O fornecedor de tecnologia SAFEZA AVA-X informou que as câmeras existentes na entrada da Universidade do Cabo Ocidental (UWC) foram utilizadas para testar um sistema de reconhecimento facial. Entre os potenciais usos futuros discutidos estavam o uso de listas de vigilância para fins de segurança e acesso sem necessidade de cartões.
No estudo de caso publicado, a empresa descreveu um projeto piloto de cinco dias que abrangeu três fluxos de vídeo nas entradas. Foi observado que o sistema foi conectado às câmeras da universidade em cerca de duas horas, sem a necessidade de substituir o equipamento de vigilância já instalado.
O piloto ocorreu em meio ao corpo discente da UWC, que conta com mais de 23.000 pessoas, mas o número de participantes do teste não foi divulgado. O fornecedor mencionou participantes controlados e autorizados que foram informados sobre a implementação do sistema.
Uma proposta mais ampla de controle de acesso abrange cerca de 4.000 pessoas, o que representa um subconjunto da comunidade universitária. Este número descreve um cenário de uso possível, e não uma implementação permanente confirmada ou o tamanho do projeto piloto.
Bentley Ebrahim Jeftha, Diretor de Riscos e Conformidade da UWC, elogiou a integração do sistema com as câmeras existentes em um comentário da empresa. Ele observou que 'a funcionalidade de reconhecimento facial mostrou bons resultados durante o POC, demonstrando identificação precisa e uma taxa muito baixa de falsos positivos'.
A empresa relatou que o teste durou de quinta a segunda-feira, incluindo três dias úteis e fins de semana. A tecnologia AVA-X, desenvolvida na Suíça, processou vídeos através da infraestrutura Gigabrain em Johannesburgo, em vez de usar um serviço de nuvem estrangeiro.
Em vez de manter uma fotografia tradicional para comparações posteriores, o sistema converte características faciais em uma representação matemática chamada vetor de face. A SAFEZA afirma que esses vetores permanecem informações biométricas sensíveis, e a conversão do rosto em números não o torna anônimo.
A empresa relatou uma precisão de reconhecimento facial de 98,2% durante o teste ao vivo. Essa precisão foi alcançada mesmo ao reconhecer pessoas usando óculos, obstruções parciais e interferências das estruturas de entrada. O estudo de caso também indicou que o piloto não revelou porcentagens de erros divididas por grupos demográficos.
O fornecedor enfatizou que essa porcentagem requer contexto, pois difere dos indicadores de controle de verificação laboratorial realizados em condições de teste diferentes. Um único número geral de precisão não prova a confiabilidade do reconhecimento de cada grupo demográfico nesta implementação.
Entre as opções de aplicação consideradas estava a identificação de pessoas em uma lista de vigilância autorizada, o reconhecimento de ex-funcionários cujo acesso foi revogado, bem como o registro de entradas e saídas sem a necessidade de parar e escanear um cartão.
A implementação de uma lista de vigilância acarreta responsabilidades diferentes: a decisão sobre quem incluir nela, quem pode alterá-la e quais ações os funcionários de segurança devem tomar em caso de correspondência. O estudo de caso apresenta a identificação por lista de vigilância como um uso potencial, e não confirma a existência de uma lista operacional no campus.
O fornecedor afirmou que as informações biométricas criadas especificamente para a avaliação foram excluídas após o término do piloto, e discussões sobre futuros usos na UWC continuam.
A detecção de armas e o reconhecimento de placas são mencionados em outras partes do relatório da empresa como possibilidades que poderiam usar a mesma infraestrutura de vídeo, mas não fizeram parte deste teste, de acordo com o estudo de caso.