Visão computacional na atividade policial
DOI:
https://doi.org/10.34117/bjdv9n8-082Keywords:
reconhecimento facial, visão computacional, atividade policialAbstract
A visão computacional é um atributo para compreender o que ocorre diante de uma câmera, e recursos computacionais auxiliam em ações ou decisões num ambiente de processamento de dados. As aplicações de visão computacional apresentam-se nas mais variadas áreas como: vídeo vigilância, biometria, setor automotivo, transportes, fotografia, etc. Câmeras modernas tem capacidade de foco automático em rostos humanos e a partir disso detectar e reconhecer pessoas, e também objetos, animais entre outros. O reconhecimento ótico de caracteres permite a identificação automatizada de documentos. Câmeras corporais, câmeras de celulares, câmeras da cidade e gravadores veiculares estão presentes no dia a dia e podem ser usados para reconhecimento facial, o que constitui considerável potencial para ajudar o trabalho da polícia. Reconhecimento facial teve grande impulsionamento depois da publicação da biblioteca OpenCV. Neste artigo discutiremos alguns parâmetros desta biblioteca para a identificação de rostos, as vantagens deste tipo de recurso, além da apresentação de uma ferramenta de testes, a comparação desta ferramenta com um aplicativo de mercado, aspectos legais além das características de interesse na atividade policial e tendencias.
References
BARELLI, F. Introdução a Visão Computacional: Uma abordagem prática com Python e OpenCV. 2018.
JETHAVA, S. What is Face Recognition. Disponível em: <http://techiesgazette.marwadiuniversity.ac.in/?p=1427>. Acesso em: 8/7/2023.
Lei no 12.965/2014. .Disponível em: <https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2011-2014/2014/lei/l12965.htm>. .
Lei no 13.709/2018. .Disponível em: <https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm>. .
LIEN, C. C.; LIN, P. R. Drowsiness recognition using the least correlated LBPH. Proceedings of the 2012 8th International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing, IIH-MSP 2012. Anais... . p.158–161, 2012.
MARENGONI, M.; STRINGHINI, S. Tutorial: Introdução à Visão Computacional usando OpenCV. Revista de Informática Teórica e Aplicada, v. 16, n. 1, p. 125–160, 2010. Universidade Federal do Rio Grande do Sul.
MOLDER, A. L.; ENLUND ASTROM, I.; LEITET, E. Development of a score-to-likelihood ratio model for facial recognition using authentic criminalistic data. 2020 8th International Workshop on Biometrics and Forensics, IWBF 2020 - Proceedings. Anais... , 2020. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
NEUFELD, D. 1 Trillion Market Cap Club. Disponível em: <https://www.visualcapitalist.com/nvidia-joins-the-trillion-dollar-club/>. Acesso em: 11/7/2023.
PIVA, D.; MARIA, J. •; JUNQUEIRA, R.; et al. Detecção e reconhecimento facial: uma abordagem prática. .
PULLI, K.; BAKSHEEV, A.; KORNYAKOV, K.; ERUHIMOV, V. HCI 1 Realtime Computer Vision with OpenCV. , p. 1–17, 2012. Disponível em: <https://queue.acm.org/detail.cfm?id=2206309>. Acesso em: 8/6/2023.
SHARMA, V. J. Designing of Face Recognition System. ICICCS. Anais... . v. 10, p.459–461, 2019. Association for Computing Machinery.
XU, Z.; BAOJIE, X.; GUOXIN, W.; INSTITUTE OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERS. Canny edge detection based on Open CV. 13th International Conference on Electronic Measurement & Instruments - ICEMI’2017. Anais... . p.53–56, 2017.
ZHANG, Q.; YU, Z.; SHI, W.; ZHONG, H. Demo abstract: EVAPS: Edge video analysis for public safety. Proceedings - 1st IEEE/ACM Symposium on Edge Computing, SEC 2016. Anais... . p.121–122, 2016. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
