Uso de reconocimiento facial aplicado a la seguridad pública en Brasil
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Publicado
abr 1, 2021
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Resumen
El reconocimiento facial se emplea cotidianamente en nuestras vidas. Desde 1960, cuando se iniciaron investigaciones sobre el tema hasta hoy, creciendo este a un ritmo acelerado debido a que existe un interese en visibilizar el procesamiento automatizado de imágenes digitales para reconocimiento facial para una amplia gama de aplicaciones, por ejemplo, autenticación biométrica, vigilancia, interacción computador-humano, entre otros. Ese interés se materializa en el desarrollo de tecnologías y algoritmos, de modo que, permite la creación de sistemas de reconocimiento facial precisos y robustos.
Las ventajas de esta tecnología sobre otras modalidades biométricas la convierten en una aliada potencial para la seguridad pública. En este sentido, este artículo busca analizar los impactos del empleo del reconocimiento facial en la seguridad pública en el Brasil –considerando sus aspectos tecnológico y social –y discutir los potenciales mecanismos de control jurídico, ético y social.
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Cómo citar
Esteves Nunes Crippa, M., de Oliveira, L. V., Holanda, T., & Laurente, I. (2021). Uso de reconocimiento facial aplicado a la seguridad pública en Brasil. Controversias Y Concurrencias Latinoamericanas, 12(22), 159-173. Recuperado a partir de http://ojs.sociologia-alas.org/index.php/CyC/article/view/248
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Citas
Berkeley, István. [s.d.]. “What Is Artificial Intelligence?” Recuperado 17 de maio de 2020 (https://userweb.ucs.louisiana.edu/~isb9112/dept/phil341/wisai/WhatisAI.html).
Condon, Stephanie. 2019. “Google I/O: From ‘AI First’ to AI Working for Everyone”. Zdnet. Recuperado 17 de maio de 2020 (https://www.zdnet.com/article/google-io-from-ai-first-to-ai-working-for-everyone/).
Costa, Antônio Célio. 2020. “Privacidade e covid - 19: proteção do corpo eletrônico da pessoa, sob a ótica de Stefano Rodotà”. Revista Brasileira de Direitos e Garantias Fundamentais 6(2):75–96. doi: 10.26668/IndexLawJournals/2526-0111/2020.v6i2.7164.
Cruz-Castro, Laura, e Luis Sanz-Menéndez. 2005. “Politics and Institutions: European Parliamentary Technology Assessment”. Technological Forecasting and Social Change 72(4):429–48. doi: 10.1016/j.techfore.2004.01.007.
Da Silva, Rosane, e Fernanda Da Silva. 2019. “Reconhecimento Facial e segurança pública: os perigos do uso da tecnologia no sistema penal seletivo brasileiro”. in 5 Congresso Internacional de Direito e Contemporaneidade: mídias e direitos da sociedade em rede. Universidade Federal de Santa Maria.
Dataprivacy Br. 2020. De olho em você. Vol. Episódio 15.
De Oliveira, Gabriel Prado Souza. 2020. “Sigilo de Dados no Brasil: da Previsão Constitucional à Nova Lei Geral De Proteção De Dados Pessoais”. Revista Âmbito Jurídico, fevereiro.
Faria, Ícaro. 2018. “Segurança pública brasileira: responsáveis, números e desafios”. Politize. Recuperado 20 de julho de 2020 (https://www.politize.com.br/seguranca-publica-brasileira-entenda/).
Fontes, Edison. 2020. “O que você precisa saber sobre a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais”. maio, 42–45.
Fórum Brasileiro de Segurança Pública. 2020. “Anuário Brasileiro de Segurança Público 2020”.
Foucault, Michel. 2011. Vigiar e punir: nascimento da prisão. Petropolis: Vozes.
Francisco, Pedro Augusto, Louise Marie Hurel, e Mariana Marques Rielli. 2020. “Regulação do reconhecimento facial no setor público: avaliação de experiências internacionais”.
Garvie, Clare, Alvaro Bedoya, e Jonathan Frankle. 2016. “The Perpetual Line-up: Unregulated Police Face Recognition in America”. Perpetuallineup. Recuperado 17 de maio de 2020 (https://www.perpetuallineup.org/).
