Como as Forças de Segurança Pode Rastrear Pessoas de Interesse Sem Recorrer ao Reconhecimento Facial

A quantidade de vídeo evidência disponível para equipes de investigação atingiu níveis sem precedentes. De acordo com a Bureau of Justice Assistance, aproximadamente 80% dos crimes envolvem alguma forma de vídeo evidência, e essa tendência não mostra sinais de desaceleração.

Vários fontes contribuem para essa inundação de vídeo evidência, variando desde câmeras de segurança e filmagens de trânsito até câmeras corporais, dashcams e dispositivos portáteis. Com 97% dos americanos possuindo um dispositivo móvel, a disponibilidade de tal filmagem se tornou onipresente em ambos os setores público e privado. Além disso, a implantação generalizada de câmeras corporais por departamentos de polícia locais e escritórios de xerifes amplifica ainda mais a prevalência de vídeo evidência: mais de 47% das agências de aplicação da lei de propósito geral e 80% dos grandes departamentos de polícia usam câmeras corporais.

Usando IA na revisão de vídeo evidência

Tradicionalmente, analisar filmagens de vídeo exigia processos de revisão manual trabalhosos, mas os avanços na tecnologia de IA permitiram a automação e a análise acelerada de vídeo evidência.

Por exemplo, um vídeo de 10 minutos agora pode ser analisado em minutos, em vez de horas gastas em revisão manual. Da mesma forma, algoritmos de IA podem rastrear pessoas de interesse em vários arquivos de vídeo e formatos, identificando possíveis combinações com base em recursos específicos de indivíduos.

Um benefício crucial da IA na segurança pública reside em sua capacidade de analisar rapidamente grandes conjuntos de dados em tempo real. Através do uso de algoritmos de aprendizado de máquina, as plataformas de IA se destacam na detecção de padrões, identificação de anomalias e previsão de ameaças potenciais com precisão aumentada.

Essa capacidade permite que as agências de aplicação da lei (LEAs) — entre os primeiros respondentes e outros stakeholders de segurança pública — lidem efetivamente com questões de segurança e otimizem a alocação de recursos de forma proativa e eficiente, mantendo os humanos no loop do processo de automação e capacitando esses membros da equipe a trabalhar com melhores dados em um período de tempo mais rápido.

Ao aproveitar certas soluções de IA, as LEAs podem otimizar a análise de vídeo evidência conectando imagens em diferentes arquivos para construir uma narrativa abrangente de indivíduos, eventos e cronogramas. Isso melhora significativamente a eficiência e a eficácia das investigações, tanto dentro quanto fora do âmbito legal.

No entanto, o uso de IA em investigações despertou preocupações sobre leis de privacidade e proteção de informações pessoalmente identificáveis (PII), com foco particular em como a tecnologia de reconhecimento facial pode ser empregada sem infringir esses direitos.

Felizmente, com o surgimento de tecnologias de IA de ponta, agora há uma abordagem alternativa para rastrear pessoas de interesse em arquivos de vídeo que não depende do reconhecimento facial.

IA que protege PII

Existem modelos de IA alternativos que priorizam a integridade do PII, permitindo que os investigadores identifiquem informações relevantes sem recorrer ao reconhecimento facial ou a outros marcadores biométricos que possam comprometer a privacidade pessoal. Essa abordagem não apenas acelera o processo de análise, mas também mitiga os riscos de privacidade associados à vigilância por vídeo.

Priorizando privacidade sem sacrificar velocidade

A importância do tempo não pode ser superestimada. Em casos envolvendo pessoas desaparecidas, as primeiras 48 horas são cruciais, pois as evidências permanecem frescas e a probabilidade de localizar o indivíduo é maior. Ao aproveitar a IA para acelerar a revisão de vídeo evidência, as LEAs podem aumentar a probabilidade de encontrar pessoas desaparecidas e identificar pessoas de interesse.

Em situações em que o reconhecimento facial não é prático ou ético, a tecnologia de detecção de objetos humanoides (HLO) se torna indispensável. Com a detecção de HLO, um motor de IA identifica indivíduos com base em recursos específicos que foram treinados para reconhecer, como roupas, piercings ou calçados. Ao identificar instâncias em que esses recursos aparecem, a IA agiliza o processo de revisão de extensas filmagens de vídeo, melhorando assim a eficiência do tempo.

