A utilização de máscaras durante a pandemia de Covid- 19 trouxe novos desafios aos sistemas de reconhecimento facial. Com a implementação generalizada de medidas que aconselham ou obrigam ao uso de máscaras em locais públicos, a identificação correta de pessoas através de fotografias e vídeos está mais propensa ao erro. Para os algoritmos continuarem a distinguir seres humanos com rigor, as bases de dados precisam de incluir uma quantidade numerosa de imagens com rostos parcialmente tapados. Foi neste contexto que surgiram denúncias no Twitter que apontavam o Instagram como principal fonte das imagens recolhidas.

Os sistemas de reconhecimento facial utilizam técnicas de biometria para mapear as características de um rosto através de código binário. Os traços gerais de uma pessoa são identificados através de cerca de 80 pontos nodais - diferenciando elementos como a distância entre as sobrancelhas e os olhos, o tamanho do nariz ou a forma do queixo. O resultado é uma assinatura facial única. Quando comparada com as imagens disponíveis nas bases de dados do programa, é possível determinar quem é a pessoa por detrás do rosto.

Como o uso de máscara deixa apenas uma parte da cara descoberta, aumenta a complexidade da identificação. Para melhorar a tecnologia, os investigadores precisam de fotografias onde seja possível observar o rosto de uma pessoa com e sem máscara. Só assim é possível como que reeducar o algoritmo e diminuir a taxa de erro.

Num estudo publicado pela Universidade de Bradford, em 2019, verificou-se que é possível treinar estes programas de reconhecimento facial eliminando partes das fotografias que compõem o sistema. Mas essa não é a prática mais recorrente. A empresa chinesa de inteligência artificial Workaround tem alimentado uma base de dados na página Github, com imagens recolhidas através do Instagram - usando a hashtag #mask como ferramenta de pesquisa. De acordo com as declarações prestadas à CNET por Wafaa Arbash, CEO da empresa, “temos acesso a imagens públicas do Instagram, elas não são privadas. Apenas as procuramos e recolhemos as informações necessárias”.

Nas contas públicas do Instagram, as fotografias são visíveis por qualquer pessoa através de um link. Bancos de imagens como o COVID19 Mask Image Dataset (pode consultar aqui) apenas remetem para esse endereço, sendo uma prática recorrente na melhoria de algoritmos. Após a recolha das imagens, estas são identificadas conforme a pessoa esteja com uma máscara cirúrgica, não cirúrgica ou sem máscara.

Numa investigação desenvolvida pela CNET foi apurado que a empresa Clearview AI tem retirado mais de 3 mil milhões de imagens do Youtube, Facebook, Twitter, Linkedin e Venmo. Confrontado com estas acusações, o CEO Hoan Ton-That defendeu que a Constituição dos Estados Unidos da América (EUA) protege o direito à informação pública. As redes sociais em causa retaliaram, afirmando que a prática viola os seus termos e condições, mas ainda não existe legislação que obrigue as empresas a pedirem consentimento à plataforma ou às pessoas representadas nas fotografias.

Apesar de esta prática ser frequente na indústria milionária do reconhecimento facial, a regulação ainda é limitada - deixando em suspenso questões ligadas à privacidade e ao abuso de poder por parte dos sistemas de vigilância.

A recolha de fotografias com máscaras nas redes sociais já permitiu à empresa Hanwang Technology Ltd., líder em reconhecimento facial na China, colmatar os problemas de identificação, ultrapassando os problemas de exatidão que surgiram com a pandemia de Covid- 19. De acordo com as declarações prestadas à Reuters pelo vice-presidente da empresa, Huang Lei, já é possível alcançar uma taxa de precisão de cerca de 95% na identificação de rostos parcialmente escondidos. O número sobe para 99,5% quando o rosto está descoberto.

É verdade que as fotografias publicadas nas redes sociais estão a servir para reeducar os novos algoritmos de reconhecimento facial. E, enquanto a legislação sobre a proteção de dados não avançar ao mesmo passo, continuará a ser verdade.

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