Relógio de ponto com reconhecimento facial
Certamente já ouviu falar do relógio de ponto com reconhecimento facial, mas sabe como funciona este sistema funciona?
É bastante frequente haver inúmeros artigos que falam na existência de relógio de ponto com reconhecimento facial mas muito raramente nos debruçamos sobre como foi descoberto este sistema e quais as possibilidades que nos trará no futuro.
Apesar de ser associado facilmente considerado um software de ficção cientifica a sua rápida evolução e difusão esta a torna-lo parte do dia-a-dia das pessoas.
São vários os setores que utilizam este sistema como é o caso de:
- Reconhecimento de indivíduos pela polícia
- Controlo de fronteiras
- Lojas
- Tecnologia móvel, como telemóveis
- Bancos
- Finanças
Como surgiu o reconhecimento facial
Vamos agora dar um passo atrás no tempo e ver como surgiu o reconhecimento facial.
Os primeiros relatos desta tecnologia remontam à década de 60, onde Woody Bledsoe, Helen Chan Wolf e Charles Bisson trabalharam em conjunto para conseguir reconhecer rosto humano com recurso utilizando como recurso o computador.
Apesar da maior parte do trabalho nunca ter sido publicado, devido ao financiamento da investigação ter sido feito por uma agência de inteligência secreta, chegou ao conhecimento público que o trabalho envolvia a marcação manual de variados pontos de referência.
Os ponto de referência facial estavam situados em locais como:
- Centro dos olhos
- Boca
- Nariz
- Entre outros
Por forma a compensar os diferentes posicionamentos das pessoas estes pontos eram movidos matematicamente pelo computador.
As distancias desses ponto foram calculadas e comparadas entre imagens para determinar a identidade.
Apesar da descoberta ter sido “prejudicada” pela precária tecnologia da altura, este trabalho foi um marco importante para provar que a biometria facial era viável.
A evolução do reconhecimento facial
Já na década de 70 Goldstein, Harmon e Lesk decidiram pegar no trabalho desenvolvido por Bledsoe e os seu colegas.
Estes ampliaram o número de marcadores para 21, incluindo dados como a cor de cabelo e o formato dos lábios.
Apesar dos marcadores aumentarem a precisão do reconhecimento facial, as medições e locais dos marcadores precisa-vão ser feito manualmente , fazendo deste um trabalho moroso.
O final da década de 80 viu a aplicação de álgebra linear, um processo conhecido como Eigenface, desenvolvido por Sirovich e Kirby.
Este sistema mostrou através de inúmeras imagens faciais que era possível formar um conjunto de características básicas.
Este trabalho foi continuado por Turk e Pentland em 1991 que demonstraram os primeiros exemplos de reconhecimento facial automático.
Programa FERET
O programa FERET (Face Recognition Technology – Tecnologia de Reconhecimento Facial) foi lançado pela Agência de Projetos de Pesquisa Avançada da Defesa (DARPA) e pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST).
Este projeto envolveu a criação de um banco de imagens faciais, com os dados a elas associados, nele estavam contidas 2,413 fotografia, pertencentes a 856 pessoas.
A intenção era estimular a inovação no campo do reconhecimento facial, permitindo obter resultados mais interessantes.
Em 2000 o NIST iniciou os testes de fornecedor de reconhecimento facial (FRVT), estes foram projetados para fornecimento de avaliações governamentais independentes.
Em 2006 o objectivo principal do Face Recognition Grand Challenge era promover e melhorar a tecnologia de reconhecimento facial existentes no governo dos EUA.
Esta tecnologia avaliou os algoritmos mais recentes disponíveis, como fotografias faciais com alta resolução, digitalizações 3D e imagens de íris.
Os resultados finais demonstraram que os novos algoritmos eram 10 vezes mais precisos do que os obtidos em 2000 e 100vezes mais precisos do que os obtidos em 1995, provando os avanços positivos do reconhecimento facial na última década.
Reconhecimento facial – Das redes sociais aos smartphones
A evolução do reconhecimento facial levou esta tecnologia até às redes sociais, onde em 2010 o Facebook iniciou a implementação da funcionalidade de reconhecimento facial permitindo identificar (com uma tag) pessoas que estão presentes nas fotografias.
O recurso gerou uma acesa polémica acerca da privacidade dos utilizadores, contudo esta polémica não afetou a popularidade do programa (Facebook) onde mais de 350 milhões de fotos são carregadas e marcadas diariamente.
A evolução a partir de 2010 foi gigante e em Setembro de 2017 a Apple lançou o primeiro iPhone com a opção de desbloqueio com FaceID, tecnologia da Apple que faz o reconhecimento facial.
Relógios de Ponto com reconhecimento facial – biometria
Os relógios de ponto com reconhecimento facial fazem parte dos relógios de ponto biométricos. Estes permitem o registo através da leitura facial dos funcionários, já registados, no estabelecimento onde trabalham.
No caso da leitura biométrica assinalar que a pessoa que pretende entrar não tem autorização para o fazer a entrada os meios físicos de controlo de acesso irão bloquear a entrada a essa pessoa.
A leitura biométrica trás inúmeras vantagens para as empresas, como:
- Segurança
- Fiabilidade
- Rapidez
- Integração e sincronização de dados
- Gestão transparente
- Extremamente difícil de falsear os dados
O futuro do reconhecimento facial
Com o avançar do tempo toda a tecnologia que o reconhecimento facial envolve avança de forma exponencial.
Vemos que a aplicação da tecnologia se difunde nas mais diversas áreas e o reconhecimento facial não é diferente.
Desde 2020 que existem tendências de utilização de reconhecimento facial a nível mundial que começam a ser definidas, como por exemplo
- Lojas e fornecimento de atendimento personalizado com base no cliente
- Lojas com atendimento feito por robots
- Hotéis de diversas dimensões e tipo
- Caixas de multibanco eletrónicas
- Autocarros
- Companhias aéreas
O reconhecimento facial pode acompanhar inúmeras necessidades das empresas e permiti-lo evoluir com recurso a esta tecnologia que apesar de relativamente recente ao publico já tem inúmeros anos de investigação e evolução.