Tecnologia de reconhecimento facial
A tecnologia só pode fazer tanto - ainda precisa de entrada humana. Arten Oleshko / Shutterstock
publicado em 29/11/2018.
A capacidade dos policiais de reconhecer e localizar indivíduos com histórico de cometer crimes é vital para o seu trabalho. De fato, é tão importante que os oficiais acreditem que possuí-lo é fundamental para o ofício de policiamento efetivo nas ruas, prevenção do crime e investigação. No entanto, com a força de trabalho policial total caindo quase 20% desde 2010 e registrando o aumento da criminalidade , as forças policiais estão se voltando para novas soluções tecnológicas para ajudar a melhorar sua capacidade e capacidade de monitorar e rastrear indivíduos a quem eles têm preocupações.
Uma dessas tecnologias é Reconhecimento Facial Automatizado (conhecido como AFR). Isso funciona analisando os principais recursos faciais, gerando uma representação matemática deles e, em seguida, comparando-os com faces conhecidas em um banco de dados, para determinar possíveis correspondências. Embora várias forças policiais britânicas e internacionais tenham explorado entusiasticamente o potencial da AFR, alguns grupos falaram sobre seu status legal e ético . Eles estão preocupados que a tecnologia amplie significativamente o alcance e a profundidade da vigilância pelo estado.
Até agora, no entanto, não há evidências sólidas sobre o que os sistemas AFR podem e não podem fornecer para o policiamento. Embora o AFR tenha se tornado cada vez mais familiarizado com o público por meio de seu uso nos aeroportos para ajudar a gerenciar as verificações de passaportes , o ambiente nesses ambientes é bastante controlado. A aplicação de procedimentos semelhantes ao policiamento de rua é muito mais complexa. Indivíduos na rua estarão em movimento e podem não olhar diretamente para a câmera. Os níveis de iluminação também mudam e o sistema terá que lidar com os caprichos do clima britânico.
AFR no mundo real
Para construir uma imagem de como a polícia do Reino Unido está usando a tecnologia atual da AFR, no ano passado fomos encarregados de avaliar um projeto da Polícia de South Wales que foi projetado para testar a utilidade da AFR em diferentes situações diárias de policiamento. Começando com a Final da UEFA Champions League 2017, realizada em Cardiff, a nossa equipa observou os oficiais usando a tecnologia e analisou os dados gerados pelo sistema. Queríamos reunir uma compreensão de como o pessoal da polícia interagia com o sistema e quais resultados ele permitia, bem como os desafios que eles enfrentavam ao usá-lo.
Os policiais de South Wales usam AFR em dois modos. "AFR Locate usa feeds ao vivo de câmeras do tipo CCTV, geralmente montadas em vans policiais marcados para comparar medidas detalhadas das características faciais das pessoas contra um banco de dados de imagens de custódia da polícia. Essas imagens eram todos indivíduos considerados pessoas de interesse. Normalmente, esse banco de dados continha de 600 a 800 imagens.
O outro modo, "AFR Identify", é bastante diferente. Aqui, imagens de suspeitos não identificados de cenas de crimes do passado são comparadas com o banco de dados de custódia policial da força. Este banco de dados é composto de aproximadamente 450.000 imagens.
No geral, a avaliação concluiu que a AFR permitiu que a polícia identificasse suspeitos que eles provavelmente não teriam conseguido. Durante o período de 12 meses da pesquisa, mais de 100 detenções e acusações foram - pelo menos em parte - assistidas pela AFR.
Mas este não é um sistema "plug and play. A polícia teve que adaptar vários procedimentos operacionais padrão para que funcionasse de maneira eficiente. Por exemplo, ao descobrir o impacto significativo da qualidade da imagem no sistema, identifique os operadores encaminhados para o treinamento dos detentos de custódia, para garantir que todas as imagens futuras funcionem de maneira eficaz.
Ferramenta de assistência
Somente com o tempo os policiais aprenderam a configurar e usar melhor o sistema. Isso foi apoiado por desenvolvimentos tecnológicos na forma de um algoritmo mais sofisticado introduzido no meio do processo também. Essa melhora foi significativa. No desdobramento da Liga dos Campeões original, apenas 3% dos jogos sugeridos pelo sistema foram considerados precisos pelos operadores. Em março de 2018, no entanto, esse número foi de cerca de 46%.
Tal como acontece com todas as tecnologias de policiamento inovadoras, há questões e questões legais e éticas importantes que ainda precisam ser consideradas. Mas para que isso seja significativamente debatido e avaliado pelos cidadãos, reguladores e legisladores, precisamos de um entendimento detalhado do que a tecnologia pode realisticamente realizar. Provas sólidas, em vez de referências à tecnologia de ficção científica - como visto em filmes como Minority Report - são essenciais.
Com isso em mente, uma de nossas conclusões é que, em termos de descrever como a AFR está sendo aplicada no policiamento atualmente, é mais preciso pensar nela como "reconhecimento facial assistido, em oposição a um sistema totalmente automatizado. Ao contrário das funções de controle de fronteiras - onde o reconhecimento facial é mais um sistema automatizado - ao apoiar o policiamento de ruas, o algoritmo não está decidindo se existe uma correspondência entre uma pessoa e o que é armazenado no banco de dados. Em vez disso, o sistema faz sugestões para um operador da polícia sobre possíveis semelhanças. É então para baixo para o operador confirmar ou refutar.
Autores:
Bethan Davies - Assistente de Pesquisa, Instituto de Ciências Policiais das Universidades, Universidade de Cardiff
Andrew Dawson - Pesquisador Associado, Universidade de Cardiff
Martin Innes - Diretor do Instituto de Ciências Policiais das Universidades, Universidade de Cardiff
Declaração de Divulgação: O financiamento para esta pesquisa foi recebido do Fundo de Transformação da Polícia do Ministério do Interior, através da Polícia de South Wales.
Fonte: www.theconversation.com
0 Comentário:
| Nome: | Em: | |
| Mensagem: | ||
