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Especial Reconhecimento Facial: O próximo passo é interpretar

Especial Reconhecimento Facial: O próximo passo é interpretar

Reconhecimento facial é algo que está virando banal dentro do mercado, acredite se quiser. A mina de ouro está de fato na interpretação: e as empresas já estão em busca disso

Quer queira quer não queira, o avanço da análise das imagens e do reconhecimento facial é uma transformação inevitável. As empresas estão de olho nesse mercado bilionário e prometem facilidades infinitas a quem aderir. Peguemos o caso da IBM.

A empresa centenária se reinventou continuamente com o decorrer dos anos. Começou com uma empresa de cartões perfurados, utilizados para o censo demográfico americano, foi para relógios, máquinas de escrever, computadores e, agora, para inteligência artificial.

O Watson, plataforma da companhia, é um dos sistemas cognitivos mais procurados e respeitados do mercado. E o reconhecimento de imagens está virando cada vez mais protagonista dentro dele.

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E a intenção da IBM não é ler o rosto das pessoas e trabalhar informações para resultar uma venda mais direcionada. Ela quer melhorar processos, especialmente na indústria.

“O grande impacto da análise da imagem acontecerá quando chegar à indústria”, afirma Rogério de Paula, cientista e responsável pela área de pesquisa em análise visual e compreensão do Laboratório de Pesquisas da IBM Brasil.

O desafio, portanto, é ir além do reconhecimento. É a interpretação que realmente vai ser o diferencial no futuro. Na área médica, por exemplo, um problema que afeta a eficiência do setor é o diagnóstico. Um médico recebe uma série de imagens e perde um bom tempo analisando e procurando os problemas.

Através da inteligência artificial e do machine learning, a própria máquina terá capacidade de alertar os problemas ao profissional da saúde, aumentando a sua produtividade. “A máquina vai começar a filtrar o que realmente é relevante”, diz de Paula.

“O grande impacto da análise da imagem acontecerá quando chegar à indústria”, Rogério de Paula, da IBM (Foto: Divulgação)

Um dos exemplos práticos da IBM é análise de jogos do US Open, torneio tradicional de tênis nos Estados Unidos. Por meio da análise de vídeos das partidas, o software de inteligência cognitiva consegue reunir informações desde a velocidade da bola até as emoções transmitidas pela torcida, criando uma série de melhores momentos automaticamente. Tudo isso pela pura interpretação da máquina.

A discussão da privacidade

Apesar do discurso de todas as empresas envolvidas expressar que apenas situações maravilhosas serão possíveis com o reconhecimento facial, a tecnologia ainda é vista com ressalvas por diversas pessoas.

É um fato que estamos sendo vigiados a todos os momentos por conta de nossos smartphones e de nossas contas em ferramentas como o Facebook e o Google. Até agora, no entanto, o nosso rosto ainda não era parte de uma estratégia de aumento de vendas. Pelo menos, não tão abertamente.

Assim que foi lançado o iPhone X, Edward Snowden, ex-administrador de sistemas da CIA que tornou públicos documentos secretos do governo americano por meio do Wikileaks, fez comentários no Twitter. Ele elogiou o design e as funções do aparelho, mas com uma grande ressalva. “O FaceID relativiza o reconhecimento facial, uma tecnologia que certamente será abusiva.”

Alguns aplicativos ao redor do mundo estão fazendo barulho em relação a isso. Um dos exemplos é o aplicativo russo FindFace. Com ele, é possível identificar a foto de uma pessoa aleatória na rua, desde que ela tenha uma conta na VK, principal rede social na Rússia.

O anonimato, mais do que nunca, está ameaçado. A questão principal vai ser saber qual o preço que as empresas e as próprias pessoas estarão dispostas a pagar para ter uma vida com mais facilidades. E menos privacidade.

Biometria centenária

A tecnologia evolui ano após ano, mas já nos longínquos anos 1858 um inglês adotou uma estratégia com seus funcionários para evitar fraudes nos pagamentos. Confira a linha do tempo da biometria em contato com o consumidor:

1858 – Sir William James Herschel, chefe de Justiça do distrito de Hooghly, na Índia, utilizava marcas de mãos para acordos governamentais com empresários locais

1970 – A tecnologia biométrica através de digitais começou a ser colocada em prática para verificar funcionários de grandes empresas e trazer informações sobre eles

1990 – A segunda geração de biometria começou a ser colocada em prática. O primeiro sensor de reconhecimento facial foi implantado em 1991, mas ainda necessitava de auxílio humano

1998 – FBI lança o DNA Index System (CODIS) para armazenar informações biométricas digitalmente a fim de facilitar pesquisas para fins criminais

2001 – O começo do século marca o início do avanço tecnológico para fins comerciais. Milhões de dispositivos passam a estar conectados e a demanda para ampliar dados biométricos em empresas e governos aumenta

2004 – Bank of Tokyo passa a introduzir senhas biométricas em seus caixas eletrônicos e bancos passam a adotar a tecnologias similares

2010 – O ano marca a atual geração biométrica. Bancos em todo mundo passam a oferecer tecnologias similares

2011 – Motorola lança o primeiro celular com capacidade de leitura de digital

2011 – Bradesco lança seu sistema biométrico no Brasil, que faz a leitura da palma da mão

2013 – Itaú segue o fluxo e lança acesso aos caixas eletrônicos por meio da digital

2013 – Apple lança a ferramenta Touch ID, que desbloqueia o celular a partir da digital, assim como aprova transações na loja de aplicativos App Store

2013 – Banco inglês Barclays lança primeiro serviço de reconhecimento de voz para clientes

2017 – Banco Neon lança ferramenta de pagamento por selfie no Brasil

2017 – Samsung lança o Galaxy S8, smartphone que consegue reconhecer a íris dos consumidores

2017 – Apple lança o iPhone X, que tem a tecnologia Face ID, considerada a melhor tecnologia de reconhecimento facial disponível para o usuário comum

Esta é a terceira de uma série de três reportagens sobre reconhecimento facial. Clique aqui para ler as outras 

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