Adeus reconhecimento facial: a sua forma de andar é a sua nova impressão digital - Sem Enrolação

Adeus reconhecimento facial: a sua forma de andar é a sua nova impressão digital

Adeus reconhecimento facial: a sua forma de andar é a sua nova impressão digital

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As câmaras de vigilância sempre apostaram tudo no rosto. Contudo, e se a identidade de alguém pudesse ser lida à distância, de lado, ou até com a cara tapada, só pela forma como a pessoa caminha? Com a ajuda de Inteligência Artificial (IA), um novo sistema abre a porta a essa possibilidade, tornando a forma de andar numa nova impressão digital.

Pessoa a caminhar numa rua à noite, monitorizada por uma câmara de videovigilância, com uma sobreposição digital que rastreia as articulações do corpo e o movimento em tempo real, como se fosse a sua nova impressão digital

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Um sistema que "lê" o corpo em movimento

Uma investigação, publicada no International Journal of Reasoning-based Intelligent Systems, apresenta o SKDMap-Net, um sistema de reconhecimento biométrico que não depende de uma imagem nítida do rosto.

Em vez disso, analisa o chamado gait, o padrão único da forma como cada pessoa se movimenta ao andar.

A ideia parte da premissa de que câmaras de segurança raramente conseguem uma captura perfeita de rosto, íris ou impressões digitais, especialmente quando o alvo está longe, de lado ou parcialmente escondido.

O movimento do corpo, pelo contrário, continua visível mesmo nessas condições menos favoráveis.

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Como funciona a tecnologia

Ao contrário de abordagens mais antigas, que se limitavam a analisar o contorno da silhueta em movimento, algo facilmente distorcido por um mau ângulo de câmara, o SKDMap-Net decompõe o corpo em pontos-chave articulares e acompanha o seu comportamento ao longo do tempo: como os joelhos e ancas se dobram, a que velocidade rodam, e como esse ritmo evolui durante a caminhada.

Esta abordagem torna o sistema mais resistente a obstruções parciais. Se as pernas estiverem tapadas por um obstáculo, por exemplo, o modelo consegue dar mais peso ao movimento da parte superior do corpo, em vez de tentar adivinhar a partir de informação em falta.

Os resultados mostraram 95,8% de precisão num dos principais conjuntos de dados usados para testar sistemas de gait, e 83,7% de precisão Rank-1 num conjunto de dados mais exigente, que replica condições reais de vigilância.

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Visão geral da arquitetura SKDMap-Net. Fonte: International Journal of Reasoning-based Intelligent Systems, disponível aqui

A questão da privacidade desta impressão digital

Em prol da privacidade, ao invés de armazenar vídeo em bruto, os sistemas poderiam processar apenas dados esqueléticos, reduzindo a quantidade de imagens identificáveis guardadas.

Ainda assim, tendo em conta que o gait é uma biometria comportamental, o padrão de marcha de alguém pode servir para reidentificar essa pessoa mesmo depois de o rosto ser removido dos dados.

Um reconhecimento de longo alcance mais eficaz também facilita, na prática, o rastreio de movimentos em espaços públicos.

Por isso, os autores do estudo defendem que esta tecnologia precisa de regras rígidas de armazenamento, acesso e implementação antes de se massificar.

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