Georghiou, Luke, e Jennifer Harper. 2011. “From Priority-Setting to Articulation of Demand: Foresight for Research and Innovation Policy and Strategy”. Futures 43(3):243–51. doi: 10.1016/j.futures.2010.11.003.
Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, e Aaron Courville. 2016. Deep learning. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
Governo de São Paulo. 2020. “Governo inaugura laboratório de reconhecimento facial e digital da Polícia Civil”. São Paulo. Recuperado 6 de agosto de 2020 (https://www.saopaulo.sp.gov.br/spnoticias/governo-inaugura-laboratorio-de-reconhecimento-facial-e-digital-da-policia-civil/).
Grother, Patrick, Mei Ngan, e Kayee Hanaoka. 2019. Face Recognition Vendor Test (FRVT) part 2 :: identification. NIST IR 8271. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology.
Instituto Igarapé. 2019. “Reconhecimento facial no Brasil”. Instituto Igarapé. Recuperado 17 de maio de 2020 (https://igarape.org.br/infografico-reconhecimento-facial-no-brasil/).
Jain, Anil K., Patrick Flynn, e Arun A. Ross, orgs. 2008. Handbook of Biometrics. New York: Springer.
Kohavi, Ron, e Foster Provost. 1998. “Glossary of terms. Machine Learning—Special Issue on Applications of Machine Learning and the Knowledge Discovery Process”. Machine Learning 30(2/3):271–74. doi: 10.1023/A:1017181826899.
Li, Fei-Fei, Justin Johnson, e Serena Yeung. 2017a.“CS231n, Lecture 3: Loss Functions and Optimization”. Apresentado em Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University.
Li, Fei-Fei, Justin Johnson, e Serena Yeung. 2017b.“Lecture 2 | Image Classification”. Apresentado em Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University.
Mazumdar, Tarun. 2020. “Russia’s Yandex Is ‘Creepy’: Its Search Engine Uses Facial Recognition To Expose Identities In Anonymous Images”. International Business Times. Recuperado 17 de maio de 2020 (https://www.ibtimes.com/russias-yandex-creepy-its-search-engine-uses-facial-recognition-expose-identities-2904470).
Melo, Clayton. 2020. “Como o coronavírus vai mudar nossas vidas: dez tendências para o mundo pós-pandemia”. El País.
Miles, Ian, org. 2008. “From Futures to Foresight”. in The handbook of technology foresight: concepts and practice, Prime series on research and innovation policy. Cheltenham, UK. Northampton, Mass: Edward Elgar.
Mou, Dengpan. 2010. Machine-Based Intelligent Face Recognition. Beijing: Higher Education Press.
National Institute of Standards and Technology. 2019. “NIST Study Evaluates Effects of Race, Age, Sex on Face Recognition Software”. National Institute of Standards and Technology. Recuperado 6 de julho de 2020 (https://www.nist.gov/news-events/news/2019/12/nist-study-evaluates-effects-race-age-sex-face-recognition-software).
Nunes, Pablo. 2019. “Novas ferramentas, velhas práticas: reconhecimento facial e policiamento no Brasil”. Retratos da violência cinco meses de monitoramento, análises e descobertas, 67–71.
OECD. 2018. “Artificial Intelligence and the Technologies of the Next Production Revolution”. in OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2018: Adapting to Technological and Societal Disruption, OECD Science, Technology and Innovation Outlook. OECD.
Pinheiro, Peck. 2020. “Qual o impacto da LGPD em instituições de ensino e pesquisa? Rede Nacional de Pesquisa e Ensino (RNP)”. Rede Nacional de Ensino e Pesquisa. Recuperado 6 de junho de 2020 (https://www.rnp.br/noticias/qual-o-impacto-da-lgpd-em-instituicoes-de-ensino-e-pesquisa).
Popper, Rafael. 2008. “Foresight Methodology”. in The handbook of technology foresight: concepts and practice, Prime series on research and innovation policy. Cheltenham: Elgar.
