Sumário
Segundo dados de mercado, em 2024 o mercado brasileiro de biometria sem contato (que engloba biometria facial e vocal) movimentou US$ 370,1 milhões, e a expectativa é que ele ultrapasse a marca de US$ 1 bilhão em 2030, com uma Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR) de cerca de 18,5%.
A biometria facial (também chamada de Reconhecimento Facial), especificamente, oferece vantagens que explicam sua adoção crescente. Uma das principais é a segurança aprimorada: por utilizar dados biométricos únicos, dificulta fraudes e acessos não autorizados. Além disso, proporciona agilidade e conveniência, eliminando a necessidade de senhas, cartões ou contato físico, acelerando processos de autenticação e reduzindo filas em ambientes de grande circulação.
Outro benefício é a redução de perdas e fraudes, especialmente em setores como o financeiro, onde previne o uso indevido de identidades, enquanto em ambientes corporativos impede o acesso de pessoas não autorizadas a áreas sensíveis.
A escalabilidade e flexibilidade também são diferenciais relevantes. A tecnologia pode ser implementada em diferentes ambientes, desde pequenos negócios até grandes corporações, e integrada a outros sistemas de segurança, como câmeras inteligentes, sensores de movimento e softwares de gestão. É altamente adaptável, podendo ser utilizada tanto em dispositivos móveis quanto em sistemas fixos.
Neste artigo, vamos demonstrar passo-a-passo como é simples e rápido implementar, usando nossa plataforma AIOS, uma solução de controle de acesso com reconhecimento facial baseada em IA, que oferece benefícios como monitoramento contínuo e autônomo, alta precisão e alertas automatizados.
Para seguir este tutorial, você precisará de acesso ao AIOS e uma AIBox, além de uma fonte de vídeo IP (um stream RTSP) que possa ser conectada à plataforma e mostre a cena a ser monitorada. Porém, mesmo sem acesso ao sistema, você compreenderá rapidamente a facilidade de uso e flexibilidade de nosso software.
Trabalhando com Coleções
Antes de mais nada, para implementar uma solução de reconhecimento facial no AIOS precisamos criar uma Coleção. Ela nada mais é que um conjuntos de dados (como rostos previamente cadastrados) que podem ser armazenados na plataforma para uso posterior. Componentes como Reconhecimento Facial podem comparar rostos detectados com os armazenados em uma coleção, automatizando ações como liberação de acesso ou envio de notificações de segurança, entre outros usos.
Para fins de exemplo, imagine que estamos implementando uma solução de controle de acesso para um condomínio. Quando uma pessoa se aproximar de uma câmera, queremos que o sistema detecte o rosto e o compare com os previamente registrados, permitindo o acesso caso o rosto pertença ao conjunto ou alertando um funcionário em caso contrário.
Para isso, precisamos criar uma coleção com os rostos de todos os condôminos. Na tela inicial do AIOS, clique no item Coleções no menu lateral esquerdo (o terceiro item, de cima para baixo), e no botão Criar coleção / + Coleção de Faces no canto superior direito da tela.
Na janela que surge, defina um nome em Nome da coleção (ex: Condôminos) e opcionalmente uma descrição para a coleção em Descrição da coleção (ex: Moradores do Condomínio Hermeto Paschoal). Clique no botão Criar.
Você será levado novamente para a tela inicial do módulo de coleções, e um novo cartão será criado para sua coleção. Nossa coleção está pronta, porém vazia. Agora precisamos editá-la para adicionar registros.
Para adicionar um registro a uma coleção, clique sobre o cartão que a representa na tela Coleções, e no botão Adicionar registro no canto superior direito da tela. Na janela que surge, clique em Imagens da face para enviar uma imagem do rosto que deseja adicionar à coleção.
Recomendamos que as imagens tenham resolução máxima de 1.280 × 720 pixels, e tamanho de arquivo máximo de 1 MB. Para melhores resultados, o rosto deve estar centralizado na foto, bem iluminado e sem adereços (como óculos).
Digite o nome que será associado ao registro no campo Nome da face e clique no botão Registrar para concluir o processo. Repita para todas as outras faces que desejar adicionar à coleção.
É possível adicionar mais de uma face a um registro, aumentando a precisão da detecção. Registros também podem ser renomeados ou excluídos. Para saber mais, consulte a documentação do AIOS.
