Como funciona o reconhecimento facial?

A maioria das pessoas se sente confortável com o reconhecimento facial por seu uso nos filtros do Instagram e na identificação facial. Mas essa tecnologia relativamente nova é um pouco assustadora. Seu rosto é como uma impressão digital e é difícil entender com precisão como funciona o reconhecimento facial.

Como acontece com qualquer nova tecnologia, há desvantagens no reconhecimento facial. Essas desvantagens estão se tornando mais aparentes à medida que militares, policiais, anunciantes e criadores profundos acham maneiras novas e desonestas de tirar proveito do software de reconhecimento facial. Agora, mais do que nunca, é essencial que as pessoas entendam como o reconhecimento facial funciona. Também é importante conhecer as limitações do reconhecimento facial e como ele se desenvolverá no futuro.

O reconhecimento facial é surpreendentemente simples

Antes de entrar nos muitos meios diferentes para reconhecimento facial, é importante entender como funciona o processo de reconhecimento facial. Aqui estão três aplicativos para software de reconhecimento facial e uma explicação simples de como eles reconhecem ou identificam faces:

• Reconhecimento Facial Básico: Para filtros Animoji e Instagram, a câmera do telefone “procura” a definição características de um rosto, especificamente um par de olhos, um nariz e uma boca. Em seguida, ele usa algoritmos para travar um rosto e determinar a direção que está procurando, se a boca está aberta, etc. Vale ressaltar que isso não é identificação facial, é apenas software procurando rostos.
• ID do Rosto e Programas Similares: Ao configurar o ID do Rosto (ou programas semelhantes) no seu telefone, ele tira uma foto do seu rosto e mede a distância entre seus traços faciais. Então, toda vez que você for desbloquear seu telefone, ele “olha” pela câmera para medir e confirmar sua identidade.
• Identificando um estranho: quando uma organização deseja identificar um rosto para segurança, publicidade, ou policiamento, usa algoritmos para comparar essa face a um extenso banco de dados de faces. Esse processo é quase idêntico ao Face ID da Apple, mas em uma escala maior. Teoricamente, qualquer banco de dados poderia ser usado (cartões de identificação, perfis do Facebook), mas um banco de dados de fotos claras e pré-identificadas é ideal.

Tudo bem, vamos entrar no assunto. Como o "reconhecimento facial básico" usado para filtros do Instagram é um processo tão simples e inofensivo, vamos nos concentrar totalmente na identificação facial e nas diversas tecnologias que podem ser usadas para identificar um rosto.

A maioria dos reconhecimentos faciais depende de imagens 2D

Como seria de esperar, a maioria dos softwares de reconhecimento facial depende inteiramente de imagens 2D. Mas isso não é feito porque a imagem facial 2D é super precisa, é feita por conveniência. A esmagadora maioria das câmeras tira fotos sem qualquer profundidade, e fotos públicas que podem ser usadas para bancos de dados de reconhecimento facial (imagens de perfil do Facebook, por exemplo) são todas em 2D.

Por que a imagem facial 2D não é super precisa? Bem, porque uma imagem plana do seu rosto carece de recursos de identificação, como profundidade. Com uma imagem plana, um computador pode medir sua distância pupilar e a largura de sua boca, entre outras variáveis. Mas não é possível dizer a extensão do nariz ou a proeminência da testa.

Além disso, a imagem facial 2D depende do espectro de luz visível. Isso significa que as imagens faciais 2D não funcionam no escuro e podem não ser confiáveis ​​em condições de iluminação sombria ou descoladas.

Claramente, o modo de contornar algumas dessas deficiências é usar imagens faciais em 3D. Mas como isso é possível? Você precisa de equipamento especial para ver um rosto em 3D?

Câmeras de infravermelho adicionam profundidade à sua identidade

Embora alguns aplicativos de reconhecimento facial dependam exclusivamente de imagens 2D, não é incomum para o reconhecimento facial também depende de imagens 3D. De fato, sua experiência com o reconhecimento facial provavelmente envolve uma pitada de 3D.

Isso é conseguido através de uma técnica chamada de lidar, que é semelhante ao sonar. Essencialmente, os dispositivos de digitalização facial, como o iPhone, exibem uma matriz de infravermelho inofensiva na sua cara. Essa matriz (uma parede de lasers) reflete-se em seu rosto e é captada por uma câmera IR (ou câmera ToF) no seu telefone.

Onde a magia 3D acontecer? A câmera de infravermelho do seu telefone mede quanto tempo leva para que cada pouco de luz infravermelha seja refletida no seu rosto e retorne ao telefone. Naturalmente, a luz que reflete em seu nariz terá uma jornada mais curta do que a luz que reflete em seus ouvidos, e a câmera infravermelha usa essas informações para criar um mapa de profundidade exclusivo de seu rosto. Quando usado junto com imagens 2D básicas, a imagem 3D pode aumentar significativamente a precisão do software de reconhecimento facial.

A imagem latente do Lidar é um conceito estranho que pode ser difícil de envolver. Se isso ajudar, tente imaginar que a malha de infravermelho do seu telefone (ou qualquer dispositivo de reconhecimento facial) é um brinquedo de prancheta. Como um brinquedo de prancheta, seu rosto deixa um recuo na malha infravermelha, onde seu nariz é visivelmente mais profundo do que, digamos, seus olhos.