Presidência da República do Brasil. 2018. Lei No 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Segurança eletrônica. [s.d.]. “Os sistemas de reconhecimento facial podem aumentar em popularidade durante a pandemia de coronavírus”. Segurança eletrônica. Recuperado 20 de fevereiro de 2021 (https://revistasegurancaeletronica.com.br/os-sistemas-de-reconhecimento-facial-podem-aumentar-em-popularidade-durante-a-pandemia-de-coronavirus/).
Simon, Phil. 2013. Too big to ignore: the business case for big data. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Star, Susan Leigh. 1999. “The Ethnography of Infrastructure”. American Behavioral Scientist 43(3):377–91. doi: 10.1177/00027649921955326.
Taute, Fabian. 2020. “Reconhecimento Facial e suas controvérsias”. Heinrich Boll Stiftung. Recuperado 26 de junho de 2020 (https://br.boell.org/pt-br/2020/02/05/reconhecimento-facial-e-suas-controversias).
Condon, Stephanie. 2019. “Google I/O: From ‘AI First’ to AI Working for Everyone”. Zdnet. Recuperado 17 de maio de 2020 (https://www.zdnet.com/article/google-io-from-ai-first-to-ai-working-for-everyone/).
Costa, Antônio Célio. 2020. “Privacidade e covid - 19: proteção do corpo eletrônico da pessoa, sob a ótica de Stefano Rodotà”. Revista Brasileira de Direitos e Garantias Fundamentais 6(2):75–96. doi: 10.26668/IndexLawJournals/2526-0111/2020.v6i2.7164.
Cruz-Castro, Laura, e Luis Sanz-Menéndez. 2005. “Politics and Institutions: European Parliamentary Technology Assessment”. Technological Forecasting and Social Change 72(4):429–48. doi: 10.1016/j.techfore.2004.01.007.
Da Silva, Rosane, e Fernanda Da Silva. 2019. “Reconhecimento Facial e segurança pública: os perigos do uso da tecnologia no sistema penal seletivo brasileiro”. in 5 Congresso Internacional de Direito e Contemporaneidade: mídias e direitos da sociedade em rede. Universidade Federal de Santa Maria.
Dataprivacy Br. 2020. De olho em você. Vol. Episódio 15.
De Oliveira, Gabriel Prado Souza. 2020. “Sigilo de Dados no Brasil: da Previsão Constitucional à Nova Lei Geral De Proteção De Dados Pessoais”. Revista Âmbito Jurídico, fevereiro.
Faria, Ícaro. 2018. “Segurança pública brasileira: responsáveis, números e desafios”. Politize. Recuperado 20 de julho de 2020 (https://www.politize.com.br/seguranca-publica-brasileira-entenda/).
Fontes, Edison. 2020. “O que você precisa saber sobre a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais”. maio, 42–45.
Fórum Brasileiro de Segurança Pública. 2020. “Anuário Brasileiro de Segurança Público 2020”.
Foucault, Michel. 2011. Vigiar e punir: nascimento da prisão. Petropolis: Vozes.
Francisco, Pedro Augusto, Louise Marie Hurel, e Mariana Marques Rielli. 2020. “Regulação do reconhecimento facial no setor público: avaliação de experiências internacionais”.
Garvie, Clare, Alvaro Bedoya, e Jonathan Frankle. 2016. “The Perpetual Line-up: Unregulated Police Face Recognition in America”. Perpetuallineup. Recuperado 17 de maio de 2020 (https://www.perpetuallineup.org/).
Georghiou, Luke, e Jennifer Harper. 2011. “From Priority-Setting to Articulation of Demand: Foresight for Research and Innovation Policy and Strategy”. Futures 43(3):243–51. doi: 10.1016/j.futures.2010.11.003.
Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, e Aaron Courville. 2016. Deep learning. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
Governo de São Paulo. 2020. “Governo inaugura laboratório de reconhecimento facial e digital da Polícia Civil”. São Paulo. Recuperado 6 de agosto de 2020 (https://www.saopaulo.sp.gov.br/spnoticias/governo-inaugura-laboratorio-de-reconhecimento-facial-e-digital-da-policia-civil/).
Grother, Patrick, Mei Ngan, e Kayee Hanaoka. 2019. Face Recognition Vendor Test (FRVT) part 2 :: identification. NIST IR 8271. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology.
