Reconhecimento facial

Como funciona o reconhecimento facial

O processo de reconhecimento facial envolve normalmente várias fases-chave, conduzidas por algoritmos avançados, em especial os baseados na aprendizagem profunda (DL):

1. Deteção de rostos: O primeiro passo envolve a localização de rostos dentro de uma imagem ou quadro de vídeo. Isto utiliza frequentemente técnicas de deteção de objectos, empregando potencialmente modelos como Ultralytics YOLO11 para identificar as regiões que contêm rostos.
2. Análise de rostos: Quando um rosto é detectado, o sistema analisa a sua estrutura geométrica e as suas caraterísticas. Os principais pontos de referência faciais (olhos, nariz, cantos da boca) são identificados e são calculadas medidas como distâncias e ângulos. A textura e os padrões da pele também podem ser analisados.
3. Criação de impressões faciais: As caraterísticas faciais únicas são convertidas num código ou vetor numérico, conhecido como impressão facial ou incorporação. Esta representação matemática capta as caraterísticas distintas do rosto. As Redes Neuronais Convolucionais (CNNs) são fundamentais para a aprendizagem destas caraterísticas discriminativas.
4. Correspondência: A nova impressão facial gerada é comparada com uma base de dados de impressões faciais conhecidas. Se for encontrada uma correspondência acima de um determinado limiar de confiança, o sistema identifica ou verifica a pessoa. O desempenho é muitas vezes medido utilizando métricas como as definidas no Teste do Fornecedor de Reconhecimento Facial (FRVT) do NIST.

Aplicações do reconhecimento facial

A tecnologia de reconhecimento facial está implementada em vários sectores:

• Segurança e controlo de acesso: Utilizado para verificar identidades para conceder acesso a áreas seguras, edifícios ou contas digitais. Também é utilizado em sistemas de vigilância para identificar pessoas de interesse. Por exemplo, os aeroportos utilizam-na para simplificar o check-in dos passageiros e o controlo de segurança(AI in Airport Management).
• Eletrónica de consumo: Muitos smartphones utilizam o reconhecimento facial para desbloquear dispositivos (por exemplo, o Face ID da Apple) e proteger aplicações.
• Redes sociais: As plataformas utilizam-no para sugerir a marcação de amigos em fotografias, tirando partido de tecnologias como a DeepFace do Facebook.
• Retalho: As empresas utilizam-na para analisar os dados demográficos e o comportamento dos clientes para personalizar as experiências de compra ou para a prevenção de perdas(IA para um retalho mais inteligente).
• Cuidados de saúde: Ajuda a identificar os doentes para garantir o tratamento correto e evitar erros médicos, simplificando o registo dos doentes(IA em soluções de cuidados de saúde).
• Aplicação da lei: Ajuda a identificar suspeitos ou pessoas desaparecidas, comparando imagens de locais de crime ou espaços públicos com bases de dados. Esta aplicação envolve frequentemente debates éticos sobre privacidade e preconceitos algorítmicos.

Reconhecimento facial vs. tecnologias semelhantes

É importante distinguir o reconhecimento facial das tarefas CV relacionadas:

• Reconhecimento de imagens: Um campo mais vasto centrado na identificação de objectos, cenas ou actividades numa imagem. O reconhecimento facial é um subconjunto especializado que visa especificamente a identificação de rostos humanos.
• Deteção de objectos: Esta tarefa envolve a identificação e localização de objectos (muitas vezes utilizando caixas delimitadoras) dentro de uma imagem. A deteção de faces é uma forma de deteção de objectos e é normalmente o primeiro passo no reconhecimento facial, mas não identifica quem é a pessoa. Sabe mais sobre as tarefas de deteção de objectos.
• Estimativa de pose: Concentra-se na identificação da posição e orientação dos pontos-chave do corpo (articulações, pontos de referência). Embora possa analisar pontos de referência faciais, o seu objetivo é compreender a postura ou o movimento, não a identidade. Vê exemplos como Melhorar a estimativa dos pontos-chave da mão com o Ultralytics YOLO11.
• Análise de sentimentos: Visa determinar o estado emocional (feliz, triste, zangado), muitas vezes através da análise de texto ou de expressões faciais, mas normalmente não envolve a identificação do indivíduo.

Ferramentas e tecnologias

O desenvolvimento e a implantação de sistemas de reconhecimento facial envolvem várias ferramentas e estruturas:

• Algoritmos/Modelos: Os modelos especializados, como o FaceNet, foram concebidos para gerar embeddings faciais. Modelos gerais de deteção de objectos como o YOLOv8 ou YOLO11 podem ser utilizados para a fase inicial de deteção de faces.
• Frameworks de aprendizagem profunda: Bibliotecas como PyTorch (vê o site oficialPyTorch ) e TensorFlow (vê o site oficialTensorFlow ) fornecem a base para construir e treinar as redes neurais necessárias.
• Bibliotecas de visão computacional: O OpenCV oferece uma vasta gama de funções para processamento e análise de imagens, frequentemente utilizadas em conjunto com estruturas DL. Explora o site oficial do OpenCV.
• Plataformas e serviços na nuvem: Serviços como o Amazon Rekognition fornecem capacidades de reconhecimento facial pré-construídas através de APIs.
• Plataformas de desenvolvimento: Ultralytics HUB oferece uma plataforma para treinar, gerir e implementar modelos de visão personalizados, incluindo os que podem ser utilizados para a deteção de rostos como parte de um sistema maior. Podes até treinar modelos utilizando Google Colab e geri-los através do Ultralytics HUB. Consulta o guia de início rápidoUltralytics HUB. Para opções de implementação, consulta o guia Opções de implementação de modelos.