Computacional
  • RF em controle de acesso para condomínios
  • 5 benefícios do controle de acesso com RF
  • RF no mercado de Relógio de Ponto
  • Como a RF se adequa a LGPD

O que é e como funciona o reconhecimento facial?

O RF é baseado na inteligência artificial, funcionando por meio do aprendizado de máquinas, as quais utilizam algoritmos matemáticos capazes de mapear os pontos da face.

Tais pontos são chamados de pontos nodais e o rosto humano, de maneira surpreendente, possui cerca de 70 a 80 deles, sendo usados como parâmetros que possibilitam medir variáveis na identificação.

As variáveis utilizadas podem ser medidas verificando a distância entre sobrancelhas e olhos, contorno da face, tamanho do nariz etc. Assim, o sistema de reconhecimento faz uma análise dessas características, gerando um código que corresponde a biometria facial da pessoa, determinando sua identidade.

De maneira simples, a tecnologia mapeia os padrões nas imagens capturadas. Logo, o sistema busca no banco de dados as características registradas para comparar com a imagem. Em seguida, com o grau de compatibilidade comprovado, a ação do usuário é liberada.

Mesmo sendo um processo complexo, o RF é feito em poucos segundos. O que torna a tecnologia mais atrativa, devido a rapidez e praticidade. Mas, mesmo com os benefícios que a biometria facial proporciona, algumas ações fraudulentas têm sido desenvolvidas na tentativa de burlar o sistema.

Entretanto, esse é um problema facilmente resolvido com o auxílio da utilização de tecnologias sofisticadas, que ajudam na segurança da identificação. Entenda acompanhando a leitura.

Liveness Detection: entenda como a tecnologia impede fraudes

Para impedir que essas estratégias funcionem, existe a Liveness Detection ou Prova de Vida, definida como uma tecnologia capaz de barrar invasões em ambientes privados que utilizam RF.

Com essa ferramenta, o sistema de RF consegue identificar se a imagem recebida se trata realmente de uma pessoa viva ou se não passa de um artifício para contornar a segurança.

Dessa forma, as tecnologias de RF se tornam mais seguras, deixando de ser uma simples detecção de semelhanças para se tornar uma identificação de indivíduos vivos. Isso pode ser feito de maneira ativa ou passiva, veja:

  • Liveness Detection ativo: o sistema solicita que o usuário faça ações que não podem ser copiadas como movimentos nos olhos, piscadas ou sorrisos.
  • Liveness Detection passivo: não exige que o usuário interaja com o sistema, já que utiliza algoritmos que detectam indicadores de uma pessoa viva, microvariações na iluminação e ângulos da imagem, funcionando como filtro anti-spoofing.

Inteligência Artificial

A IA é um campo da ciência da computação que, no geral, permite que sistemas consigam tomar decisões de maneira independente, a partir da premissa que máquinas aprendem e raciocinam, semelhante a mente humana.

Para isso, a IA utiliza redes neurais que funcionam como neurônios artificiais, capazes de entender entradas de dados e identificá-los. Ou seja, essas redes não rodam programas, mas aprendem.

É esse tipo de tecnologia que contribui com a análise de RF, usando o conhecimento para ajudar na identificação das imagens e até automatizando processos repetitivos. Sem dúvidas, são tecnologias que, integradas, ajudam no desenvolvimento e modernização de qualquer negócio.

Entenda melhor como funciona o processo de aprendizado em máquinas, denominado machine learning, no próximo tópico.

Machine Learning

Isso é feito através de regras lógicas, que melhoram o desempenho de uma tarefa ou torna a decisão mais apropriada, conforme o contexto.

Por isso, o machine learning ajuda na tomada de decisões, tornando os processos mais eficientes, reduzindo gastos, aumentando o desempenho nas empresas e ajudando na segurança, quando se trata da identificação de padrões no reconhecimento.

SDK: como ajuda em soluções de reconhecimento facial

Os SDKs de qualidade contêm informações essenciais para guiar esses profissionais, ajudando a diminuir dificuldades nos processos. Por isso, um Devkit precisa ter a documentação muito bem detalhada, com uma explicação que facilite o uso dos códigos.

Quando se trata de sistemas biométricos, falamos também da necessidade da contratação de especialistas, em virtude da complexidade na criação desses projetos. Nesse sentido, ferramentas como SDK são fundamentais para auxiliar no desenvolvimento de aplicações.

Ao optar por um SDK de RF, o negócio adquire vantagens com instruções que são essenciais para integrar outras soluções sem imprevistos, garantindo conformidade, diminuindo custos com outras tecnologias e otimizando o tempo realizado em tarefas repetitivas.

Consequentemente, essas facilidades promovem o lançamento de produtos com muito mais agilidade e competitividade.

Boas práticas para utilizar o reconhecimento facial

Contudo, vale ressaltar que a base dessa tecnologia é a primeira foto retirada, a qual fica salva no sistema para comparação com as próximas imagens, a cada validação.

