O potencial da autenticação biométrica de reconhecimento facial

06/11/2018 | 00:00:00 | Visto por: 10399 leitores

Apesar da empolgação gerada pelas tecnologias de autenticação e reconhecimento facial via biometria, é importante reconhecer que essa tecnologia ainda está em sua fase inicial. Isso é importante porque o seu uso ainda pode fornecer níveis incríveis de segurança e serviço em uma ampla variedade de setores verticais.

Mais do que nunca, é necessário aumentar o nível de segurança digital e física. Agora, é hora de uma discussão realista sobre como aproveitar o potencial da autenticação e reconhecimento facial usando a biometria para garantir que seu desenvolvimento contínuo inclua proteções e aproveite as oportunidades.

A autenticação biométrica de reconhecimento facial é agora uma tecnologia comum em residências. Substituindo o recurso de segurança de digitalização do dedo dos modelos anteriores, a capacidade de reconhecimento facial do iPhone X tem milhões de usuários que estão experimentando a tecnologia pela primeira vez. O rosto do usuário é confirmado por 30 mil pontos infravermelhos separados e funciona em conjunto com uma série robusta de análises para evitar autenticação falsa, incluindo a senha tradicional. Mas a versão da tecnologia para o iPhone é apenas uma pequena parte do que ela pode oferecer em termos de alcance e capacidade.

Porém, é importante notar que o reconhecimento facial biométrico existe por um motivo, que é a sua capacidade de remover a identificação de algo que você conhece (como a senha) ou possui (por exemplo, notebook ou crachá de segurança) e aumentá-la com a identificação de quem você realmente é. Quando usada como segundo fator de autenticação, a biometria representa uma melhoria significativa na segurança.

E como parte das conversas sobre essa tecnologia compreensivelmente mantém o foco na privacidade e em outras questões, há uma série de potenciais que ainda precisam ser explorados. Por exemplo, considere o potencial do reconhecimento facial apenas como uma ferramenta de atendimento ao cliente, distante das preocupações mais urgentes que, às vezes, podem inviabilizar uma discussão sobre as possibilidades de uma tecnologia. Este é um ponto de início da discussão porque as opiniões e ideias sobre privacidade mudam muito, dependendo de cada setor.

De acordo com o relatório Hotel 2025 da Oracle, o clima é cada vez mais positivo em relação aos sistemas de reconhecimento facial, que podem ser usados para identificar e interagir com os hóspedes – 72% dos administradores de hotéis devem implementar essa tecnologia nos próximos quatro anos.

Para os prestadores de serviços de saúde – particularmente para pacientes assistidos e aqueles que sofrem de Alzheimer, demência ou qualquer tipo de comprometimento cognitivo – o reconhecimento facial oferece maior proteção ao paciente. Se um paciente se afastar de uma instituição sem identificação, o reconhecimento facial pode ajudar sua rápida identificação e resgate com segurança.

Na educação, os distritos escolares em Arkansas e Nova York já estão usando a tecnologia de reconhecimento facial combinada a algoritmos de aprendizado de máquina para identificar pessoas, objetos e até mesmo comportamentos que possam representar ameaças à segurança.

Na segurança pública, as possibilidades são verdadeiramente ilimitadas. Mas há uma segunda peça tecnológica do quebra-cabeça que precisa ser desenvolvida.

Para aproveitar todo o potencial do reconhecimento facial, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem ser otimizados com a biometria. Vídeos não são como os outros tipos de dados. Eles podem ser acelerados ou desacelerados para revisão, mas sem a IA, esse processo ainda é trabalhoso e demorado. De acordo com o National Center for Education Statistics (Centro Nacional de Estatísticas da Educação) dos Estados Unidos, até 94% das escolas públicas de ensino médio utilizam câmeras que capturam imagens ao vivo, o que torna irrealista a análise de informações capturadas manualmente em tempo real.

Para atender às maiores complexidades de aplicações avançadas, o vídeo deve ser convertido em bytes. A IA pode, então, analisar esses dados com eficiência e identificar padrões, criando um índice de consulta de eventos. Embora a biometria seja atualmente sofisticada o suficiente para determinar e identificar a atividade, mais inovações serão necessárias na IA para preencher essa lacuna restante. Ainda deve levar um ou dois anos para que essa capacidade seja realidade, mas quando isso ocorrer, esta será uma ferramenta revolucionária em vários setores.

Ainda será analisado como essas tecnologias se alinharão à fase pós-GDPR de preocupações com a privacidade. Mas o que é certo é que o nível de conformidade com a privacidade será muito mais confiável em uma tecnologia desenvolvida profissionalmente e implementada com responsabilidade e não com o que temos agora: imagens confusas filmadas por milhares de telefones com câmeras diferentes e depois exibidas, enviadas ou compartilhadas depois de um evento ou incidente, sem contexto, responsabilidade ou confiabilidade – e, o mais importante, sem considerações de privacidade.

A questão não é se seremos capturados em vídeo em nosso dia-a-dia. Já existem bilhões de câmeras de segurança em todo o mundo e outros milhões nos bolsos das pessoas. Mas precisamos descobrir a melhor maneira de aperfeiçoar, de maneira responsável, o que já é realidade usando uma tecnologia que criará níveis maiores de segurança e serviço.

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