Uso de máscara nas ruas 'quebra' biometria facial, diz estudo

A utilização de máscaras no rosto como medida de proteção contra a disseminação do novo coronavírus teve um impacto negativo em um setor da tecnologia: o de equipamentos de reconhecimento facial, que agora encaram reduções significativas na taxa de acerto do pareamento do que é escaneado e de imagens registradas em bancos de dados.

Um novo estudo publicado pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) dos Estados Unidos mostra que algoritmos de reconhecimento facial apresentam taxa de erro entre 5% e 50% quando a pessoa capturada pelas câmeras está usando uma máscara — sendo que a taxa de erro com os rostos sem qualquer intervenção é de 0,3%.

De acordo com a pesquisa, até mesmo os melhores algoritmos dos 89 sistemas testados apresentam problemas em identificar pessoas com nariz e boca cobertos. Em vários casos, eles foram até incapazes de fazer o processamento do rosto detectado, já que não foi possível "medir" corretamente a face e reconstruí-la digitalmente.

Sistemas de reconhecimento facial ficaram mais populares em locais como aeroportos.Fonte:  Pixabay 

As falhas são motivos de preocupação dos pesquisadores, já que o uso de máscaras deve ser mantido durante algum tempo. A medida é bastante recomendada em vários lugares do planeta para reduzir o contágio na pandemia e, em algumas regiões, até mesmo obrigatória para frequentar locais públicos.

Quem é você?

Os testes ainda mostram que máscaras na cor preta são as que mais prejudicam essas plataformas, em comparação aos acessórios em azul. O formato também importa: modelos circulares tendem a ser mais fáceis de serem burlados pela IA do que as máscaras que cobrem a maior parte do nariz e praticamente toda a metade inferior da face do usuário.

Por enquanto, somente testes "um a um" envolvendo máscaras foram realizados. Nessa modalidade, o rosto escaneado é comparado com uma foto que deve ser o resultado correto — como a conferência de identidade ou passaporte, por exemplo. Sistemas de vigilância em massa, como o de câmeras de segurança, não foram utilizados no estudo.

A próxima rodada de testes do NIST vai envolver algoritmos que "imaginam" máscaras faciais nas fotos do banco de dados para fazer novas comparações.