Articulação MT - Trilhas

ABRIL | 2019 EDIÇÃO No 3

M AT E M ÁT I C A

O que é reconhecimento facial?

Como ele funciona e para que serve?

Nesta edição, vamos explorar como a Matemática colabora para o desenvolvimento de tecnologias como o reconhecimento facial.

O QUE FALAM SOBRE O ASSUNTO DESTA EDIÇÃO?

Desafio dos 10 anos levanta debate sobre reconhecimento facial Fábio Massalli

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e você é usuário da rede social Facebook, dificilmente ainda não viu na sua linha do tempo alguma publicação de um amigo com duas fotos, uma de 2009 e outra de 2019. O jogo, apelidado de “desafio dos 10 anos” (ou #10yearchallenge, na hashtag do termo em inglês), viralizou [no início de 2019] e tornou-se a principal “brincadeira” do momento na plataforma.

O desafio ganhou toda forma de adaptação, desde pessoas postando fotos comparando suas imagens nos últimos dez anos até um gancho para comparação de artistas, políticos, locais e situações. [...]

Contudo, a popularidade do desafio provocou também debate por parte de especialistas em segurança da informação e proteção de dados pessoais. A consultora e autora de livros em tecnologias digitais norte-americana Kate O’Neill publicou questionamentos nas redes sociais e na mais importante revista de tecnologia do mundo, Wired, apontando até que medida as imagens publicadas não poderiam estar sendo usadas para “treinar” o sistema do Facebook que realiza o reconhecimento facial dos usuários.

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Marcação automática Quando uma imagem é publicada, a rede social realiza essa identificação. Essa funcionalidade aparece, por exemplo, quando ela “sugere” a marcação do usuário ou de amigos em fotos.

Anteriormente, apenas o usuário realizava tal marcação.

Contudo, a plataforma passou a realizar esses “escaneamentos” em todas as imagens e “avisar” a pessoa quando uma foto foi publicada. O argumento foi que o usuário tivesse maior controle sobre conteúdos relacionados a si circulando no site. Contudo, a implantação deste recurso gerou críticas. O Facebook reagiu e configurou a funcionalidade como uma opção que pode ser desativada pelo usuário.

O reconhecimento, mesmo com esse dispositivo de regulagem, é feito por meio de uma tecnologia que “aprende” como melhorar esse procedimento à medida que ela recebe mais dados ou mais fotos. Daí surgiu o questionamento de Oneil e de outros especialistas acerca de como tais imagens de 10 anos atrás poderiam estar “alimentando” o banco de dados do Facebook e “treinando” seus sistemas.

“Isso pode acontecer. É uma métrica bem objetiva para os sistemas aprenderem. A grande dificuldade é fazer padrões universais e isso é um padrão objetivo, uma vez que possui anos definidos. Isso poderia ser utilizado para treinar esses sistemas”, avalia o pesquisador em privacidade e professor na consultoria DataPrivacy Brasil, Renato Leite. [...]

Criar debate A analista de políticas da organização mundial de direitos digitais Eletronic Frontier Foundation, Veridiana Alimonti, pondera que, independentemente de a empresa se beneficiar ou não a respeito da brincadeira, a polêmica em torno do desafio foi benéfica por colocar em debate os riscos do reconhecimento facial.

Sua entidade, a EFF, realizou estudos apontando as ameaças, como o uso malicioso de dados biométricos, o compartilhamento sem transparência entre poder público e empresas privadas ou até mesmo prejuízo a pessoas por uma identificação errada de quem ela é.

Veridiana acredita que debates como esse podem ajudar o cidadão a ficar mais consciente de como disponibiliza suas informações em redes sociais como o Facebook. “Se essa discussão chama a atenção para isso, que seja um alerta para como as pessoas estão lidando com as plataformas em relação às informações que elas possuem e quais usos elas fazem”, disse.

MASSALLI, Fábio. Desafio dos 10 anos levanta debate sobre reconhecimento facial.

