Polícia do Rio prende 63 pessoas com tecnologia de reconhecimento facial

Polícia do Rio prende 63 pessoas com tecnologia de reconhecimento facial. A tecnologia de reconhecimento facial está ajudando a polícia do Rio de Janeiro a encontrar criminosos.

Após quatro meses de teste com algumas dezenas de câmeras instaladas em Copacabana e no Maracanã, a solução foi determinante para a prisão de 63 pessoas. Dentre os presos havia gente procurada pelos mais diversos delitos, desde o não pagamento de pensão alimentícia até tráfico de drogas e homicídios.

O sistema captura todos os rostos que aparecem nas câmeras e cruza com aqueles de 49 mil pessoas com mandado de prisão em aberto e que compõem um banco de dados mantido pela polícia civil do Rio de Janeiro. Todas as imagens são transmitidas em tempo real para o Centro Integrado de Comando e Controle (CICC) do Rio de Janeiro e acompanhadas por policiais militares treinados para essa função. Quando o software de reconhecimento facial entende que há pelo menos 93% de probabilidade de uma pessoa que aparece nas imagens das câmeras ser uma daquelas do banco de dados da polícia civil, soa um alarme na sala de controle. As duas imagens são apresentadas na tela do computador junto com a ficha do procurado, na qual constam seus dados pessoais e o delito que cometeu. Os policiais, então, alertam os colegas responsáveis pelo patrulhamento da área, que se deslocam para realizar uma averiguação. A foto do suspeito é enviada por WhatsApp à equipe em campo. Os policiais no CICC conseguem mover as câmeras do sistema e aproximar ou afastar as imagens, se necessário.

Por se tratar de uma prova de conceito, o número de câmeras utilizadas é pequeno. Para minimizar o risco dos suspeitos escaparem da averiguação, policiais são posicionados estrategicamente próximos às câmeras.

Posso afirmar, enquanto profissional de segurança pública: se esse sistema puder ser adotado em larga escala na cidade ou no estado do Rio de Janeiro, será umaparato tecnológico de grande valia para diminuir a criminalidade”, comenta o coronel Mauro Fliess, porta-voz da Policia Militar do Rio de Janeiro, em entrevista para Mobile Time.

Equipe no Centro Integrado de Comando e Controle (CICC) do Rio de Janeiro analisando as imagens capturadas pelas câmeras

Mais testes e licitação

A solução testada ao longo dos últimos quatro meses é fornecida pela Oi com tecnologia da Huawei. Pelo menos outras duas soluções similares estão na fila para passar por provas de conceito no CICC. Uma delas é da Claro e incluirá uma câmera acoplada ao uniforme de um policial militar na rua. Depois de concluídos os testes com outras soluções, o governo do estado do Rio de Janeiro vai elaborar um termo de referência, listando os requerimentos que deseja, e abrirá licitação para contratação de um sistema de reconhecimento facial para segurança pública.

Segundo o site Mobile Time, o coronel Mauro Fliess falará sobre a experiência de uso dessa tecnologia pelas forças de segurança do Rio de Janeiro em palestra no Mobi-ID, seminário organizado por Mobile Time no dia 25 de novembro, no WTC, em São Paulo. O evento contará também com um painel sobre os desafios do reconhecimento facial no Brasil, com a participação de executivos da Acesso Digital, Huawei, NEC, Thales Gemalto e Venuxx. A programação atualizada e mais informações estão disponíveis em www.mobi-id.com.br, ou pelo telefone 11-3138-4619, ou pelo email eventos@mobiletime.com.br.

Tecnologia de Reconhecimento Facial

À medida que a adoção de sistemas de reconhecimento facial continua a crescer em todo o mundo, existe uma preocupação crescente de que essa tecnologia possa minar os direitos fundamentais à privacidade e como ela pode ser mantida sob controle.

