Viabilidade do reconhecimento de estresse facial para identificação de traficantes no sistema aéreo privado brasileiro

Abstract

Diante do ininterrupto avanço tecnológico dos últimos anos, o paradigma da inteligência artificial (IA) progrediu e atualmente é capaz de propor soluções para desafios cotidianos. Os principais insumo utilizados pelas aplicações baseadas na Inteligência artificial são dados, sendo gerado de forma constante e a partir de diferentes fontes, suscitando questões relacionadas a coleta, armazenamento, representação, recuperação e uso. A Polícia Federal, instituída por lei como órgão permanente, organizado e mantido pela União e estruturado em carreira, entre outras competências, destina-se a prevenir e reprimir o tráfico ilícito de entorpecentes e drogas afins e exercer as funções de polícia marítima, aeroportuária e de fronteiras. Uma forma de exercer esta prevenção nos aeroportos brasileiros é utilizando a análise da pré-lista de passageiros em voos de companhias aéreas comerciais em busca de traficantes ou ?mulas?. Com a análise desta pré-lista é possível classificar um tipo específico de mula, ?os engolidos?, porém falta nos aeroportos internacionais brasileiros um mecanismo de comprovação da presença de invólucros de drogas no interior do corpo do passageiro. Este mecanismo já existe em alguns aeroportos no exterior e devido ao alto custo e necessidade de pessoas especializadas para manuseá-los é raramente encontrado nos aeroportos brasileiros. É sabido que uma das características marcantes deste perfil de passageiro, ?engolido?, é o estresse. Vários fatores potencializam este estresse. O medo de passar mal e ter que expelir o material ingerido antes da conclusão da viagem, o medo dos invólucros de drogas estourarem e atingir a corrente sanguínea e o medo de ser descoberto pela fiscalização e ser preso. Desta forma, há a possibilidade de otimizar e aperfeiçoar as investigações policiais nas buscas destes perfis relacionados ao crime citado. Portanto, esta pesquisa visa investigar a possibilidade de reconhecer passageiros estressados através do reconhecimento de emoções faciais. Inicialmente foi feita uma busca na base de dados da PF no aeroporto internacional de Confins em MG em busca do quantitativo de prisões realizadas de ?mulas engolidos? em relação a outras prisões relacionadas ao tráfico internacional de drogas. Uma rede neural convolucional (CNN) foi treinada utilizando a base de dados FEV-2013 e o desempenho desta rede foi analisada. Destaca-se que a rede treinada com a base de dados FEV-2013 apresentou um desempenho melhor para reconhecimento de algumas emoções, como felicidade, mas apresentou um mau desempenho para a emoção de nojo. A emoção de nojo é importante para o reconhecimento de estresse através da face, conforme a literatura. Com os resultados alcançados com as bases de dados unimodais para reconhecimento de estresse, ficou claro a necessidade de uma base de dados que levasse em consideração a análise de sentimentos multimodal.

Abstract: Given the uninterrupted technological advances of recent years, the paradigm of artificial intelligence (AI) has progressed and is now capable of proposing solutions to everyday challenges. The main input used by applications based on artificial intelligence is data, which is constantly generated from different sources, raising questions related to collection, storage, representation, recovery and use. The Federal Police, established by law as a permanent body, organized and maintained by the Union and structured in a career, among other competencies, is intended to prevent and suppress illicit trafficking of narcotics and similar drugs and to perform the functions of maritime, airport and border police. One way to carry out this prevention in Brazilian airports is by analyzing the pre-list of passengers on commercial airline flights in search of traffickers or ?mules?. By analyzing this pre-list, it is possible to classify a specific type of mule, ?the swallowed ones?, but Brazilian international airports lack a mechanism to verify the presence of drug packages inside the passenger's body. This mechanism already exists in some airports abroad and, due to the high cost and the need for specialized personnel to handle them, it is rarely found in Brazilian airports. It is known that one of the striking characteristics of this type of passenger, ?swallowed?, is stress. Several factors increase this stress. The fear of becoming ill and having to expel the ingested material before the end of the trip, the fear of drug packages bursting and reaching the bloodstream, and the fear of being discovered by the inspection and being arrested. In this way, there is the possibility of optimizing and improving police investigations in the search for these profiles related to the aforementioned crime. Therefore, this research aims to investigate the possibility of recognizing stressed passengers through the recognition of facial emotions. Initially, a search was carried out in the PF database at the Confins international airport in MG in search of the number of arrests made of ?swallowed mules? in relation to other arrests related to international drug trafficking. A convolutional neural network (CNN) was trained using the FEV-2013 database and its performance was analyzed. It is noteworthy that the network trained with the FEV-2013 database performed better for recognizing some emotions, such as happiness, but performed poorly for the emotion of disgust. The emotion of disgust is important for recognizing stress through the face, according to the literature. With the results achieved with the unimodal databases for stress recognition, it became clear that there was a need for a database that took into account multimodal sentiment analysis.