Desse modo, essa é uma tarefa que exige atenção, com boas práticas que irão sustentar a eficácia do RF. Listamos algumas delas, abaixo:

  • Foto do rosto: é a base da identificação e precisa ser feita priorizando um bom enquadramento, sem capturar objetos ao redor.
  • Expressão facial: evitar expressões ajuda a não interferir no RF, bem como o uso de acessórios que podem esconder detalhes do rosto.
  • Iluminação: a primeira foto do sistema precisa ter uma boa iluminação, a fim de garantir que as características do rosto estejam em evidência, evitando sombras ou feixes de luz que possam atrapalhar.
  • Distância: esse é outro fator que conta para um reconhecimento eficaz, pois com uma distância ideal a câmera poderá captar todos os traços. No geral, um metro de distância garante a qualidade da foto.
  • Foto frontal: o ideal é que o rosto esteja posicionado de frente para a câmera. Assim, os algoritmos poderão fazer um reconhecimento rápido e eficiente.
  • Plano de fundo: planos de fundo neutros permitem que o centro da foto seja o rosto, sendo importante para o reconhecimento.

Nos próximos tópicos, colocamos as principais aplicações da RF atualmente, e as usabilidades que demonstram ser tendências daqui para frente.

Visão Computacional

Essas informações são transmitidas, processadas e analisadas para identificar pessoas, locais ou realizar processos, tão complexos quanto os da visão humana. Tudo isso é possível através do aprendizado de máquinas.

A tecnologia da VC tem proporcionado diversos benefícios, em áreas como a medicina, fabricação de veículos e, principalmente na área da segurança, que pode extrair da CV o reconhecimento de pessoas procuradas através de imagens de vídeos e fotos.

RF em controle de acesso para condomínios

Para fiscalizar a rotina e garantir a segurança, a biometria facial tem ganhado destaque, devido a maior segurança que proporciona, facilidade de integração com outras tecnologias, bem como higiene e rapidez.

Na busca pela modernização desses sistemas, implanta-se muitas tecnologias, como leitura de Tags para liberação de veículos que, apesar de eficientes para agilidade de acesso, não garantem a validação da identidade de quem está no local.

Decerto, a RF tem mudado os sistemas de controle de acesso, porém não só em condomínios, mas também em empresas e corporações que precisam proteger ambientes físicos e virtuais, no intuito de resguardar o patrimônio e dados sensíveis. Veja os cinco principais benefícios de um sistema de controle de acesso com RF, a seguir.

5 benefícios do controle de acesso com RF

2. Exclui o contato físico: com a pandemia causada pelo novo Coronavírus, todos os tipos de tarefas comuns precisaram ser adaptadas à necessidade de isolamento social. Assim, essa é uma tecnologia que atende perfeitamente a essa demanda, impedindo contaminações.

3. Aumenta a segurança: roubar dados de biometria facial é muito mais complexo do que o roubo de senhas ou clonagem de cartões, por exemplo. E com tecnologias sofisticadas, utilizando Liveness Detection, o sistema de RF identifica facilmente qualquer falsificação.

4. Permite o controle nos ambientes: muitas empresas possuem locais restritos, os quais necessitam de credenciais para o acesso. A biometria facial permite esse controle de maneira segura, auxiliando ainda no levantamento de dados de pessoas que tiveram acesso ao local, em necessidades de auditoria.

5. Automatização: um dos grandes benefícios do RF é a possibilidade de automatizar processos. Ao invés da equipe de segurança se preocupar em conferir identificações, ela fica mais livre para atuar em ações estratégicas, enquanto a o RF se ocupa de tarefas repetitivas.

Reconhecimento facial no mercado de Relógio de Ponto

Dessa maneira, a tecnologia auxilia na jornada do home office. Além disso, facilita no registro de ponto dos trabalhadores de usinas, reduzindo o tempo de identificação, mesmo em locais remotos e sem acesso à internet.

Como o reconhecimento facial se adequa a LGPD

De acordo com a LGPD, todas organizações que manipulam dados pessoais, em meios físicos e digitais, poderão sofrer penalidades se tais dados não tiverem o tratamento adequado.

Apesar de não ser possível reconstruir o rosto de alguém com os dados do RF, essa tecnologia está classificada como uso de dados pessoais sensíveis.

Isso porque, com a biometria facial é possível identificar registros de acesso, bem como outras informações associadas ao usuário.

Por isso, é fundamental que as empresas utilizem todos os benefícios das soluções com RF para sua modernização, mas sem esquecer dos cuidados com a segurança e privacidade dos usuários, a fim de atender às exigências da lei. Agora que você já conhece tudo sobre soluções com RF, aproveite para conhecer também as inovações da Gryfo. Entre em contato e desse modo, encontre a melhor solução para a necessidade do seu negócio.

Originally published at https://gryfo.com.br on June 7, 2021.

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