Agência Brasil, Brasília, 17 jan. 2019. Geral. Disponível em: <http://agenciabrasil. ebc.com.br/geral/noticia/2019-01/desafio-dos-10-anos-levanta-debate-sobrereconhecimento-facial>. Acesso em: 20 mar. 2019.

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CONHEÇA A OPINIÃO DE QUEM ESTUDA O ASSUNTO.

A tecnologia da ficção na vida real Gustavo Tondinelli

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ocê já olhou um rosto na rua e se perguntou se conhecia aquela pessoa? Agora, pense em quais processos seu cérebro realiza para buscar aquele rosto em sua memória.

Comparando sua memória com um sistema operacional, podemos dizer que a busca no banco de dados é dividida de duas maneiras: • rostos parecidos com o identificado; • rosto exatamente igual ao identificado.

Essa tarefa, no seu organismo, é desenvolvida por um conjunto de mecanismos – olhos, córneas e neurônios –, cada um desempenhando uma função para traduzir aquela imagem que aparece à sua frente.

Em filmes como Star Trek (1966), O exterminador do futuro (1984), Robocop (1987) e Homem de Ferro 2 (2010), é possível observar esse reconhecimento facial sendo feito por máquinas ou robôs que identificam os rostos das personagens e, com isso, trazem um banco de dados de informações a respeito delas.

Essa tecnologia, que na década de 1960 parecia pertencer ao mundo da ficção científica, hoje faz parte de nosso cotidiano. Ela está presente em celulares, tablets, drones, câmeras de segurança, entre outros equipamentos.

Ao postar uma foto em uma rede social, o sistema identifica as pessoas presentes na foto e dá sugestões para que possam ser marcadas.

Usuários ativos dessas redes percebem, frequentemente, que o algoritmo indica corretamente quem está na foto.

Há também os famosos filtros de redes sociais, como Instagram e Snapchat, que possibilitam o posicionamento de diversos acessórios para obter uma foto ou vídeo estilizado quando a câmera é acionada e reconhece o rosto do usuário.

A tecnologia da identificação de rostos possui diversas aplicações e está presente nas mais variadas situações.

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Como funciona o reconhecimento facial?

Um computador não gera ou processa uma imagem da mesma maneira que a observamos. Para ele, as imagens são um amontoado de dados que têm relação entre si. Ao associar esses dados a um projetor que os processa, pode-se gerar uma imagem da maneira como a observamos.

Ao desenvolver softwares para reconhecimento facial, insere-se um banco de dados com imagens de pessoas e as informações pessoais pertinentes a cada uma. Esse banco de dados pode ser obtido por meio de um cadastro ou da compra de dados de outras instituições.

De modo geral, a primeira tarefa do software é identificar se a alteração que está ocorrendo na frente da câmera foi ocasionada por um rosto humano. Por meio de um código que realiza a sobreposição da imagem com uma malha quadriculada, essa etapa de identificação tenta, de certa forma, verificar se aquela imagem possui dois olhos, um nariz e uma boca.

A identificação facial inicia-se com a marcação de pontos no plano cartesiano; nesse caso, são chamados de pontos nodais.

Para garantir que o software identifique se a imagem posicionada na frente da câmera é realmente um rosto humano e não aceite imagens que se assemelham ao rosto humano ou mesmo fotografias de pessoas, cria-se uma nova camada de algoritmos para o software de reconhecimento. Nessa fase, serão analisadas as distâncias entre os pontos nodais, a textura da pele, a dilatação da pupila e o movimento das pálpebras, por exemplo.

Após analisar todas essas informações, criam-se pontos nodais e retas que formam triângulos e outras figuras geométricas, gerando uma máscara para cada pessoa. Portanto, ao identificar um rosto, o sistema busca, no banco de dados, máscaras compatíveis com esses pontos e segmentos de retas.

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O rosto possui cerca de 80 pontos nodais que, quando unidos, formam diversas figuras geométricas que mapeiam o rosto e criam um código para cada pessoa.

Apesar de toda essa tecnologia, é importante ressaltar que, mesmo após gerar uma máscara, o software não tem certeza de que a pessoa identificada é, de fato, a pessoa que está diante da câmera só porque o rosto dela está ali, pois esse tipo de programação trabalha na verdade com a probabilidade de aquele rosto na tela ser o da pessoa em questão.

