O Covid-19 trouxe mudanças significativas em nossa sociedade e deu origem a inúmeros exemplos de reaproveitamento de tecnologias para nos ajudar com a adaptação ao novo normal. Do crescimento maciço das ferramentas de videoconferência aos picos no comércio online, as pessoas tiveram que se ajustar a viver suas vidas profissionais e pessoais online em um ritmo vertiginoso. Como empresa de transformação digital, a Fujitsu está em posição de ajudar nestes esforços e está empenhada em garantir que as transações digitais sejam realizadas com a maior segurança possível, por meio das tecnologias de autenticação de alta segurança.

Novas necessidades que surgiram com o Covid-19

Como resultado da pandemia, agora somos obrigados a usar máscara em nossa rotina. Embora essa seja uma medida necessária para impedir a propagação do vírus, pode ser uma experiência frustrante. Você já passou por um amigo ou conhecido na rua e não o reconheceu? É uma coisa bastante comum nos dias de hoje e não é exclusiva dos humanos – também pode ser um problema para as tecnologias de reconhecimento facial.

De configurações de varejo a eventos, a demanda por autenticação pessoal sem contato e altamente precisa nunca foi tão grande. Em resposta, e para ultrapassar o obstáculo apresentado pelas máscaras faciais às tecnologias de reconhecimento, a Fujitsu está a utilizar IA, aprendizagem profunda e aumento de dados para estabelecer autenticação biométrica multimodal que pode ser viável mesmo em situações em que o uso de máscara é a norma.

A biometria refere-se a medições e cálculos corporais que estão relacionados com características humanas e são comumente usados ​​em tecnologias de autenticação biométrica multimodal de alta segurança desenvolvidas pela Fujitsu. Por exemplo, combinando dois tipos de tecnologias de autenticação – como mapa das veias da palma da mão e impressão digital, ou mapa das veias da palma da mão e reconhecimento facial – a Fujitsu é capaz de alcançar alta precisão e segurança, mantendo uma abordagem sem contato.

Com as melhores ferramentas de reconhecimento facial e autenticação do mapa das veias da palma da mão do mundo, as soluções da Fujitsu prontas para pandemia já existem. No entanto, é preciso criatividade e visão para reimaginá-los em resposta às necessidades em mudança.

Lidando com problemas com duas abordagens: inovação tecnológica e interface do usuário

O reconhecimento facial é rápido, sem contato e tem a vantagem de restringir rapidamente as pessoas semelhantes em um grupo grande de usuários registrados. No entanto, ao confiar em um único identificador biométrico, corre-se o risco de estar incorreto. Conforme indicado pelo NIST FRVT*, espera-se que a taxa de falsa aceitação de reconhecimento facial** esteja entre 1 em 100.000 ou 1 em 1 milhão. Com esse número, espera-se que identifique até 1.000 pessoas. Já a autenticação do mapa das veias da palma da mão suporta até 10.000 pessoas. Por outro lado, a autenticação biométrica multimodal, que combina informações de ambas as identificações, pode lidar com um milhão de usuários, por exemplo.

Em fevereiro de 2020, a Fujitsu juntou-se à Lawson, uma cadeia de lojas de conveniência japonesa, para abrir uma loja experimental sem caixa registadora em uma fábrica da Fujitsu. Ao implementar a autenticação biométrica multimodal, os clientes puderam ser identificados e verificados à medida que entravam na loja, permitindo pagamentos rápidos, seguros e de mãos livres.

Com o objetivo de descobrir problemas de autenticação biométrica multimodal, que podem surgir em situações reais, o experimento revelou que autenticar clientes mascarados era um verdadeiro desafio já que uma grande parte do rosto fica oculta. Além desse problema, no reconhecimento do mapa das veias da palma da mão, alguns participantes podem não saber como o scanner funciona. Usando uma luz infravermelha próxima, ele revela os padrões de veias exclusivos de uma pessoa para autenticar sua identidade. No entanto, se não conhecem o scanner de veias antes, elas não sabem como posicionar a mão para que o sensor faça uma leitura precisa.

A equipe de desenvolvimento da loja experimental abordou esse problema de duas maneiras: desenvolvendo uma tecnologia aumentada de aprendizado de dados, que permite o refinamento altamente preciso, mesmo para rostos usando máscaras, e melhorando a interface óptica do usuário para autenticação da veia da palma.

*: Teste de fornecedor de reconhecimento facial (FRVT) pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST)

https://www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-vendor-test-frvt

**: Porcentagem de identificação equivocada de uma pessoa

Tecnologia de aprendizagem aumentada de dados para apoiar o uso de máscara

A taxa de sucesso do reconhecimento facial diminui quando a máscara é usada, porque os pontos de dados das características faciais são extraídos apenas da área exposta ao redor dos olhos. Isso reduz a quantidade de informações disponíveis para autenticação. Portanto, foi tomada a decisão de deixar a IA aprender gerando imagens com máscaras adicionadas. Usando tecnologia de aprendizagem profunda e tecnologia aumentada de aprendizagem de dados, tornou-se possível estimar a postura da cabeça usando pontos de características faciais e, com isso, gerar automaticamente imagens de máscaras que fossem adequadas, com base na postura dos olhos e do nariz.

Como resultado, a Fujitsu conseguiu criar imagens do uso de máscara de aparência natural, não apenas com variações de posição e forma, mas também cores e padrões adicionais. Isso os levou a uma nova tecnologia que pode responder a uma ampla gama de condições quando a máscara é usada, reduzindo o tempo e a carga de coleta de vários dados de treinamento.

Quando o reconhecimento facial é concluído dessa maneira, atinge mais de 99% de taxa de precisão, que é a mesma de uma pessoa sem máscara. O sucesso desta tecnologia foi reconhecido quando a Fujitsu ficou em 6º lugar no mundo e o principal fornecedor de reconhecimento facial no Japão*** com base no teste realizado pelo US National Institute of Standards and Technology. Além disso, para melhorar a autenticação do mapa das veias da palma da mão, o feedback sobre a altura da mão de uma pessoa é fornecido alterando a cor da luz.

Com essas duas abordagens, a tecnologia de autenticação biométrica multimodal da Fujitsu tornou-se ainda mais segura e fácil de utilizar e está a caminho de conseguir lidar com um milhão de usuários, mesmo com o uso generalizado de máscaras como resultado da pandemia.

***: Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST): Relatório divulgado em novembro de 2020

https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2020/NIST.IR.8331.pdf

Fujitsu resolve problemas do mundo real

Guiada pelo Propósito Fujitsu de contribuir para um mundo mais sustentável, a empresa está empenhada em desenvolver soluções que respondam às necessidades atuais. Transformar as tecnologias existentes, aproveitar a autenticação biométrica multimodal e o aprendizado com aumento de dados para enfrentar os desafios sem precedentes de uma pandemia global é a prova desse compromisso em ação.

No futuro, a tecnologia de autenticação multibiométrica terá uma gama ainda maior de aplicações devido a sua alta segurança, funcionalidade e facilidade de uso. Outros testes de demonstração começaram e a Fujitsu está atualmente trabalhando para tornar a tecnologia amplamente disponível ao público. Espera-se que essas inovações levem a um futuro próximo em que as pessoas possam fazer login no trabalho remoto, receber pacotes de armários de entrega, entrar e sair de escritórios, fazer compras em máquinas de venda automática e usar sites de comércio eletrônico, tudo de mãos vazias e sem contato.

A Fujitsu continuará na vanguarda dessas e de outras tecnologias transformadoras que têm o poder de abordar questões sociais e fazer progressos constantes para o avanço de um mundo mais sustentável.