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A tecnologia certa para soluções de Reconhecimento Facial

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Recentemente foi divulgado pela mídia o caso de uma mulher que foi confundida com uma foragida da justiça devido a um reconhecimento facial falho feito pelas câmeras instaladas no bairro. Segundo a matéria publicada, a Secretaria Estadual de Polícia Militar do RJ, reconheceu o erro e disse que o sistema irá passar por um aperfeiçoamento [1]. 

O Sistema de Reconhecimento facial apontou 70% de chance de a mulher ser a mesma registrada como foragida no banco de dados da PM, o que pode ser um nível baixo e gerar falsas identificações, levando a abordagem de inocentes e expondo-os ao constrangimento de ser conduzida a delegacia.

O uso do reconhecimento facial está sobre grande discussão a nível mundial. Na China, uma empresa do mercado de pagamentos, permite que o cliente efetue um pagamento com um sorriso, o chamado “Smile to Pay” (Sorria para Pagar). Na Rússia, o Sistema é utilizado para identificar manifestantes, gerando uma ação muito rápida dos agentes de segurança. O mesmo está sendo adotado nos Estados Unidos, em Nova York. 

No Brasil, a implantação deste Sistema começou recentemente no Rio de Janeiro, durante o Carnaval. O Sistema de reconhecimento facial proporciona agilidade nas ações policiais, pois informa a identificação e a localização do suspeito. Embora o Sistema mostre o seu alto potencial para aumentar a Segurança Pública, ele ainda precisa de muitas melhorias para evitar situações como a que ocorreu. 

Neste cenário, soluções voltadas para a segurança do banco de dados são imprescindíveis, visto que, os dados armazenados requerem extrema segurança a ataques externos e/ou internos. 

Para esta solução, a Macnica DHW tem em seu portifólio, algumas fabricantes de destaque neste mercado. 

Um ponto importante do sistema de reconhecimento facial é ter uma solução que faça o reconhecimento com um grau de correspondência superior a 70%, para isto, a IA (Inteligência Artificial) é a melhor tecnologia a ser utilizada. Redes neurais bem treinadas podem elevar a taxa de correspondência para 99,9%. Sistemas de treinamento podem ser acelerados e o tempo de treinamento pode cair para horas em vez de dias.

Intel oferece uma solução pronta e aberta, baseada na plataforma OpenVINO, para reconhecimento facial, que permite implementar a rede neural em um CPU, VPU, FPGA ou em uma GPU [2]. 

A linha Mustang, da fabricante IEI, oferece soluções para  processamento de alto desempenho com placas dedicadas para FPGA [3] , CPU/GPU [4] e VPU [5] [6], por exemplo, além de sistemas completos voltados para o desenvolvimento de sistemas baseados em inteligência artificial [7]. Ou seja, o sistema de identificação estará atualizado em horas, o que é imprescindível, visto que o banco de dados de procurados pela Polícia muda diariamente.

Ainda falando de segurança de dados, é de suma importância que as imagens das câmeras estejam protegidas, assim como os dados a serem transmitidos. A Secure-IC oferece opções para proteger o sistema na borda e evitar ataques hackers aos dispositivos [8]. Enquanto que a fabricante Maxim oferece opções para criptografar os dados que são transmitidos [9].

Para os dispositivos edge (ou na borda) o sistema pode ser implementado em FPGAs, usando, por exemplo, a placa Borax SoM para acelerar o desenvolvimento do sistema e para reduzir o custo da solução final, integrando na mesma plataforma a câmera e uma implementação eficiente da rede neural na FPGA [10]. 

Para desenvolver sistemas com processadores de alto desempenho, a Rockchip oferece opções com NPU (Neural Network Processing Unit) [11]. Ambas as opções necessitam de sistema de localização e comunicação.

A comunicação é realizada via sinal celular, que pode ser realizada com os módulos 4G da Telit [12] e da Quectel [13]. Ambas as soluções oferecem fácil migração para tecnologia 5G [14] [15].

O Sistema de Reconhecimento Facial mostrou seu potencial em diferentes situações, desde identificação de manifestantes até a realização de transações financeiras, mas ainda precisa de melhorias. Soluções de segurança em todos os pontos do sistema são cruciais para que o Sistema de Reconhecimento Facial tenha sucesso. 

[1] Para realização desta matéria foram utilizadas informações do Link: https://oglobo.globo.com/rio/reconhecimento-facial-falha-em-segundo-dia-mulher-inocente-confundida-com-criminosa-ja-presa-23798913

[2] Solução da Intel usando OpenVINO 

[3] Placa Mustang-F100 (Solução com FPGA)

[4] Placa Mustang-200 (Solução com CPU/GPU)

[5] Placa Mustang-V100-MX8 (Solução com VPU)

[6] Placa Mustang-V100-MX4 (Solução com VPU)

[7] TANK AIoT Developer Kit (Solução completa de AI)

[8] Sercure-IC Smart Units 

[9] Microcontrolador DeepCover Secure MAX32560 

[10] Borax Board

[11] Processador RK1808

[12] Módulos 4G Telit

[13] Módulos 4G Quectel 

[14] Módulos 5G Telit

[15] Módulos 5G Quectel

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Franciele Nornberg

Mestre em Engenharia Elétrica pela UFSC (2019), graduada em Engenharia Elétrica pelo IFSul em 2017. Trabalha na Macnica DHW desde 2019. Seu conhecimento técnico somado a utilização das boas práticas de copywriter são responsáveis pelos excelentes conteúdos divulgados no blog da Macnica. Franciele é também Instrutora Autorizada FPGA Intel e portanto, responsável pelo Treinamento FPGA Intel.