Ao analisar o banco de dados, o software busca a máscara mais próxima daquela gerada e identifica de 6 a 10 resultados possíveis. A partir dessa amostra, calcula a probabilidade de algum daqueles rostos selecionados realmente ser o da pessoa à frente da câmera. Quanto mais alto esse valor, mais provável que o rosto identificado seja o mesmo registrado no banco de dados.

O reconhecimento facial é utilizado para quê?

Atualmente essa tecnologia está sendo amplamente utilizada para segurança privada e pública e para o controle de acesso e movimentação.

Além da segurança, a verificação de identidade por meio do reconhecimento facial pode agilizar os procedimentos envolvidos em um processo. Um exemplo disso pode ser encontrado no aeroporto de Guarulhos, na Grande São Paulo. O aeroporto possui totens que leem o passaporte e depois reconhecem a face da pessoa por meio de um escâner frontal. Nesse caso, a inspeção do passaporte brasileiro, que poderia durar cerca de 30 minutos, foi reduzida para algo em torno de 30 segundos.

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Em grandes centros urbanos, algumas câmeras de segurança não só registram as imagens, como também identificam o que está presente nelas, incluindo as características das pessoas.

O desbloqueio de smartphones pode ser feito por meio de senhas criadas pelos usuários, por biometria e, atualmente, alguns modelos têm a opção de desbloqueio por reconhecimento facial.

No estado de Alagoas, essa tecnologia ajuda a evitar fraudes. Algumas empresas de ônibus usam reconhecimento facial para identificar a utilização de cartões com benefícios de passagem por pessoas não credenciadas.

Muitas empresas fotografam as pessoas para cadastrá-las em seus sistemas, de maneira que elas possam ser reconhecidas na próxima vez em que visitarem o local. Algumas dessas empresas usam o registro fotográfico da face até mesmo para cadastrar seus próprios colaboradores.

No ano passado, a tecnologia de reconhecimento facial foi inserida em escolas municipais do Espírito Santo, que passaram a utilizá-la para verificar a presença dos alunos e, com isso, otimizar o tempo do professor em sala de aula, assim como para evitar o desperdício da merenda, pois, ao saber o número de alunos presentes no dia, a quantidade de comida a ser preparada pode ser mensurada corretamente.

Gustavo Tondinelli é licenciado em Matemática pela Universidade Federal do ABC, bacharel em Ciência e Tecnologia, pedagogo e mestrando na área de Matemática. Leciona Matemática há 8 anos e coordena núcleos de debate. Também trabalha com produção de materiais didáticos.

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1. Além do reconhecimento facial, você conhece outros tipos de tecnologia que envolvam sequências lógicas? Quais? Como funcionam? Em caso negativo, converse com professores e colegas para conhecê-las.

HORA DE ARTICULAR SUAS IDEIAS

2. Tecnologias de reconhecimento facial são utilizadas em filmes de ficção científica desde a década de 1960, mas sua escala comercial só atingiu o ápice nos anos 2000. Levante hipóteses dos motivos pelos quais esse tipo de tecnologia sempre esteve presente nos filmes desde aquela época.

3. Um algoritmo de reconhecimento facial pode ser definido como uma sequência de funções lógicas que a máquina deve fazer para identificar um rosto. Com base nos textos que leu, tente pensar em um algoritmo na forma de texto que identificaria o rosto de uma pessoa.

4. Grandes centros urbanos, como Londres, estão testando, nas vias públicas, câmaras de reconhecimento facial. Imagine que, na sua cidade, esse tipo de monitoramento fosse implantado. Apresente argumentos – favoráveis ou contrários – a essa política.

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Como funciona o reconhecimento

facial no aeroporto As informações são enviadas e cruzadas com banco de dados de órgãos internacionais e da Interpol.

Os dados são cruzados com alguns bancos de dados e analisados pela Polícia Federal antes de autorizar o embarque.