Instituto Igarapé. 2019. “Reconhecimento facial no Brasil”. Instituto Igarapé. Recuperado 17 de maio de 2020 (https://igarape.org.br/infografico-reconhecimento-facial-no-brasil/).
Jain, Anil K., Patrick Flynn, e Arun A. Ross, orgs. 2008. Handbook of Biometrics. New York: Springer.
Kohavi, Ron, e Foster Provost. 1998. “Glossary of terms. Machine Learning—Special Issue on Applications of Machine Learning and the Knowledge Discovery Process”. Machine Learning 30(2/3):271–74. doi: 10.1023/A:1017181826899.
Li, Fei-Fei, Justin Johnson, e Serena Yeung. 2017a.“CS231n, Lecture 3: Loss Functions and Optimization”. Apresentado em Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University.
Li, Fei-Fei, Justin Johnson, e Serena Yeung. 2017b.“Lecture 2 | Image Classification”. Apresentado em Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University.
Mazumdar, Tarun. 2020. “Russia’s Yandex Is ‘Creepy’: Its Search Engine Uses Facial Recognition To Expose Identities In Anonymous Images”. International Business Times. Recuperado 17 de maio de 2020 (https://www.ibtimes.com/russias-yandex-creepy-its-search-engine-uses-facial-recognition-expose-identities-2904470).
Melo, Clayton. 2020. “Como o coronavírus vai mudar nossas vidas: dez tendências para o mundo pós-pandemia”. El País.
Miles, Ian, org. 2008. “From Futures to Foresight”. in The handbook of technology foresight: concepts and practice, Prime series on research and innovation policy. Cheltenham, UK. Northampton, Mass: Edward Elgar.
Mou, Dengpan. 2010. Machine-Based Intelligent Face Recognition. Beijing: Higher Education Press.
National Institute of Standards and Technology. 2019. “NIST Study Evaluates Effects of Race, Age, Sex on Face Recognition Software”. National Institute of Standards and Technology. Recuperado 6 de julho de 2020 (https://www.nist.gov/news-events/news/2019/12/nist-study-evaluates-effects-race-age-sex-face-recognition-software).
Nunes, Pablo. 2019. “Novas ferramentas, velhas práticas: reconhecimento facial e policiamento no Brasil”. Retratos da violência cinco meses de monitoramento, análises e descobertas, 67–71.
OECD. 2018. “Artificial Intelligence and the Technologies of the Next Production Revolution”. in OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2018: Adapting to Technological and Societal Disruption, OECD Science, Technology and Innovation Outlook. OECD.
Pinheiro, Peck. 2020. “Qual o impacto da LGPD em instituições de ensino e pesquisa? Rede Nacional de Pesquisa e Ensino (RNP)”. Rede Nacional de Ensino e Pesquisa. Recuperado 6 de junho de 2020 (https://www.rnp.br/noticias/qual-o-impacto-da-lgpd-em-instituicoes-de-ensino-e-pesquisa).
Popper, Rafael. 2008. “Foresight Methodology”. in The handbook of technology foresight: concepts and practice, Prime series on research and innovation policy. Cheltenham: Elgar.
Presidência da República do Brasil. 2018. Lei No 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Segurança eletrônica. [s.d.]. “Os sistemas de reconhecimento facial podem aumentar em popularidade durante a pandemia de coronavírus”. Segurança eletrônica. Recuperado 20 de fevereiro de 2021 (https://revistasegurancaeletronica.com.br/os-sistemas-de-reconhecimento-facial-podem-aumentar-em-popularidade-durante-a-pandemia-de-coronavirus/).
Simon, Phil. 2013. Too big to ignore: the business case for big data. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Star, Susan Leigh. 1999. “The Ethnography of Infrastructure”. American Behavioral Scientist 43(3):377–91. doi: 10.1177/00027649921955326.
Taute, Fabian. 2020. “Reconhecimento Facial e suas controvérsias”. Heinrich Boll Stiftung. Recuperado 26 de junho de 2020 (https://br.boell.org/pt-br/2020/02/05/reconhecimento-facial-e-suas-controversias).