As técnicas de DNA podem transformar a tecnologia de reconhecimento facial

As técnicas de DNA podem transformar a tecnologia de reconhecimento facial

23 Outubro, 2017 0 Por Staline Satola

Quando a polícia de Londres recentemente testou um novo sistema de reconhecimento facial, cometeu um erro preocupante e embaraçoso.

No Carnaval de Notting Hill, a tecnologia fez cerca de 35 fatos falsos entre suspeitos conhecidos e membros da multidão, com uma pessoa “erroneamente” presa.

Os sistemas de vigilância visual baseados em câmera deveriam oferecer uma sociedade mais segura.

Mas, apesar de décadas de desenvolvimento, geralmente não são capazes de lidar com situações da vida real.

Durante os tumultos de Londres de 2011, por exemplo, o software de reconhecimento facial contribuiu para apenas uma prisão dos 4.962 que ocorreram.

O fracasso desta tecnologia significa que a vigilância visual ainda depende principalmente de pessoas sentadas em salas sombrias assistindo horas de filmagem, o que é totalmente inadequado para proteger pessoas em uma cidade.

Mas pesquisas recentes sugerem que o software de análise de vídeo pode ser dramaticamente melhorado graças aos avanços de software feitos em um campo completamente diferente: análise de seqUência de DNA.

Ao tratar o vídeo como uma cena que evolui da mesma forma que o DNA, essas ferramentas e técnicas de software podem transformar a vigilância visual automatizada.

Como a Polícia Metropolitana instalou as primeiras câmeras CCTV em Londres em 1960, até 6 milhões delas já foram implantadas no Reino Unido.

E as câmeras cansadas do corpo agora estão sendo emitidas para oficiais da linha de frente , criando não só mais imagens de vídeo para analisar, mas também dados mais complexos devido ao movimento constante da câmera.

No entanto, a vigilância visual automatizada permanece principalmente limitada às tarefas em ambientes relativamente controlados.

Detectar transgressão em uma propriedade específica, contabilizar pessoas que passam por um determinado portão ou reconhecimento de placa de número pode ser completado com bastante precisão.

Mas analisar imagens de grupos de pessoas ou identificar indivíduos em uma rua pública não é confiável porque as cenas ao ar livre variam e mudam tanto.