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Mais acurácia e novas possibilidades de identificação pela impressão digital
As impressões digitais podem ser consideradas mais exclusivas do que o DNA. Embora gêmeos idênticos, além de possuir faces praticamente iguais, possam compartilhar o mesmo DNA, ou pelo menos a maior parte dele, eles não podem ter as mesmas impressões digitais. Além disso, a impressão digital é uma forma de biometria ideal para ser utilizada na identificação dos indivíduos uma vez que são baratas para coletar, analisar e nunca mudam, mesmo com o avanço da idade [1].
Em novembro de 2022, uma nova versão do serviço de reconhecimento de digitais do Serpro foi implantado com melhorias significativas em termos de acurácia, quando comparado à versão anterior que estava em produção desde 2018. Uma das motivações para essa modificação desse sistema que já rodava estável foi a melhoria da acurácia, permitindo com que novos métodos de captura de digitais possam ser utilizados para fins de validação biométrica, como, por exemplo, a captura de imagens de digitais a partir das câmeras de celular.
Testes para medir a acurácia e precisão do algoritmo foram fundamentais no processo de atualização da versão. A seguir é apresentada uma tabela com o resultado dos testes utilizando uma base de digitais pública com 1200 digitais obtidas a partir de seis sensores de diferentes fabricantes e uma base Serpro com 3281 digitais adquiridas a partir dos sensores tradicionalmente utilizados pela empresa.
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RecDigitais 1.0
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RecDigitais 2.0
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Acurácia
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Precisão
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Acurácia
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Precisão
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Base pública
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97,17%
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91,07%
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98,77%
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98,31%
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Base Serpro tradicional
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61,35%
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100%
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95,43%
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100%
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Método
Apesar de o senso comum tender a achar que precisão e acurácia são sinônimos, tratam-se de métricas diferentes para avaliação de modelos de inteligência artificial. Ambas são bastante conhecidas quando se fala de avaliação e qualidade desses modelos.
Por um lado, a acurácia indica uma performance geral do modelo, ou seja, dentre todas as classificações (tanto positivas, quanto negativas), quantas o modelo de fato classificou corretamente. Já a precisão avalia, dentre as classificações positivas que o modelo fez, quantas estão corretas.
Em relação aos sensores utilizados, equipamentos de fabricantes diferentes resultam na coleta de minúcias diferentes. A ideia de utilizar diferentes sensores para os testes é garantir que o algoritmo que faz a comparação de digitais seja genérico o suficiente para não depender de sensores de somente um fabricante, ou seja, ele consegue pegar as principais minúcias das digitais e garantir a qualidade.
Uso e evolução
Atualmente, o RecDigitais é usado por diversos clientes de dois produtos do Serpro: o Datavalid e o BioICN. Há ainda negociação em curso para que o serviço seja usado pela plataforma Gov.br e pelo novo Documento Nacional de Identidade (DNI).
Atualmente a equipe continua atuando em melhorias do RecDigitais 2.0, tais como garantia de alta disponibilidade e melhoramentos no processo de auditoria. Também está previsto ser disponibilizado em produção um SDK (Software Development Kit, em português, Kit de Desenvolvimento de Software) capaz de realizar a captura de digitais a partir de um aplicativo de celular e já com processo de verificação de vivacidade (liveness) das mesmas.
A tecnologia construída pelo Serpro para captura de impressões digitais por aplicativo de celular permite que o usuário tire uma foto de suas mãos pela câmera comum do celular. Essa solução detecta automaticamente as digitais, segmenta os pontos de interesse, trata a imagem e converte para um formato que permita a comparação às digitais que foram coletadas através de sensores tradicionais (armazenadas nas bases de dados do governo) pelo RecDigitais. Essa tecnologia já está pronta para uso da empresa e de seus clientes.
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Referências
[1] _, How Fingerprinting Works. HowStuffWorks. 25 de março de 2008. Consultado em 28 de dezembro de 2022.
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Sobre o autor
Euclides Arcoverde possui mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco e está cursando pós graduação em Ciência de Dados pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul.
É analista de sistemas do Serviço Federal de Processamento de Dados (Sepro) desde 2010. Em 2020 migrou para a Superintendência de Inteligência Artificial e desde então atua nos projetos de biometria e visão computacional.
No mercado privado, atuou como Engenheiro de Sistemas Sênior no instituto de inovação denominado Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife. Lecionou na graduação a distância da Universidade Federal Rural de Pernambuco, do Instituto Federal de Pernambuco, na graduação e pós-graduação da Associação Educacional Boa Viagem, no curso de especialização do CESAR.EDU e de Engenharia de Software das Faculdades Integradas do Recife (atual Estácio) e também no curso técnico de desenvolvimento de software da Unibratec.