Qual é a precisão da busca facial reversa?
A busca facial reversa atinge cerca de 95% de precisão de correspondência em condições ideais, ou seja, uma foto nítida, frontal e bem iluminada de um único rosto sem obstruções. Precisão não é um número único que valha em todo lugar: ela cai com o ângulo, o desfoque, os filtros e as oclusões, e uma pontuação de confiança mede a semelhança entre dois rostos, não a probabilidade de a correspondência ser a pessoa certa.
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Em resumo
- Cerca de 95% é o número em condições ideais, não uma garantia válida para qualquer foto.
- Uma pontuação de confiança mede o quanto dois rostos se parecem. Não é a probabilidade de a correspondência estar certa.
- Falsos positivos pesam mais do que falhas: duas pessoas diferentes pontuadas como correspondência é o erro que causa dano.
- Mesmo um modelo preciso devolve pessoas erradas na escala da web, porque qualquer índice contém muito mais desconhecidos do que a pessoa procurada.
- Toda correspondência é uma pista a verificar, nunca uma prova de identidade.
Qual é a precisão da busca facial reversa?
A busca facial reversa chega a cerca de 95% de precisão de correspondência em condições ideais. Condições ideais é uma restrição real e não uma ressalva jurídica: descreve um único rosto sem obstruções, voltado para a câmera, iluminado de forma uniforme e com resolução suficiente para que os traços se distingam. Se qualquer um desses elementos falta, a precisão daquela busca específica cai, ainda que o modelo por trás não tenha mudado. O número descreve o sistema trabalhando sobre uma boa foto, não o resultado médio de qualquer foto que se tenha à mão.
- O número descreve o modelo, não a sua busca. A sua foto decide em que ponta do intervalo você cai.
- Precisão e utilidade são coisas diferentes. Uma correspondência correta numa página que ninguém consegue abrir continua não dizendo nada.
- Não existe número de precisão para um rosto que não está indexado em lugar nenhum. Isso é uma questão de cobertura, não de precisão.
O que uma pontuação de confiança realmente mede?
Uma pontuação de confiança mede o quanto o rosto enviado e o rosto encontrado ficam próximos no espaço numérico do modelo. É uma medida de semelhança na escala própria do mecanismo, não a probabilidade de as duas fotos mostrarem a mesma pessoa. Uma pontuação de 90 não significa que há 90% de chance de a correspondência estar certa. Significa que os dois rostos são muito semelhantes segundo a medida do modelo, o que é evidência forte quando a foto é boa e bem mais fraca quando a foto é ruim.
Por que um sistema preciso ainda devolve a pessoa errada?
Porque qualquer índice consultável contém muitíssimo mais desconhecidos do que a pessoa específica que se procura. Um modelo que emparelha errado um rosto em cada dez mil soa preciso, mas uma busca que compara com milhões de rostos indexados ainda vai trazer pessoas erradas ao lado de qualquer acerto. A precisão medida por comparação não sobrevive a ser multiplicada pelo número de comparações que uma busca em escala de web executa. É por isso que existe um limiar de confiança, e por isso que o primeiro resultado não é automaticamente a pessoa certa.
Quais qualidades da foto mudam o resultado?
Seis propriedades da imagem enviada explicam a maior parte da diferença entre uma correspondência limpa e um resultado inaproveitável. Elas se acumulam: um rosto pequeno, de perfil e com filtro é muito pior do que qualquer um desses problemas isolado.
| Propriedade | Ajuda a precisão | Prejudica a precisão |
|---|---|---|
| Ângulo do rosto | De frente, com os dois olhos visíveis | Perfil acentuado ou cabeça virada |
| Resolução | O rosto ocupa boa parte do enquadramento | O rosto é um recorte pequeno de um plano aberto |
| Iluminação | Luz uniforme em todo o rosto | Sombra dura, contraluz, dominante de cor forte |
| Oclusão | Nada cobrindo o rosto | Óculos escuros, máscaras, mãos, cabelo volumoso |
| Edição | O arquivo original sem edição | Filtros de beleza, retoque pesado, efeitos de realidade aumentada |
| Pessoas | Um único rosto na foto | Fotos de grupo, em que o rosto errado pode ser lido |
Como a precisão do reconhecimento facial é medida de forma independente?
O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos conduz o Face Recognition Vendor Test, que avalia algoritmos submetidos em conjuntos de dados controlados e publica as taxas de erro. O FRVT é a referência para o nível geral do reconhecimento facial e separa a verificação um para um, que confirma se duas fotos mostram a mesma pessoa, da identificação um para muitos, que é o que uma busca facial faz. A FaceSearch não publicou avaliação própria sobre esses conjuntos de dados, e as taxas publicadas do FRVT vêm de imagens selecionadas, de modo que descrevem um limite superior e não o que uma busca em escala de web alcança na prática.
Quando não se deve confiar numa correspondência?
Uma correspondência facial é evidência a conferir e não basta sozinha para nenhuma decisão que afete uma pessoa. O erro que causa dano é o falso positivo: um desconhecido parecido com a pessoa procurada, exibido com pontuação alta e tratado como se a identificação já estivesse resolvida.
- Não aja com base numa única correspondência. Confirme-a com algo independente, como um nome de usuário repetido entre sites, um contato em comum ou uma segunda foto.
- Não use uma correspondência para decidir sobre emprego, moradia ou crédito de alguém. Esses usos são regulados em várias jurisdições.
- Não leia um resultado vazio como prova de que uma pessoa não tem presença on-line.
- Não presuma que uma pontuação baixa significa outra pessoa. Muitas vezes significa apenas uma foto ruim.
Fontes
- Face Recognition Vendor Test (FRVT) 1:1 Verification, National Institute of Standards and Technology
- Face Recognition Vendor Test programme, National Institute of Standards and Technology