O que é reconhecimento facial?

Um software de análise facial identifica ou confirma a identidade de uma pessoa pelo rosto dela. Ele funciona identificando e medindo componentes faciais de uma imagem. O reconhecimento facial consegue identificar rostos humanos em imagens ou vídeos, determinar se o rosto em duas imagens pertence ao mesmo indivíduo ou procurar um rosto em um conjunto grande de imagens existentes. Sistemas de segurança biométrica usam o reconhecimento facial para identificar de maneira exclusiva os indivíduos durante a integração ou logins de usuários, bem como para consolidar a atividade de autenticação. Dispositivos móveis e particulares geralmente também usam tecnologias de análise facial para a segurança do dispositivo.

Quais são os benefícios da tecnologia de reconhecimento facial?

Estes são alguns benefícios dos sistemas de reconhecimento facial:

Segurança eficiente

O reconhecimento facial é um sistema de verificação rápido e eficiente. É mais rápido e mais conveniente comparado a outras tecnologias biométricas, como impressões digitais ou reconhecimento de retina. O reconhecimento facial também conta com menos pontos de contato comparado à inserção de senhas ou PINs. É compatível com autenticação multifator para reforçar a verificação de segurança.

Mais precisão

O reconhecimento facial é uma forma mais precisa de identificar indivíduos do que apenas usar um número de celular, e-mail, endereço de correspondência ou endereço IP. Por exemplo, a maioria dos serviços de câmbio, de ações a criptos, agora conta com reconhecimento facial para proteger clientes e seus ativos.

Integração mais fácil

A tecnologia de reconhecimento facial é compatível e se integra facilmente com a maioria dos softwares de segurança. Por exemplo, smartphones com câmeras frontais têm suporte integrado para algoritmos ou código de software de reconhecimento facial.

Quais são os casos de uso dos sistemas de reconhecimento facial?

Estão são algumas aplicações práticas de um sistema de reconhecimento facial:

Detecção de fraudes

Empresas usam o reconhecimento facial para identificar exclusivamente os usuários que criam novas contas em plataformas online. Depois disso, podemos usar o reconhecimento facial para verificar a identidade da pessoa que está usando a conta em caso de atividades suspeitas na conta.

Segurança cibernética

Empresas usam tecnologia de reconhecimento facial em vez de senhas para reforçar medidas de segurança cibernética. É um desafio obter acesso não autorizado a sistemas de reconhecimento facial, pois não é possível alterar nada em seu rosto. Os softwares de reconhecimento facial também são uma ferramenta de segurança conveniente e altamente precisa para desbloquear smartphones e outros dispositivos pessoais.

Aeroportos e controle de fronteiras

Muitos aeroportos usam dados biométricos como passaporte, e assim os passageiros evitam longas filas e passam por um terminal automatizado para chegar mais rápido ao portão. A tecnologia de reconhecimento facial na forma de passaportes eletrônicos reduz o tempo de espera e melhora a segurança.

Serviços bancários

Indivíduos autenticam transações simplesmente olhando para o telefone ou computador em vez de usar senhas de uso único ou verificação em duas etapas. O reconhecimento facial é mais seguro, pois não há senhas expostas a hackers. Da mesma forma, alguns saques em caixa eletrônico e pagamentos em caixas registradoras podem ser aprovados por reconhecimento facial.

Saúde

O reconhecimento facial pode ser usado para obter acesso a prontuários. Ele pode simplificar o processo de entrada de pacientes em uma unidade de saúde e detectar automaticamente a dor e a emoção dos pacientes.

Como o reconhecimento funciona?

O reconhecimento facial funciona em três etapas: detecção, análise e reconhecimento.

Detecção

Detecção é o processo de encontrar um rosto em uma imagem. Habilitado por visão computacional, o reconhecimento facial consegue detectar e identificar rostos individuais em uma imagem que contenha um ou mais rostos humanos. É capaz de detectar dados faciais de frente e de perfil.

Visão computacional

Máquinas usam visão computacional para identificar pessoas, lugares e coisas em imagens com precisão humana (ou superior) de maneira muito mais rápida e eficiente. Com tecnologia de inteligência artificial (IA) complexa, a visão computacional automatiza a extração, análise, classificação e compreensão de informações úteis de dados de imagem. Os dados de imagem assumem muitas formas, como:

  • Imagens simples
  • Sequências de vídeo
  • Visualizações de várias câmeras
  • Dados tridimensionais

Análise

Então, o sistema de reconhecimento facial analisa a imagem do rosto. Ele mapeia e lê a geometria do rosto e as expressões faciais. Identifica os principais pontos de referência faciais para distinguir um rosto de outros objetos. A tecnologia de reconhecimento facial geralmente procura:
 
  • Distância entre os olhos
  • Distância da testa ao queixo
  • Distância entre o nariz e a boca
  • Profundidade das cavidades oculares
  • Formato das maçãs do rosto
  • Contorno de lábios, orelhas e queixo
 
Então, o sistema converte os dados de reconhecimento facial em uma sequência de números ou pontos chamada impressão facial. Cada pessoa tem uma impressão facial única, semelhante a uma impressão digital. As informações usadas pelo reconhecimento facial também podem ser usadas no sentido inverso, para reconstruir digitalmente o rosto de alguém.