Pipelines e componentes
Agora iremos trabalhar na detecção propriamente dita. O AIOS usa os conceitos de Componentes e Pipelines. Um componente desempenha uma tarefa simples, como receber vídeo de uma câmera, detectar um objeto, contar o número de vezes que um evento ocorre ou identificar mudanças em uma área da imagem. Já uma pipeline é o nome dado a um conjunto de componentes interconectados que capturam e processam a imagem para um objetivo específico.
Todo o trabalho no AIOS ocorre em uma pipeline. Portanto, temos que criar uma. Na interface do AIOS, selecione o item Pipelines (o segundo de cima para baixo) na barra de ferramentas à esquerda da tela, e depois clique no botão +Adicionar Pipeline, no canto superior direito.
Na janela que surge, no campo Nome da pipeline, indique um nome descritivo (ex: “Controle de acesso”) para sua pipeline, e em Dispositivo escolha o dispositivo (AIBox) onde a pipeline será criada. Clique no botão Criar pipeline.
A tela seguinte mostra uma prévia de sua pipeline e dos resultados. Como a pipeline foi recém-criada, ambas as áreas estão vazias. Clique no botão Editar no topo da tela para começar a construir sua pipeline.
Recebendo vídeo
O primeiro componente que iremos utilizar é o Feed de Video. Este é o componente fundamental de toda pipeline no AIOS, e indica a fonte de vídeo que iremos utilizar na detecção. Basta clicar sobre o componente na lista à direita da tela e em um espaço vazio na área de trabalho para posicioná-lo.
Precisamos configurar alguns parâmetros de Feed de Vídeo. Nome é opcional, e serve para identificar o componente, por exemplo “Camera_Portaria”. URL é a URL do stream de vídeo da câmera que será usada na detecção. Por exemplo, rtsp://admin:password@192.168.15.100:554.
Nesta URL, os parâmetros admin e password são, respectivamente, o usuário e senha necessários para acessar o stream. Após o @ temos o endereço IP da câmera (no exemplo, 192.168.15.100) e porta (554). Vale lembrar que os parâmetros mostrados aqui são somente um exemplo, você deve preencher os valores reais correspondentes à sua câmera.
Em FPS você deve informar quantos quadros por segundo (Framerate) serão processados durante a detecção, entre 1 e 10. Quanto maior for o número de quadros por segundo, maior a demanda por processamento em sua AIBox. A maioria das soluções, incluindo o reconhecimento facial, não demanda um framerate alto, portanto podemos usar o valor padrão, 5.
Não precisaremos modificar nenhum outro parâmetro agora. O componente Feed de Video ficará assim:
Identificando faces
O AIOS tem dois componentes dedicados à biometria facial. Reconhecimento Facial faz o reconhecimento localmente, ou seja, nenhuma imagem deixa a AIBox. Isso o torna a melhor opção para casos em que maior privacidade e baixa latência são necessárias. Seu uso é recomendado para aplicações de pequena escala, com até 300 faces cadastradas.
Já Reconhecimento Facial 2.0 executa a detecção remotamente, na nuvem. Para isso, um pequeno trecho da imagem, contendo somente a face a ser reconhecida, é enviado ao servidor e descartado após a detecção. Este componente usa um algoritmo de reconhecimento mais robusto, o que o torna adequado para situações onde é necessária maior precisão na detecção.
Para nosso exemplo, Reconhecimento Facial é o suficiente. Clique no componente na lista à direita da tela e em um espaço vazio da área de trabalho para posicioná-lo abaixo de Feed de vídeo.
Note que na borda inferior do componente Feed de Vídeo existe um pequeno círculo laranja. Este círculo também está presente na borda superior do componente Reconhecimento Facial. Para conectar os componentes, basta clicar no círculo na borda inferior de Feed de Vídeo e arrastar o mouse até o círculo na borda superior de Detector de Pessoas. Uma linha pontilhada surgirá, demonstrando a conexão entre eles.
O único campo do componente Reconhecimento Facial com o qual temos de nos preocupar é Coleções de faces, onde iremos indicar qual coleção será usada para comparação. No nosso caso, a coleção Condôminos que criamos anteriormente.
Os parâmetros Limiar de similaridade, Limiar de distância entre os olhos, Limiar de ângulo dos olhos e Limiar de frequência podem ser usados para ajuste fino da detecção, mas normalmente não precisam ser modificados. Consulte a documentação do componente para saber mais.
