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Servidores da Manaus Previdência se preparam para utilizar reconhecimento facial como ponto eletrônico

A Prefeitura de Manaus, por meio da Manaus Previdência, passará por uma mudança tecnológica nos próximos meses.


O ponto eletrônico digital por meio da biometria com impressão digital está sendo substituído por um novo modelo que utiliza um tipo de computação visual conhecido como reconhecimento facial.
A modernização é proveniente da iniciativa do servidor Heron Moura, do setor de Tecnologia da Informação, que após um processo de 60 dias de pesquisa e desenvolvimento, resultou na produção de um programa chamado Sisface, capaz de realizar a identificação do rosto de cada pessoa a partir de um cadastro de imagens. O sistema já está plenamente integrado à Base de dados Oracle MySQL já existente de funcionários e colaboradores da Manaus Previdência.

Nas últimas duas semanas, em torno de 70 servidores e estagiários da autarquia participaram de um curso para entender o processo e testar seu reconhecimento. Um total de 14 turmas de servidores aprendeu a usar o procedimento que se encontra em processo de avaliação e ajustes.
Para o idealizador do projeto, esse é o início de um processo de mudança cultural na Manaus Previdência. Heron informa que até 2023 almeja realizar toda a transição. “Até o momento, em nosso laboratório, o Sisface tem atingido taxas consistentes de sucesso de aproximadamente 95% de acertos. Acredito que faltam poucos ajustes para alcançarmos a totalidade”, explica.
Para esse projeto, Heron relata que utilizou o “Yolo”, uma ferramenta da rede neural que significa “You Only Look Once”. De acordo com ele, o “Yolo” é uma opção extremamente rápida e avançada em termos de recursos de redes neurais para pesquisas em computação visual e os indicadores são satisfatórios.
A tecnologia utilizada envolve diversas aplicações agrupadas e em uso simultâneo. “Utilizamos a rede neural convolucional YOLO-V2/9000-DARKNET, em associação com o framework Google TensorFlow-JS, e as bibliotecas abertas FaceAPI e WiderFace de Treinamento Facial. O sistema foi em sua maior parte escrito em Javascript, PHP e backend NodeJS.

De acordo com o servidor, a rede neural é um conceito de inteligência artificial e de computação matemática que imita a estrutura biológica de camadas de neurônios humanos. “No caso específico da API aplicada em nossos testes, utilizamos um modelo que basicamente analisa 68 pontos faciais humanos e é capaz de perceber e interpretar diferentes tipos de expressões do rosto: sérias, sorrindo, com óculos ou sem óculos”, relata. Ele estima que todo o processo de planejamento, criação e execução custaria ao erário cerca de R$ 70 mil, entretanto não houve ônus algum para a autarquia porque utilizou ferramentas gratuitas.

Foto – Darlan Arcanjo / Manaus Previdência

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