Se o sistema acusar algum detalhamento suspeito, o passageiro passará por uma entrevista no desembarque.

Passageiro faz check-in no aeroporto: a câmera capta o rosto do passageiro e lê as informações do passaporte.

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1. Reconhecimento biométrico. Essa tecnologia também permite identificar características distinguíveis entre os seres humanos.

SUGESTÕES DE RESPOSTAS DO EDITORIAL

Outras técnicas que poderiam ser citadas: impressão digital, escâner de retina e reconhecimento por voz.

2. Acredita-se que os filmes do passado tentavam, de alguma maneira, prever um futuro e idealizavam técnicas que poderiam agregar algo à nossa vida cotidiana, como a alta capacidade de análise de dados.

3. Máquina identifica imagem Verificação: A imagem é humana?

• Se não for, ignorar a imagem.

• Se for, recolher dados da face do indivíduo (pontos nodais).

Verificação: A quantidade de pontos é suficiente?

• Se não for, recolher mais pontos.

• Se for, criar máscara de reconhecimento.

Verificação: A máscara de reconhecimento tem compatibilidade no banco de dados?

• Se não tiver, recolher mais informações.

• Se tiver, mapear os resultados.

Verificação: Os resultados têm qual probabilidade em relação à máscara?

• Se abaixo de x%, ignorar.

• Se acima de x%, mostrar o resultado.

4. Possível argumento favorável: visando o combate à violência, o monitoramento localizaria pessoas procuradas pela polícia.

Possível argumento contrário: há o risco de um inocente ser erroneamente identificado como criminoso.

Conteúdos abordados: • Algoritmos; • Sequência lógica; • Tecnologia; • Tratamento da informação.

O Articulação MT tem como objetivo discutir temas relevantes com base na Matemática e suas Tecnologias. Os conteúdos abordados são analisados à luz dessa ciência, contudo ela não é condição prévia indispensável para a compreensão dos temas. O Articulação MT visa estimular o interesse pela Matemática, a fim de que os estudantes a percebam nos fatos noticiados, despertando, assim, o gosto pela aquisição e pela construção de novos conhecimentos.

Fonte: NÚMEROS mostram o valor do Censo para o avanço de políticas públicas no país. Agência IBGE, 17 jan. 2019. Disponível em: <https://agenciadenoticias.ibge.gov.br/agencia-noticias/2012-agencia-de-noticias/noticias/23594-numeros-mostramo-valor-do-censo-para-o-avanco-de-politicas-publicas-no-pais>. Acesso em: 18 fev. 2019.

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ABRIL | 2019 EDIÇÃO NO 3

M AT E M ÁT I C A

Diretor de conteúdo e negócios Ricardo Tavares de Oliveira Diretor editorial adjunto Cayube Galas Gerente editorial Júlio César D. da Silva Ibrahim Editora Denise Favaretto Editores assistentes Ana Olívia Ramos Pires Justo Fernando Manenti Santos Coordenador de produção editorial Marcelo Henrique Ferreira Fontes

Coordenadora de preparação e revisão Lilian Semenichin Supervisora de preparação e revisão Adriana Soares Preparadora Luciana Baraldi Revisora Lilian Garrafa Supervisora de iconografia e licenciamento de textos Elaine Bueno Pesquisa Rosa André Coordenadora de ilustrações e cartografia Marcia Berne Gerente de arte Ricardo Borges Coordenadora de arte Daniela Máximo Supervisor de arte Fabiano dos Santos Mariano Projeto gráfico Bruno Attilli Editora de arte Adriana Maria Nery de Souza

Créditos das imagens: p.1. HQuality/Shutterstock.com, p.2. Gurza/Shutterstock.com, p.4. Marketa Kuchynkova/Shutterstock.com, p.5. Marian Fil/Shutterstock.com, Editoria de arte, p.6. HQuality/Shutterstock.com, p.7. Ivan Marc/Shutterstock.com, HQuality/Shutterstock.com, Arquivo Pessoal, p. 8. Iaremenko Sergii/Shutterstock.com, p.9. André Vazzios/Ampla Arena

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