Gerando alertas
O AIOS pode ser configurado para tomar uma enorme variedade de ações com base nos resultados de uma detecção, como o envio de alertas via WhatsApp, E-mail ou Kanban, integração com software de monitoramento como o Moni ou com equipamento industrial via CLPs (Controladores Lógicos Programáveis). É possível até mesmo desenvolver soluções customizadas, utilizando nossa API para integrar resultados de detecção com seus sistemas internos.
Em nosso exemplo, vamos gerar dois simples alertas via WhatsApp, um quando um condômino for detectado, e outro que será enviado no caso de um visitante desconhecido. Note que este é apenas um exemplo. Com a mesma facilidade você poderia acionar um CLP para ativar uma catraca quando um morador for detectado ou soar um alerta na portaria no caso de um desconhecido.
Posicione um componente WhatsApp abaixo de Reconhecimento Facial e conecte os componentes como mostramos anteriormente. Os parâmetros de WhatsApp são simples: Número de telefone é o número que irá receber a mensagem. Ele deve estar no formato +DDI_DDD_Numero. Por exemplo, para mandar uma mensagem para um telefone de São Paulo com o número 12345 6789, usamos +55 (DDI do Brasil), 11 (DDD de São Paulo) e o número, ou seja: +5511123456789.
No campo Mensagem Personalizada, digite o texto da mensagem que será enviada. Aqui vamos alertar quando um morador for reconhecido, então a mensagem será “Morador detectado”. Defina o parâmetro Enviar Imagem, para True para que o alerta inclua também uma imagem do rosto detectado.
O parâmetro Tempo entre Notificações, especificado em segundos, impede o envio de notificações sucessivas em um curto intervalo de tempo, evitando o que é conhecido como “enxurrada de alertas”.
Imagine que ele esteja definido para 10 segundos. Isso significa que, assim que uma pessoa entrar na área demarcada, um alerta será enviado. Novos alertas só serão enviados se a pessoa continuar na área demarcada após 10 segundos do alerta anterior.
O último parâmetro é Notificação de rosto. Basicamente, ele estabelece que uma mensagem será gerada se o rosto detectado pertencer à coleção indicada, Condôminos. Caso contrário, nenhum alerta será gerado.
Para gerar um alerta no caso de rostos desconhecidos, adicione um segundo componente WhatsApp ao lado do primeiro, e também conecte-o a Reconhecimento Facial, como mostrado abaixo.
Configure-o como o primeiro componente: adicione um número de telefone (que pode ser diferente do anterior), uma mensagem (Ex: “Visitante na portaria!”), defina Enviar imagem para True e o Tempo entre notificações desejado. A diferença fica no parâmetro Notificação de rosto: em vez de selecionar uma coleção, selecione a opção Unknown, que vai gerar uma notificação em caso de rostos desconhecidos.
Testando a pipeline
Nossa pipeline de reconhecimento facial está pronta. Recapitulando, ela funcionará da seguinte forma:
- Obtém vídeo de uma câmera IP
- Procura por faces no vídeo usando o componente Reconhecimento Facial, comparando as faces encontradas com as registradas na coleção Condôminos.
- Caso a face seja encontrada na coleção, envia uma mensagem (“Morador detectado”) e uma imagem do rosto encontrado para um número de WhatsApp especificado.
- Caso a face não pertença à coleção, envia uma mensagem diferente (“Visitante na portaria!”) e uma imagem do rosto encontrado para um número de WhatsApp especificado.
Para testar os resultados, salve sua pipeline, clicando no botão Salvar no topo da tela. Você será levado para a tela de visualização da pipeline. Execute-a clicando no botão Play (▶) no topo da tela, e aguarde alguns segundos até que uma imagem da câmera apareça na área Visualização.
À medida que rostos forem surgindo em frente à câmera, você receberá mensagens nos números de telefone especificados indicando se os rostos foram reconhecidos ou não. Para parar a pipeline, clique no botão Stop (⏹) no topo da tela.
Conclusão
Obviamente, esta é somente uma pequena amostra do que é possível realizar com o AIOS, que se destaca como uma plataforma abrangente e versátil no campo da visão computacional e IA de borda graças à sua flexibilidade.
Com sua capacidade de atender a diversos setores — da indústria à logística, da segurança às cidades inteligentes — o AIOS oferece soluções inovadoras que transformam dados visuais em insights acionáveis e resultados tangíveis, sem a necessidade de experiência técnica. Fale conosco, e descubra como o AIOS pode acelerar sua transformação digital.
