Imagine a seguinte situação: você quer abrir uma conta em um banco digital e opte pela conveniência de fazer isso através da aplicação. Em uma das etapas de embarque, o aplicativo solicita uma imagem de seu rosto e descreve instruções para uma captura aceitável. A captura acaba não saindo de acordo com as instruções, entretanto, a imagem é aceita.
Com a conta criada, você vai, animado, organizar suas finanças, e quando tentar acessá-la usando o reconhecimento facial, ela não funciona. Você tenta outras vezes e o erro permanece.
O que deveria ser uma solução prática e fácil torna-se um problema e a insistência do erro traz a sensação de que seus dados podem ter sido defraudados, uma vez que não são aceitos.
Conheça aqui as principais tendências de falhas de segurança para 2022.
Se a situação apresentada acima já causa desconforto, quando levada a um caso extremo, como uma cena de crime, o impacto é ainda maior.
Neste exemplo, um suspeito comete um crime e é capturado brevemente por uma câmera de monitoramento. A partir deste fragmento, seria fácil identificar o sujeito cruzando o fragmento detectado com o banco de dados forense, certo?
Errado. A identificação só seria possível se a imagem registrada fosse de qualidade suficiente para "combinar" com o fragmento existente. Em resumo, vários erros de identificação acontecem quando a qualificação cadastral biométrica não é feita com sucesso.
Seja a dificuldade de acesso à conta bancária ou a possibilidade de um suspeito de crime ser liberado, a falta de qualidade biométrica pode trazer danos irreparáveis.
Pensando nisso, Ph.D João Janduy, Pesquisador de BioPass ID, em sua tese de doutorado, desenvolveu um algoritmo proprietário com a intenção de otimizar e analisar a qualidade das imagens biométricas.
Antes de conhecê-lo, vamos primeiro entender o que é qualificação biométrica e qual é a sua importância. Acompanhe a leitura!
Entendendo a Qualificação Biométrica
O processo de reconhecimento biométrico acontece em 3 etapas principais: captura, extração e identificação.
A captura é seu primeiro passo. Por ser a base do processo, seu efeito afeta diretamente os processos conseqüentes.
Por sua vez, a extração é a etapa na qual as minúcias de atributos de imagem biométricos, ou seja, as características que tornam a biometria única, são coletadas.
Finalmente, há a etapa de identificação, na qual os biométricos serão comparados entre si e assim identificados.
Pode-se ver que um passo está diretamente ligado ao outro, deixando claro que quando um deles falha, os outros responderão de acordo com o erro, portanto, se a captura falhar, a identificação tende a falhar também. Isto causa frustração para quem a utiliza e perdas para quem a fornece, já que cada impressão tem um custo.
Essas falhas têm origem no momento do registro, o chamado "onboarding". É neste momento do onboarding com captura biométrica que entra em jogo a qualificação, para aumentar a segurança em um sistema e reduzir a taxa de erros, tornando a identificação mais clara e eficaz.
Quando feito no modo presencial, o onboarding tem uma pessoa responsável por induzir a qualidade da biometria registrada.
No onboarding digital, é um algoritmo que é responsável por induzir o sucesso através de instruções para adquirir uma biometria de qualidade. Neste caso, as instruções por si só não resolvem os erros de uma captura.
Para isso, deve haver um sistema com um algoritmo capaz de medir e apontar os erros de registro, aumentando significativamente as chances de sucesso.
Quality API
Entendendo a qualificação biométrica como um facilitador do reconhecimento biométrico, o Quality API se tornou outra solução BioPass ID, trazendo velocidade, segurança e prevenindo erros futuros que trazem tanta insatisfação.
É um pacote API com características que acusam e investigam a captura biométrica, e permitem a qualificação dos dados de registro, seja por reconhecimento facial ou por impressão digital.
Além disso, possui níveis de segurança que medem a qualidade exigida de acordo com o critério do cliente.
Para alcançar a padronização na qualificação de impressões digitais, o algoritmo atua de acordo com o NFIQ (NIST Fingerprint Image Quality), um software que permite a padronização mundial de sensores de impressão digital com qualidades de imagem, pertencentes ao FBI.
Para o reconhecimento facial, o API de qualidade é baseado no padrão internacional utilizado para a emissão de passaportes, a ICAO.
Ele usa 27 atributos para verificar a qualidade biométrica com alguns requisitos como não desviar o olhar, não ser uma imagem desfocada e não usar acessórios, requisitos que você provavelmente já viu em algum registro.
Em geral, essas medidas são necessárias para tornar a verificação mais segura com o aumento da qualidade das impressões biométricas.
Conclusão
Foi notado que a qualificação biométrica não só está presente em vários campos de nossa vida diária, mas também tem uma importância crítica, pois traz consigo marcas de identidade de todo o mundo, além de servir como uma solução para fomentar um futuro sem senhas e até mesmo ser capaz de promover a justiça nos casos criminais.
Descubra aqui se o futuro é sem senhas.
Investir em biometria sem se preocupar com a qualidade é como fazer um trabalho na metade. A conclusão do processo biométrico é feita com a participação da qualificação.
Teste nossas soluções e garanta a mais avançada tecnologia biométrica em seu negócio!
