p Os especialistas em reconhecer rostos muitas vezes desempenham um papel crucial em casos criminais. Uma foto de uma câmera de segurança pode significar prisão ou liberdade para um réu - e o testemunho de examinadores forenses altamente treinados informa ao júri se a imagem realmente retrata o acusado. Quão bons são os especialistas em reconhecimento facial? A inteligência artificial ajudaria? p Um estudo que aparece hoje no Anais da Academia Nacional de Ciências trouxe respostas. Em um trabalho que combina ciência forense com psicologia e pesquisa de visão computacional, uma equipe de cientistas do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) e três universidades testou a precisão dos identificadores de rosto profissionais, fornecendo pelo menos uma revelação que surpreendeu até os pesquisadores:seres humanos treinados têm melhor desempenho com um computador como parceiro, não outra pessoa.

p "Este é o primeiro estudo a medir a precisão da identificação facial para examinadores faciais forenses profissionais, trabalhando em circunstâncias que se aplicam ao trabalho de caso do mundo real, "disse o engenheiro eletrônico do NIST P. Jonathon Phillips." Nosso objetivo mais profundo era encontrar melhores maneiras de aumentar a precisão das comparações faciais forenses. "

p O esforço da equipe começou em resposta a um relatório de 2009 do Conselho Nacional de Pesquisa, "Strengthening Forensic Science in the United States:A Path Forward", que ressaltou a necessidade de medir a precisão das decisões do examinador forense.

p O estudo NIST é o exame mais abrangente até o momento do desempenho da identificação facial em um grande, grupo variado de pessoas. O estudo também examina a melhor tecnologia, comparando a precisão de algoritmos de reconhecimento de rosto de última geração com especialistas humanos.

p O resultado desse confronto clássico de humano contra máquina? Nenhum dos dois obtém os melhores resultados sozinho. A precisão máxima foi alcançada com a colaboração entre os dois.

p "As sociedades contam com a experiência e o treinamento de examinadores faciais forenses profissionais, porque seus julgamentos são considerados os melhores, "disse a co-autora Alice O'Toole, professor de ciências cognitivas na Universidade do Texas em Dallas. "Contudo, aprendemos que, para obter a identificação facial mais precisa, devemos combinar as forças dos humanos e das máquinas. "

p Os resultados chegam em um momento oportuno no desenvolvimento da tecnologia de reconhecimento facial, que vem avançando há décadas, mas só recentemente alcançou competência semelhante à de humanos de alto desempenho.

p "Se tivéssemos feito este estudo há três anos, o melhor desempenho do algoritmo de computador teria sido comparável ao de um aluno não treinado médio, "Phillips disse." Hoje em dia, algoritmos de última geração funcionam tão bem quanto um profissional altamente treinado. "

p O próprio estudo envolveu um total de 184 participantes, um grande número para um experimento desse tipo. Oitenta e sete eram examinadores faciais profissionais treinados, enquanto 13 eram "super reconhecedores, "um termo que implica habilidade natural excepcional. Os 84 restantes - os grupos de controle - incluíram 53 examinadores de impressões digitais e 31 alunos de graduação, nenhum deles tinha treinamento em comparações faciais.

p Para o teste, os participantes receberam 20 pares de imagens faciais e avaliaram a probabilidade de cada par ser a mesma pessoa em uma escala de sete pontos. A equipe de pesquisa selecionou intencionalmente pares extremamente desafiadores, usando imagens tiradas com controle limitado de iluminação, expressão e aparência. Eles então testaram quatro dos mais recentes algoritmos computadorizados de reconhecimento facial, todos desenvolvidos entre 2015 e 2017, usando os mesmos pares de imagens.

p Três dos algoritmos foram desenvolvidos por Rama Chellappa, professor de engenharia elétrica e da computação na Universidade de Maryland, e sua equipe, que contribuíram com o estudo. Os algoritmos foram treinados para trabalhar em situações gerais de reconhecimento facial e foram aplicados sem modificação nos conjuntos de imagens.

p Uma das descobertas não foi surpreendente, mas significativa para o sistema de justiça:os profissionais treinados se saíram significativamente melhor do que os grupos de controle não treinados. Este resultado estabeleceu a habilidade superior dos examinadores treinados, proporcionando assim, pela primeira vez, uma base científica para o seu testemunho em tribunal.

p Os algoritmos também se saíram bem, como pode ser esperado da melhoria constante no desempenho do algoritmo nos últimos anos.

p O que levantou as sobrancelhas coletivas da equipe foi o desempenho de vários examinadores. A equipe descobriu que combinar as opiniões de vários examinadores forenses não trouxe os resultados mais precisos.

p "Nossos dados mostram que os melhores resultados vêm de um único examinador facial trabalhando com um único algoritmo de alto desempenho, "Phillips disse." Embora a combinação de dois examinadores humanos melhore a precisão, não é tão bom quanto combinar um examinador e o melhor algoritmo. "

p A combinação de examinadores e IA não é usada atualmente no trabalho forense do mundo real. Embora este estudo não tenha testado explicitamente essa fusão de examinadores e IA em um ambiente forense operacional, os resultados fornecem um roteiro para melhorar a precisão da identificação facial em sistemas futuros.

p Embora o projeto de três anos tenha revelado que humanos e algoritmos usam abordagens diferentes para comparar rostos, ele coloca uma questão tentadora para outros cientistas:qual é a distinção subjacente entre a abordagem humana e a algorítmica?

p "Se combinar decisões de duas fontes aumenta a precisão, então, este método demonstra a existência de diferentes estratégias, "Phillips disse." Mas não explica como as estratégias são diferentes. "