A geração de imagens térmicas permite o trabalho de reconhecimento facial à noite

Uma das deficiências do reconhecimento facial 2D é que ele se baseia no espectro visível da luz. Em termos leigos, o reconhecimento facial básico não funciona no escuro. Mas isso pode ser trabalhado usando uma câmera de imagem térmica (sim, como em Tom Clancy).

"Espere um minuto", você poderia dizer, "a geração de imagens térmicas não depende da luz infravermelha?" Sim. Mas as câmeras de imagem térmica não emitem explosões de luz infravermelha; eles simplesmente detectam a luz infravermelha que emite dos objetos. Objetos quentes emitem uma tonelada de luz infravermelha, enquanto objetos frios emitem uma quantidade insignificante de luz infravermelha. Câmeras caras de geração de imagens térmicas podem até detectar diferenças sutis de temperatura em uma superfície, por isso a tecnologia é ideal para reconhecimento facial.

Existem várias formas diferentes de identificar um rosto com aparência térmica. imagem. Todas essas técnicas são incrivelmente complicadas, mas elas compartilham algumas semelhanças fundamentais, então vamos tentar simplificar as coisas com uma lista:

• Várias fotos são necessárias: uma câmera de imagem térmica leva várias fotos do rosto de um sujeito. Cada foto foca em um espectro diferente de luz infravermelha (ondas longas, curtas e médias). Normalmente, o espectro de ondas longas fornece os detalhes mais faciais.
• Os Mapas dos Vasos Sanguíneos são úteis: Essas imagens por infravermelho também podem ser usadas para extrair a formação de vasos sangüíneos no rosto de uma pessoa. É assustador, mas mapas de vasos sanguíneos podem ser usados ​​como impressões digitais faciais únicas. Eles também podem ser usados ​​para encontrar a distância entre os órgãos faciais (se imagens térmicas típicas produzirem imagens de má qualidade) ou para identificar hematomas e cicatrizes.
• O assunto pode ser identificado: Uma imagem composta (ou conjunto de dados) é criada usando várias imagens de infravermelho. Essa imagem composta pode ser comparada a um banco de dados facial para identificar o assunto.

É claro que o reconhecimento facial térmico é geralmente usado pelos militares, não é algo que você vai encontrar em Khols, e não é algo que virá com o seu próximo celular. Além disso, a geração de imagens térmicas não funciona bem durante o dia (ou em ambientes geralmente bem iluminados), de modo que não tem muitas aplicações potenciais fora das forças armadas.

Limitações do reconhecimento facial

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Nós gastamos muito tempo falando sobre as deficiências do reconhecimento facial. Como vimos no IR e na geração de imagens térmicas, é possível superar algumas dessas limitações. Mas ainda há alguns problemas que ainda não foram resolvidos:

• Obstrução: Como seria de esperar, óculos de sol e outros acessórios podem atrapalhar o software de reconhecimento facial.
• Poses: O reconhecimento facial funciona melhor com uma imagem neutra voltada para a frente. Uma inclinação ou virada da cabeça pode dificultar o reconhecimento facial, mesmo para software de reconhecimento baseado em infravermelho. Além disso, um sorriso, bochechas inchadas ou qualquer outra pose pode mudar a forma como um computador mede seu rosto.
• Luz: Todas as formas de reconhecimento facial dependem da luz, seja do espectro visível ou da luz infravermelha. Como resultado, condições de iluminação estranhas podem diminuir a precisão da identificação facial. Isso pode mudar, já que os cientistas estão desenvolvendo a tecnologia de reconhecimento facial baseada em sonar.
• O banco de dados: sem um bom banco de dados, o reconhecimento facial não funciona. Ao longo dessas mesmas linhas, é impossível identificar uma face que não tenha sido identificada corretamente no passado.
• Processamento de dados: Dependendo do tamanho e formato de um banco de dados, pode demorar um pouco para os computadores identifique os rostos corretamente. Em algumas situações, como o policiamento, as limitações no processamento de dados restringem o uso de identificação facial para aplicações cotidianas (o que provavelmente é uma coisa boa).

A partir de agora, a melhor maneira de contornar esses problemas limitações é usar outras formas de identificação em conjunto com o reconhecimento facial. Seu telefone solicitará uma senha ou uma impressão digital caso não consiga identificar seu rosto, e o governo chinês usa cartões de identificação e tecnologia de rastreamento para fechar a margem de erro existente em sua rede de reconhecimento facial.

No futuro, os cientistas certamente encontrarão uma maneira de contornar esses problemas. Eles podem usar a tecnologia de sonar ao longo do lidar para criar mapas de rosto 3D em qualquer ambiente, e podem encontrar maneiras de processar dados de rosto (e identificar estranhos) em um período de tempo incrivelmente curto. De qualquer forma, essa tecnologia tem um grande potencial de abuso, por isso vale a pena acompanhar.

Fontes: Universidade de Rijeka, The Electronic Frontier Foundation

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Via: How to Geek