Casos de uso para detecção de HLO incluem identificação de vítimas, identificação e captura de suspeitos, identificação de testemunhas e mais.

Outras maneiras pelas quais a IA ajuda as forças de segurança a localizar indivíduos em filmagens de vídeo

Além de identificar indivíduos sem o uso do reconhecimento facial, a IA oferece outros métodos que podem ajudar analistas humanos e investigadores a rastrear pessoas, estabelecer cronogramas importantes e coletar informações importantes — liberando-os de tarefas tediosas para que possam dedicar mais tempo às suas comunidades.

Big data e análise preditiva

No domínio das capacidades de busca, a IA está revolucionando o big data e a análise preditiva, oferecendo avanços cruciais:

• Conjuntos de dados extensos, que incluem conteúdo de mídia social e registros públicos, são utilizados para antecipar possíveis localizações e padrões de comportamento de alguém.
• Modelagem preditiva capacita os investigadores a refinar parâmetros de busca, direcionando recursos para áreas onde eles estão mais propensos a ter o maior impacto.
• Técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) são utilizadas para vasculhar postagens de mídia social, extrair insights valiosos que melhoram os esforços para localizar pessoas de interesse.

Análise geoespacial

Utilizando Sistemas de Informação Geográfica (GIS), mapeamento e análise de terreno desempenham papéis fundamentais em operações de busca e resgate. Com a integração da IA, esses processos são automatizados, melhorando a precisão da análise de dados geoespaciais. Essa automação permite que os investigadores processem rapidamente grandes conjuntos de dados, identificando padrões que poderiam ser ignorados quando se usam métodos convencionais.

Rastreamento de veículos

Rastrear indivíduos em filmagens de vídeo só funciona se eles estiverem visíveis para a câmera, o que pode se tornar um problema se eles entrarem em um veículo. Para responder a isso, existem soluções de rastreamento de IA que podem fazer a transição suave de rastrear pessoas para rastrear veículos. Dessa forma, a polícia ainda pode localizar indivíduos e manter a integridade da linha do tempo do caso.

Tendências e aplicações futuras da IA em investigações de pessoas desaparecidas

A trajetória da IA na segurança pública está preparada para a colaboração entre as LEAs e empresas de tecnologia. Através desse tipo de parceria, o desenvolvimento de ferramentas mais poderosas e eficientes impulsionadas por IA é possível, ampliando a eficácia das buscas e resgates e se estendendo a outras aplicações pertinentes. Uma dessas perspectivas envolve o uso de IA para estratégias de identificação e intervenção precoces para prevenir desaparecimentos por meio de monitoramento e análise robustos.

À medida que os avanços tecnológicos continuam a se desenrolar, podemos antecipar o surgimento de novas ferramentas e metodologias impulsionadas por IA que podem abranger capacidades de reconhecimento biométrico aprimorado e técnicas de modelagem preditiva refinadas.

Para as agências de segurança pública, o acesso às ferramentas certas permanece imperativo ao navegar por paisagens investigativas em evolução — e adotar IA que pode tornar as LEAs mais eficazes, precisas e mais prontas para servir é um passo firme para a frente.

Pensamentos finais: A IA ajuda a manter o equilíbrio entre privacidade e segurança pública

Com a integração crescente da IA nas forças de segurança, estabelecer um equilíbrio entre proteger a privacidade e garantir a segurança pública emerge como uma preocupação fundamental. Embora a IA tenha o potencial de fortalecer as medidas de segurança pública, também carrega o potencial de violações de privacidade e abuso de autoridade. Com as salvaguardas e práticas certas, a IA pode ser usada para servir e apoiar o bem maior.

Será crucial para as organizações estabelecerem quadros éticos e legais para governar o uso da IA e proteger os direitos de privacidade. Isso exige o desenvolvimento de iniciativas legislativas e diretrizes destinadas a promover transparência, responsabilidade e supervisão sobre sistemas impulsionados por IA.

Também será importante implementar as melhores práticas, como anonimização de dados e protocolos de segurança rigorosos, que ajudarão a mitigar os riscos inerentes associados às tecnologias de IA. Em última análise, priorizar a privacidade continuará a ser um pilar fundamental das iniciativas de segurança pública, fomentando a confiança pública nas forças de segurança.