Foto: SpyBusters/Reprodução
Por Antonio Lira
Seria possível o desenvolvimento de um software para identificar parentesco entre duas pessoas por meio de fotografias? A tese de doutorado “Identifying kinship cues from facial images”, de Tiago Figueiredo Vieira, tentou responder a essa pergunta. O trabalho – que foi respectivamente orientado e co-orientado pelos professores Eduardo Fontana no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da UFPE e Andrea Bottino no Instituto Politécnico de Turim – procurou identificar parentesco entre irmãos e pais e filhos.
Sistemas de análise facial automática já são amplamente utilizados ao redor do mundo,porém, em geral, consistem em identificar se uma pessoa é quem ela diz ser comparando-a com uma fotografia dela previamente armazenada. A utilização dessa técnica para a identificação de parentesco é algo novo e existem poucos trabalhos divulgados ao redor do mundo sobre o assunto. Neste caso, a ideia é comparar as faces de duas pessoas, o que insere complicações como diferenças de gênero e idade entre os indivíduos analisados.
De acordo com Tiago, um dos principais problemas dos outros trabalhos da área era que não havia uma base de dados para ser tomada como referência. “As bases de dados consistiam em fotos de celebridades coletadas da internet, em que diversos fatores como iluminação, expressões faciais e maquiagem poderiam afetar o estudo”, explica. Procurando resolver esse problema, foram coletados pares de imagens de irmão sem sessões de fotografia profissional, com luz e plano de fundo controlados. Através desse material, também foram gerados aleatoriamente pares de não-parentes.
Após a coleta, as imagens foram processadas e suas características, como geometria, textura e cor, foram traduzidas para representações matemáticas. Em seguida, as representações de duas faces foram cruzadas para gerar amostras positivas (que representam pares de parentes) e amostras negativas (que representam pares de não-parentes). O software foi treinado usando a maioria das amostras e testado nas amostras restantes. Esse procedimento foi repetido várias vezes para gerar resultados estatisticamente consistentes. Adicionalmente, um processo de seleção de características indicou quais eram as variáveis mais relevantes ao processo de classificação. Com isso, se obteve uma precisão de até90%no reconhecimento de irmãos.
Um dos objetivos de Tiago também foi identificar se seu software teria uma precisão maior que a humana na hora de identificar parentesco. “É sabido que nós temos a capacidade de, com um certa precisão, determinar se duas pessoas são parentes ou não através da inspeção de suas fotos e a ideia foi ensinar a máquina a fazer o mesmo”, afirma. Tiago realizou uma pesquisa na internet em que, com a mesma base de dados utilizada no desenvolvimento do software, perguntava para as pessoas se elas achavam que dois indivíduos eram parentes ou não. As pessoas classificaram a base de dados com precisão de até 75%, enquanto o software superou a capacidade de julgamento humano, atingindo 90% de precisão.
O trabalho tem aplicações em ciência forense, na localização de parentes perdidos, e na automatização da anotação e gerenciamento de base de dados de imagens. Como um exemplo, a identificação de parentesco pode ser implementado em sites como o Facebook ou o Google. Apesar de ter obtido um resultado satisfatório, que inclusive superou o de outros trabalhos desenvolvidos na área, Tiago afirma que ainda há muito a trabalhar. “Não posso afirmar que criei um software que identifica parentesco com 90% de precisão. Como trabalhamos com estatística, esse resultado não é uma verdade absoluta”, ressalta. “Apesar disso, o classificador foi testado numa base de dados mais geral, coletada da internet, e alcançou precisão de até 79%.”
De acordo com Tiago, ainda existem problemas como analisar gêmeos idênticos como não sendo a mesma pessoa ou pessoas que têm um rosto muito similar mas não possuem parentesco. Mas Tiago acredita que, no futuro, a técnica estará tão desenvolvida a ponto de poder ser comercializada.
* Antonio Lira é articulista da Agência de Notícias da UFPE, onde esse texto foi publicado
