Os terroristas costumam divulgar vídeos de reféns sendo decapitados e para não serem identificados os agressores usam as cabeças cobertas por lenços ou capuzes. Porém, cientistas podem ter encontrado uma forma de identificar essas pessoas através das mãos; nos vídeos eles também fazem um sinal de vitória e um computador está sendo trabalhado junto com algoritmos para reconhece-los.
O Dr. Ahmad Hassanat, do departamento de tecnologia da Universidade de Mu’tah, na Jordânia, defende que é possível distinguir as pessoas a partir da forma única que elas fazer o “V” de vitória com os dedos, sendo que o tamanho dos dedos e o ângulo entre eles é uma medida biométrica tão útil quanto a impressão digital.
A ideia de utilizar a geometria da mão como um indicador biométrico não é nova. Muitos anatomistas reconhecem que a forma da mão varia muito entre os indivíduos e fornece uma maneira de identifica-los, se os detalhes puderem ser medidos com precisão.
“Identificar uma pessoa usando uma pequena parte da mão é uma tarefa desafiadora e nunca foi investigado”, afirma Hassanat. Nas pesquisas, 50 homens e mulheres de diferentes idades fizeram um sinal de V com a mão direita e foram fotografados várias vezes com um celular com câmera de oito megapixels, garantindo uma base de dados de 500 imagens.
Lendo as mãos
Uma questão importante é a quantidade de informação que deve ser extraída a partir dessas imagens para ajudar na identificação. Hassanat salienta que muitas imagens divulgadas pelos terroristas têm baixa resolução, o que limita a quantidade de informação que pode ser recolhida. Dessa forma, os pesquisadores limitaram a análise nos pontos finais dos dois dedos, o ponto mais baixo no vale entre ele, e outros dois pontos na palma da mão.
Eles também usado um segundo método para analisar a forma da mão, utilizando um número de medidas estatísticas. A combinação destes dois métodos cria um total de 16 características diferentes que podem ser utilizados na identificação.
Depois disso, eles usaram dois terços das imagens para treinar um algoritmo de aprendizado de computador para reconhecer sinais diferentes de “V” e usou as imagens restantes para testar a sua eficácia. A técnica lhes permite distinguir as pessoas no conjunto de dados com uma precisão de mais de 90% em alguns casos.
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