Método de avaliação de ferramentas de reconhecimento facial de código aberto no contexto da segurança pública

Abstract

O presente trabalho tem por objetivo descrever o processo construtivo e os resultados da proposição e experimentação de um método de avaliação de ferramentas de reconhecimento facial de código aberto voltado às características dos conjuntos de imagens de identificação de indivíduos mantidos pela Polícia Federal, visando robustecer suas investigações e suas atividades de polícia judiciária e administrativa. Para tanto, foi analisado, por meio de uma revisão bibliográfica sistemática, o estado da arte dos algoritmos e soluções publicadas na literatura científica, tendo sido constatado um predomínio do uso de redes neurais convolucionais. O método proposto se baseia na construção de um conjunto de fotos conhecidas e de um conjunto de imagens de desconhecidos, extraídas de ambiente não controlado (redes sociais); execução de algoritmos de reconhecimento facial no qual são cruzados os conjuntos de dados na tentativa de estabelecer identidades para os indivíduos incógnitos, e por fim compilação e plotagem dos resultados com base nas acurácias encontradas. Utilizando-se desse procedimento, foram realizados ensaios de acurácia em três frameworks: VGG-Face (Visual Geometry Group da Universidade de Oxford), FaceNet e VIPLFaceNet (Visual Information Processing and Learning Group do Chinese Academy of Sciences), tendo os dois últimos apresentado os melhores resultados. Os experimentos demonstraram que as precisões atuais das ferramentas open source de reconhecimento facial são passíveis de aproveitamento para as atividades da Polícia Federal, restando como oportunidade futura o efetivo desenvolvimento e/ou a aquisição de software capaz de processar os dados disponíveis, e o método proposto, como balizador das alternativas.

Abstract: This paper describes the process of constructing and experimenting with a method for the evaluation of open source face recognition tools aimed at image identification datasets maintained by the Brazilian Federal Police, in order to strengthen their investigations and administrative/judiciary duties. Therefore, the state of the art of published algorithms and systems was evaluated by a systemic literature review, where it was observed the trend of convolutional neural networks usage. The proposed method is based on the compilation of two datasets, one of photos of known identities, and another extracted from unconstrained sources such as social networks; the execution of face recognition algorithms where both datasets are crossed for identity predictions of the unknown subjects, and, at last, the plotting of the results. Based on the proposed method, three frameworks were tested for accuracy scores: VGG-Face (Visual Geometry Group from Oxford University), FaceNet and VIPLFaceNet (Visual Information Processing and Learning Group from the Chinese Academy of Sciences), where the last two achieved the best outcomes. Experiments demonstrated that modern open source face recognition tools precisions allow their application for the assignments of the Federal Police, whereas future opportunities lie on the development and/or the acquisition of software capable of processing in-house available data, while the method can be used for benchmarking the alternatives.