Reconhecimento facial funciona mesmo na segurança pública?

O Google Fotos já sabe quem é você. O aplicativo “Fotos” da Apple também. Isso além de redes sociais como o Facebook, que usa um sistema de reconhecimento facial para “marcar” você e seus amigos nas fotos.

A real é que nós vamos inconscientemente treinando os algoritmos de machine learning, e então os sistemas se tornam mais rápidos e eficazes. Até porque, por exemplo, estes apps de fotos que falamos criam agrupamentos de imagens com os rostos conhecidos. Mas isto não é nenhuma novidade.

No vídeo a seguir, discutimos como o uso das tecnologias de reconhecimento facial vêm sendo implementadas. E também como, em alguns casos, ela pode falhar e causar algum tipo de constrangimento aos cidadãos.

Para aprender a reconhecer bem e distinguir pessoas, gêneros, tons de pele e afins, os sistemas precisam estudar bancos de dados com centenas de milhares de imagens de pessoas. Um exemplo são aqueles apps que “adivinham” sua idade com base numa foto.

Mas, na verdade, nem a tecnologia em si é tão novidade, assim. O reconhecimento facial data de 1960. O matemático e cientista Woodrow Wilson Bledsoe foi um dos pioneiros e, manualmente, “desenhava” as faces para ter métricas das pessoas.

Assim, o sistema se baseava em fotografias mais específicas. Neste banco de dados, mudanças corporais também eram atualizadas periodicamente, mas a tecnologia da época era bastante limitada.

Já nos dias de hoje, temos smartphones bem caros, e outros populares, que utilizam a tecnologia. Muitos ainda tendem a falhar com este sistema, enquanto que algumas fabricantes alertam os usuários para utilizarem outros métodos de biometria.

Só que esta é apenas uma parcela do que vem acontecendo. Novas técnicas de deep learning permitem, em poucas horas, que um vídeo seja manipulado. Ou, por outro lado, que sistemas integrados tenham mais precisão ao identificar um indivíduo.

Para todo o país

A China, por exemplo, é um país que já trabalha com certa consistência nestas tecnologias. Há um projeto que visa identificar todos os 1.3 bilhão de habitantes por reconhecimento facial, que foi apresentado em 2015 pelo Ministério Público de Segurança e segue em desenvolvimento.

Ainda por lá, vêm sendo estudadas formas de implementar o reconhecimento facial tanto no metrô quanto em lojas tradicionais. Desta forma, o cidadão consegue fazer pagamentos e acessar serviços, basicamente, apenas mostrando o seu rosto.

Isso, por si só, alimenta os sistemas de aprendizado de máquina para que cada vez menos erros aconteçam.

Nestes sistemas, alguns dos usos governamentais incluem análises de crédito, mas também o videomonitoramento de cidadãos.

Isto, claro, pensando em identificar possíveis foragidos da justiça, placas de carros roubados, atividades suspeitas e afins.

Em alguns aeroportos dos Estados Unidos, a tecnologia vem sendo testada. A Alfândega e Proteção de Fronteiras do país informa que manterá fotos de estrangeiros por até 14 dias para “garantir a acurácia dos algoritmos”, mas órgãos internacionais já discutem esta necessidade e sua real utilização.

Agora, aqui no Brasil, tais sistemas estão sendo testados no Rio de Janeiro. No carnaval deste ano, 28 câmeras foram instaladas em Copacabana para videomonitoramento. A parceria é entre a Oi e o Estado.

Este teste foi de 1º a 6 de março. Os resultados incluem 3 milhões rostos reconhecidos e 4 prisões. O mesmo sistema foi utilizado durante a final da Copa América, entre Brasil e Peru, no estádio do Maracanã.

Nem sempre perfeito

Mas… e quando a tecnologia se engana? Ainda no carnaval brasileiro, uma pessoa foi detida por engano por ter sido “reconhecida”.

Mais recentemente, na Avenida Nossa Senhora de Copacabana, uma mulher foi detida e encaminhada para a 12ª DP. Também por engano. O Centro Integrado de Comando e Controle buscava uma foragida, mas acabou detendo uma moradora da região.

Enfim, ela ficou por uma hora detida mas foi liberada em seguida. Segundo o porta-voz da PM, coronel Mauro Fliess, as câmeras trabalham com uma estatística de reconhecimento. Ele aponta que quando há “70% de possibilidade da pessoa ser a procurada, uma viatura é direcionada ao local.”

Nós não estamos questionando se o uso da tecnologia é bom ou ruim. Há motivos declarados sobre a segurança pública, mas também muitos questionamentos. Como, por exemplo, qual será o papel da LGPD nestes casos? Quem poderá integrar tais sistemas? Onde os dados serão retidos? Quem poderá utilizá-los e por quais motivos?

Por enquanto, tudo ainda é meio assustador, mas a expectativa é de melhorias significativas para o futuro. Só ele nos dirá o quão benéfica será a implementação em massa de sistemas de reconhecimento facial.