Cientistas desenvolvem inteligência artificial capaz de te identificar pelo seu jeito de caminhar
Já contamos com sistemas de reconhecimento cada vez mais refinados, mas isso não impede que cientistas estejam sempre atrás de outras maneiras, e muitas delas são bem criativas. Uma que poderia potencialmente facilitar, por exemplo, todo o processo de embarque e desembarque em aviões acaba de ser testada em um ambiente controlado — e com grande sucesso.
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Cientistas da computação desenvolveram um novo sistema de reconhecimento de passos usando inteligência artificial capaz de, em teoria, substituir os leitores de retina e de impressão digital em pontos de verificação de segurança, como em aeroportos.
Redes neurais são capazes de encontrar padrões reveladores no jeito de andar de uma pessoa. Isso pode, então, ser usado para identificar, com precisão quase perfeita, indivíduos. A nova pesquisa mostrando tal aplicação foi publicada pelo IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.
Este novo sistema, chamado SfootBD, é cerca de 380 vezes mais preciso do que métodos anteriores, e a pessoa não precisa andar descalça para que ele funcione. Ele é menos invasivo do que outros sistemas de verificação biométrica comportamental, como leitores de retina ou impressão digital.
Em um comunicado, Omar Costilla Reyes, cientista da computação e autor principal do estudo, afirmou que cada humano tem cerca de 24 fatores e movimentos diferentes que influenciam seu caminhar, “resultando em cada pessoa individual tendo um padrão de caminhada único”.
Para criar o sistema, Reyes compilou uma base de dados de 20 mil sinais de passos de mais de 120 indivíduos, o que o torna o mais abrangente do tipo. Cada jeito de caminhar foi medido usando plataformas de pressão no chão e uma câmera de alta resolução.
A depuração dos dados foi feita por um sistema de inteligência artificial chamado rede neural residual que analisou velocidade do caminhar, medidas tridimensionais e distribuição de cada estilo de andar. Vale apontar que o sistema não leva em consideração a forma da pegada das pessoas.
“Focar no reconhecimento não intrusivo de modos de caminhar monitorando a força exercida no chão durante um passo é muito desafiador”, disse Reyes. “Isso porque distinguir entre as variações sutis de pessoa para pessoa é extremamente difícil de se definir manualmente, e é por isso que criamos um novo sistema de IA para resolver esse desafio a partir de uma nova perspectiva.”
Os métodos antigos desenvolvidos para o reconhecimento de passos usavam escaneamento dos pés de indivíduos descalços e uma técnica de imagem em 3D que comparava o caminhar de uma pessoa com imagens de câmeras de segurança. O novo sistema apresentado por Reyes é mais preciso do que ambos.
Para testar o sistema SfootBD, a equipe de Reyes monitorou participantes em três cenários diferentes: pontos de verificação de segurança em aeroportos, ambientes de trabalho e casas. Os pesquisadores também puseram sob teste um grupo de controle formado por impostores para ver se a IA poderia notar quando alguém estivesse tentando fingir o jeito de caminhar de outra pessoa (e o resultado foi positivo).
O sistema teve, em média, uma taxa de erro de apenas 0,7% em identificar as pessoas. Um resultado que mostra a eficácia do sistema e indica que seu uso em situações do mundo real poderia ser bastante benéfico.
É claro que esse novo sistema também tem suas limitações. Como apontado, o SfootBD requer o uso de plataformas no chão e de uma câmera de alta resolução, portanto, essa forma de identificação não pode ser usada em qualquer lugar. Além disso, para funcionar, a ferramenta precisa estar analisando pessoas que já constam em seu banco de dados. E, convenhamos, é muito mais complicado coletar esses dados do que meras fotos para reconhecimento facial.
Existem ainda preocupações de privacidade e consentimento, já que agentes mal-intencionados poderiam tirar proveito desse sistema.
Levando em conta os poréns, resta apenas esperar para ver como a tecnologia irá deixá-los para trás e se tornar uma alternativa viável para acelerar nosso tempo em aeroportos, por exemplo.
[IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence]
Imagem do topo por Pixabay