TASP - SENASP | O que são “falsos positivos” no processo de identificação por reconhecimento facial?

 

O que são “falsos positivos” no processo de identificação por reconhecimento facial?

Escolha uma opção:

a. O “falso positivo” ocorre quando o sistema não é capaz de reconhecer indivíduos procurados nas imagens.

b. Trata-se do processo de inclusão de fotografias de indivíduos semelhantes ao suspeito antes da análise fotográfica.

c. Alertas equivocados acerca da identificação de um suspeito na imagem analisada. (X)

d. Trata-se do nome do algoritmo mais usado por empresas que desenvolvem sistemas de reconhecimento facial.

e. O termo é uma referência aos ganhos ilusórios para a conduta policial através da implementação de sistemas de reconhecimento facial.

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Sua resposta está correta.

A resposta correta é: Alertas equivocados acerca da identificação de um suspeito na imagem analisada.

Analisando as opções sobre falsos positivos em reconhecimento facial

A opção correta é a letra c.

Falso positivo em reconhecimento facial significa que o sistema gerou um alerta indicando a identificação de uma pessoa, quando na verdade essa pessoa não é quem o sistema afirma ser. É um erro do sistema, que confunde uma pessoa com outra.

Por que as outras opções estão incorretas?

• Opção a: Um "falso negativo" é quando o sistema não reconhece alguém que deveria ser reconhecido.
• Opção b: Essa prática não é comum e não é a definição de falso positivo.
• Opção d: Não existe um algoritmo universalmente chamado de "falso positivo".
• Opção e: Essa opção trata de um debate mais amplo sobre os impactos sociais do reconhecimento facial, não da definição técnica de falso positivo.

Em resumo:

• Falso positivo: Erro do sistema que identifica uma pessoa como outra.
• Falso negativo: Erro do sistema que não identifica uma pessoa que deveria ser identificada.

Por que os falsos positivos são um problema?

• Invasão de privacidade: Pessoas inocentes podem ser acusadas erroneamente.
• Preconceito algorítmico: Sistemas de reconhecimento facial podem ter vieses raciais e de gênero, aumentando a probabilidade de falsos positivos em determinados grupos.
• Consequências legais: Falsos positivos podem levar a detenções injustas e outros problemas legais.

É importante ressaltar que os falsos positivos são um desafio significativo para a tecnologia de reconhecimento facial e que a taxa de erro varia de acordo com a qualidade das imagens, as características faciais da pessoa e a sofisticação do algoritmo.