As tecnologias de vigilância e reconhecimento facial tornaram-se um elemento comum no mundo interconectado de hoje nos últimos anos, diversos países começaram a utilizar para reconhecimento de criminosos ou mesmo para identificação de cidadãos para não tão nobres, como na China
Seja monitorando pessoas nos aeroportos, procurando criminosos procurados, permitindo que os usuários desbloqueiem seus telefones ou criando campanhas de marketing direcionadas, a adoção dessa tecnologia se tornou generalizada e resultou em muitos aplicativos úteis. Mas também gerou preocupações legítimas em relação à privacidade e segurança.
Embora o uso da tecnologia de vigilância e reconhecimento facial seja amplo e sempre cresça, esses sistemas ainda estão na infância e podem ser imprecisos. Michael Drury, sócio da BCL Solicitors , diz que o maior problema é que eles são “atingidos e errados” na melhor das hipóteses.
A maioria das pessoas aplaudiria a tecnologia de reconhecimento facial se impedir a prática de atrocidades terroristas e outros crimes graves. Mas isso continua sendo um ‘se’ muito grande, e os benefícios em potencial precisam ser comparados com o custo para todos nós de termos nossos seres gravados e os detalhes mantidos pela polícia ”, disse ele à ComputerWeekly
Sabemos que é melhor reconhecer homens do que mulheres e caucasianos do que outros grupos étnicos. O potencial para identificação incorreta de suspeitos e erros judiciais é um item que não deve ser subestimado.”
A polícia e outras agências policiais devem ser cautelosas ao ver as novas tecnologias como uma panaceia e dignas de uso simplesmente porque a palavra ‘digital’ pode ser usada para descrevê-las.”
Miju Han, diretor de gerenciamento de produtos da HackerOne , ecoa preocupações semelhantes com relação à confiabilidade desses sistemas.
A tecnologia de reconhecimento facial tem dois grandes problemas“, diz Han. “A primeira é que sua precisão não chega nem perto dos 100%, o que significa que o emprego da tecnologia resultará em muitos falsos positivos. Poucos algoritmos foram treinados em uma amostra verdadeiramente representativa; portanto, o reconhecimento facial afetará desproporcionalmente negativamente diferentes dados demográficos.”
Mas, mesmo se tomarmos a maior precisão demográfica hoje – que é de cerca de 99% para homens brancos – e usarmos a tecnologia em uma área de alto tráfego para tentar identificar terroristas conhecidos, por exemplo, 1% de todos os transeuntes seria rastreados incorretamente, o que adicionaria rapidamente centenas ou milhares de erros por dia.”
O segundo grande problema é que os usuários não consentiram em serem digitalizados. Sair em público não pode ser um consentimento para ser rastreado. É possível que uma entidade use o rastreamento facial para construir históricos e perfis completos de localização, embora com muitos erros. Seu rosto não é uma placa de carro.”
Com essas ameaças à privacidade em mente, alguns governos e organizações em todo o mundo começaram a implementar regras e regulamentos mais rígidos para garantir que essas tecnologias não sejam abusadas. Mais recentemente, as autoridades da cidade de São Francisco votaram, oito a um, para proibir a aplicação da lei de usar ferramentas de reconhecimento facial.
Joe Baguley, vice-presidente e diretor de tecnologia da Europa, Oriente Médio e África (EMEA) da VMware , acredita que a cidade de São Francisco tem razão em mostrar cautela neste caso.
Como Drury e Han apontaram anteriormente, Baguley diz que o problema é que o software de reconhecimento facial ainda não é sofisticado o suficiente para beneficiar positivamente a polícia e outros serviços públicos.
Antes que essas tecnologias possam efetivamente ajudar no policiamento e vigilância, Baguley diz que os algoritmos subjacentes de inteligência artificial (IA) precisam ser alterados para garantir que o software reconheça pessoas sem viés discriminatório.

Parece que o uso da tecnologia de reconhecimento facial é uma faca de dois gumes. Embora algumas pessoas argumentem que esses sistemas desempenham um papel importante no combate ao crime e no auxílio a outras tarefas importantes, eles também apresentam desafios e riscos à privacidade.

À medida que a adoção aumenta, salvaguardas, leis e regulamentos certamente precisarão ser revisados ​​e revisados ​​para garantir que os consumidores estejam protegidos e que essa tecnologia não seja abusada.

 

Fonte: Mobile Time

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