Reconhecimento

O reconhecimento facial consegue identificar uma pessoa comparando rostos em duas ou mais imagens e avaliando a probabilidade de uma correspondência de rosto. Por exemplo, é capaz de verificar se o rosto em uma selfie tirada por uma câmera de dispositivo móvel corresponde ao rosto encontrado na imagem de um documento de identidade emitido pelo governo, como carteira de motorista ou passaporte, e verificar que o rosto mostrado na selfie não corresponde a um rosto de um conjunto de rostos capturados anteriormente.

A tecnologia de reconhecimento facial é precisa?

Em condições ideais, os algoritmos de reconhecimento facial têm precisão quase perfeita. Há um índice de sucesso mais alto em ambientes controlados e geralmente um índice de performance mais baixo no mundo real. É difícil prever exatamente o índice de sucesso dessa tecnologia, pois nenhuma medida isolada fornece o quadro completo.
 
Por exemplo, algoritmos de verificação facial que comparam pessoas a imagens de referência, como uma carteira de motorista ou ficha criminal, atingem pontuações de alta precisão. Porém, esse grau de precisão só é possível quando há:
 
  • Posicionamento e iluminação consistentes
  • Características faciais nítidas e desobstruídas
  • Controle de cores e fundo
  • Boa qualidade da câmera e resolução de imagem
 
O envelhecimento é outro fator que afeta os índices de erro. Ao longo do tempo, as mudanças no rosto dificultam a correspondência de fotos tiradas anos antes.

A tecnologia de reconhecimento facial é segura?

Os sistemas de reconhecimento facial humano usam padrões matemáticos exclusivos para armazenar dados biométricos. Portanto, estão entre os métodos de identificação mais seguros e eficazes da tecnologia biométrica. Os dados faciais podem ser armazenados anonimamente e em sigilo para reduzir o risco de acesso não autorizado. A tecnologia de prova de vida distingue os usuários vivos de suas imagens faciais. Isso evita que o sistema seja enganado pela fotografia de um usuário vivo.

O que é pontuação de confiança no reconhecimento facial?

As pontuações de confiança, também conhecidas como pontuações de similaridade, são essenciais para os sistemas de detecção e comparação facial. Elas fornecem um feedback sobre a semelhança entre duas imagens. Uma pontuação de confiança mais alta indica maior probabilidade de que duas imagens sejam da mesma pessoa. Assim, as pontuações de confiança usam IA para prever se um rosto está em uma imagem ou se corresponde a um rosto em outra imagem.

Limite de pontuação de confiança

Todas as previsões que o sistema de reconhecimento facial faz utilizando IA têm um nível de limite de pontuação correspondente que pode ser alterado. Em um cenário comum, a maioria das correspondências automatizadas tem uma porcentagem muito alta, por exemplo, uma pontuação de confiança acima de 99%. Podemos usar correspondências com pontuações de confiança menores para ver as próximas correspondências em potencial mais aproximadas, que posteriormente são analisadas por um investigador humano.

Que outros tipos de tecnologia de identificação biométrica existem?

A identificação biométrica é o processo de identificação de indivíduos baseada em características exclusivas e distinguíveis. Além do reconhecimento facial, existem muitos outros tipos de identificação biométrica:

Verificação de impressão digital

Os softwares de reconhecimento de impressão digital verificam a identidade de uma pessoa comparando sua impressão digital a uma ou mais impressões digitais contidas em um banco de dados.

Correspondência de DNA

A correspondência de DNA identifica uma pessoa analisando segmentos de seu DNA. A tecnologia faz sequenciamento do DNA em um laboratório e o compara a amostras contidas em um banco de dados.

Reconhecimento ocular

O reconhecimento ocular analisa as características na íris ou os padrões das veias na retina para determinar uma correspondência e identificar uma pessoa.

Reconhecimento da geometria da mão

É possível identificar uma pessoa exclusivamente pelas características geométricas das mãos, como o comprimento dos dedos e a largura da mão. Uma câmera captura uma imagem da silhueta da mão e a compara a um banco de dados.

Reconhecimento de voz

Os sistemas de reconhecimento de voz extraem as características que distinguem a fala de uma pessoa da fala de outras. Eles criam uma impressão de voz semelhante a uma impressão digital ou facial e a compara a amostras contidas em um banco de dados.

Reconhecimento de assinatura

É possível usar tecnologia para analisar o estilo de caligrafia ou comparar duas assinaturas digitalizadas utilizando algoritmos avançados.

Como a AWS pode ajudar com o reconhecimento facial?

Use o Amazon Rekognition para automatizar imagens e vídeos com machine learning. O Amazon Rekognition oferece recursos previamente treinados e personalizáveis de visão computacional para extrair informações faciais e insights de imagens e vídeos. Você pode usar o Amazon Rekognition para:

  • Analisar e detectar rostos em milhões de fotos e vídeos em questão de minutos
  • Adicionar a comparação e a análise facial a seus fluxos de trabalho de integração e autenticação de usuários para verificar remotamente a identidade dos usuários que aceitaram
  • Determinar a semelhança de um rosto com outra imagem ou de seu repositório de imagens privado
  • Criar experiências de automação residencial, como acender automaticamente uma lâmpada quando uma pessoa for detectada

Comece a usar o reconhecimento facial na AWS criando uma conta gratuita hoje mesmo.

Próximas etapas do reconhecimento facial na AWS

Confira outros recursos relacionados a produtos
Saiba mais sobre os serviços de machine learning 
Cadastre-se para obter uma conta gratuita

Obtenha acesso instantâneo ao nível gratuito da AWS. 

Cadastrar-se 
Comece a criar no console

Comece a criar com a AWS no Console de Gerenciamento da AWS.

Fazer login