Definição – o que significa reconhecimento facial?
O reconhecimento facial é uma nova tecnologia que está sendo incorporada a todos os tipos de aplicativos, de quiosques de vigilância em aeroportos a mecanismos de mídia social.
É também uma das tecnologias mais polêmicas sendo pioneira hoje, uma vez que levanta questões profundas em relação aos direitos de segurança versus privacidade e como esses aplicativos de reconhecimento facial podem ser aplicados de forma segura e justa.
O reconhecimento facial também é conhecido como reconhecimento facial.
Definirtec explica o reconhecimento facial
O reconhecimento facial moderno depende claramente de tecnologias e algoritmos específicos que construímos durante o aprendizado de máquina e a era da inteligência artificial do início do século 21.
Especificamente, a maioria dos programas de reconhecimento facial de ponta apresenta um tipo de rede neural chamada rede neural convolucional (CNN). O sistema usa convoluções, bem como outro algoritmo que trabalha em estágios sucessivos para fazer análises complexas de uma imagem, e até mesmo identificar pessoas, animais, objetos ou cenários através de análises avançadas.
Como uma rede neural convolucional faz seu trabalho?
Uma das principais funcionalidades da CNN é a detecção de recursos. Usando algoritmos elaborados, o programa divide uma imagem por meio de mudança de cor e análise local de pixels do grupo para encontrar características – por exemplo, no rosto humano, características como nariz, orelhas, olhos, etc.
As mesmas redes neurais de reconhecimento facial costumam utilizar proporções – como a proporção dos olhos à linha do cabelo, das orelhas ao nariz ou outras proporções faciais comuns que podem ajudar no reconhecimento facial. O programa de ML pode usar a singularidade de cada rosto para aprender como identificar o indivíduo usando dados existentes e princípios de extrapolação.
Os especialistas caracterizam as camadas de uma CNN como “trabalho de detetive Sherlock Holmes” em uma imagem. Outros aspectos deste trabalho investigativo envolvem pooling máximo, em que o programa de aprendizado de máquina apenas mantém as informações mais relevantes enquanto descarta dados inúteis, e algoritmo de reconhecimento de padrão não linear, como ReLu, que às vezes é descrito como uma “função de ativação” dentro da rede .
Rodadas consecutivas de convolução / ReLu / agrupamento criam o efeito combinado. Técnicas como striding e padding permitem que o programa “escaneie” a topografia de uma imagem para aperfeiçoar seus métodos.
Então, com toda essa tecnologia vencedora, o mecanismo de reconhecimento facial pode ser surpreendentemente hábil em aprender como reconhecer o rosto de um indivíduo específico em uma multidão.
Quais são as preocupações?
Principalmente, as empresas que usaram abundantes imagens públicas da Internet para reunir conjuntos de treinamento para programas sofisticados de reconhecimento facial enfrentam rebatidas e resistência de alguns de seus clientes, incluindo departamentos de aplicação da lei, e de legisladores americanos, defensores do consumidor e cidadãos em geral.
Em outras palavras, as pessoas nem sempre se sentem confortáveis em permitir que essas tecnologias trabalhem para identificá-las a partir de fotografias digitais. O contexto é importante, assim como a legislação de privacidade aplicável. A ideia de “IA ética”, promovida pelos principais inovadores e especialistas do setor, se aplica ao reconhecimento facial de uma maneira particular.
O texto acima mostra um pouco sobre como o reconhecimento facial funciona tecnicamente e como está sendo aplicado em nossas sociedades. Ambos serão significativos no futuro desenvolvimento de ML / AI, à medida que a funcionalidade de reconhecimento facial é cada vez mais incorporada a itens como campainhas inteligentes e outros dispositivos potencialmente úteis para vigilância mais ampla.