Casos de uso para o serviço de Detecção Facial de IA do Azure

Important

Traduções não em inglês são fornecidas apenas para conveniência. Consulte a EN-US versão deste documento para obter a versão definitiva.

O que é uma Nota de Transparência?

Um sistema de IA inclui não apenas a tecnologia, mas também as pessoas que a usarão, que serão afetadas por ele e o ambiente em que ele é implantado. Criar um sistema adequado para sua finalidade pretendida requer uma compreensão de como a tecnologia funciona, suas funcionalidades e limitações e como obter o melhor desempenho.

As Notas de Transparência da Microsoft se destinam a ajudar você a entender como funciona a nossa tecnologia de IA, as escolhas que os responsáveis pelo sistema podem fazer que influenciam o desempenho e o comportamento do sistema e a importância de pensar no sistema como um todo, incluindo a tecnologia, as pessoas e o ambiente. Você pode usar as Notas de Transparência ao desenvolver ou implantar seu próprio sistema, ou compartilhá-las com as pessoas que usarão ou serão afetadas por seu sistema.

As Notas de Transparência da Microsoft fazem parte de um esforço mais amplo da Microsoft para colocar nossos princípios de IA em prática. Para saber mais, consulte Princípios de IA da Microsoft.

Esta Nota de Transparência faz parte de nosso esforço da Microsoft para implementar nossos Princípios de Reconhecimento Facial, que definem como abordamos o desenvolvimento e a implantação da tecnologia de reconhecimento facial. Recomendamos que você use os princípios para orientar seus esforços de desenvolvimento à medida que usa essa tecnologia.

Os conceitos básicos da API de Detecção Facial do Azure Vision in Foundry Tools

Dependendo da funcionalidade específica, a API de Detecção Facial ("API de Detecção Facial") detecta, reconhece e/ou analisa rostos humanos em imagens e vídeos usando modelos de machine learning pré-treinados que foram desenvolvidos pela Microsoft. Os desenvolvedores podem integrar funções de API de Detecção Facial em seus sistemas sem criar seus próprios modelos.

Quando usada com responsabilidade, a API de Detecção Facial é uma tecnologia de bloco de construção importante e útil que pode melhorar a eficiência, a segurança e as experiências do cliente quando usada para criar sistemas que analisam a face.

Determinados recursos da API de Detecção Facial, como o reconhecimento facial, geram representações numéricas (ou outras) exclusivas do rosto conhecidas como modelos faciais. Saiba mais sobre o processo, incluindo períodos de retenção de dados, na página de documentação de Data and Privacy para a Vision Face API.

Warning

Em 11 de junho de 2020, a Microsoft comunicou que não venderá tecnologia de reconhecimento facial a departamentos de polícia nos Estados Unidos até que um sólido regulamento, com base nos direitos humanos, seja aprovado. Desse modo, os clientes não poderão usar os recursos de reconhecimento facial ou a funcionalidade incluída nos Serviços do Azure, como Detecção Facial ou Video Indexer, se forem um departamento de polícia nos Estados Unidos ou permitirem o uso de desses serviços para e pela polícia. Ao criar um novo recurso do Detecção Facial, você deve reconhecer e concordar no portal do Azure que não usará o serviço por ou para um departamento de polícia nos Estados Unidos e que revisou a documentação do Responsible AI e usará esse serviço de acordo com ela.

Caution

O acesso ao serviço de Detecção Facial é limitado com base em critérios de qualificação e uso para dar suporte aos nossos princípios de IA responsável. O serviço de Detecção Facial só está disponível para clientes e parceiros gerenciados da Microsoft. Use o Formulário de admissão de reconhecimento facial para solicitar acesso. Para obter mais informações, consulte a página acesso limitado por reconhecimento facial.

Important

Se você estiver usando produtos ou serviços da Microsoft para processar dados biométricos, você será responsável por: (i) fornecer aviso aos titulares dos dados, inclusive com relação aos períodos de retenção e destruição; (ii) obter o consentimento dos titulares dos dados; e (iii) excluir os dados biométricos, tudo conforme apropriado e exigido pelos requisitos de proteção de dados aplicáveis. "Dados Biométricos" terão o significado definido no artigo 4º do GDPR e, se aplicável, termos equivalentes em outros requisitos de proteção de dados. Para obter informações relacionadas, confira Dados e privacidade da Detecção Facial.

Principais termos

Term	Definition
Image	Uma imagem é um único quadro capturado ao vivo por meio de uma câmera, uma foto armazenada ou um único quadro de um vídeo armazenado. A API de Detecção Facial não fornece o armazenamento subjacente para fotos ou vídeos. Cabe aos desenvolvedores do sistema fornecer o armazenamento subjacente.
Imagem da sonda	Uma imagem de investigação é uma imagem enviada para um sistema de reconhecimento facial em que é convertida em um modelo facial para ser comparada aos modelos faciais de indivíduos registrados. Todas as imagens são excluídas imediatamente após serem convertidas em modelos faciais.
Modelo facial	Uma identificação exclusiva numérica ou outra representação do rosto de um indivíduo que é gerada a partir de uma imagem. As próprias imagens – sejam imagens de registro ou investigação – não são armazenadas pela Microsoft e as imagens originais não podem ser reconstruídas com base em um modelo facial.
Caixa delimitadora	Uma caixa desenhada em torno do local de um rosto na foto em resposta às chamadas de detecção facial.
Detecção facial	Localiza rostos humanos em uma imagem e retorna caixas delimitadoras indicando suas localizações. A detecção facial também pode ser configurada para retornar um rótulo numérico por rosto detectado para fins de [finalidade de inserção], bem como atributos faciais. Os modelos de detecção facial são incapazes de verificar ou identificar indivíduos e eles não encontram, extraem ou criam modelos faciais.
Reconhecimento facial	Um termo que abrange tanto a identificação facial quanto a verificação facial (veja abaixo).
Detecção de vivacidade facial	Determina a autenticidade de um rosto em uma imagem e retorna uma classificação de vivacidade. Modelos de detecção de vivacidade facial são incapazes de verificar ou identificar indivíduos; no entanto, eles podem encontrar, extrair ou criar templates faciais para garantir que a mesma pessoa esteja presente durante toda a duração do teste de vivacidade. Um exemplo é um aplicativo bancário que usa a detecção de vivacidade facial para garantir que o verdadeiro titular da conta esteja fisicamente presente durante a execução de uma transação, fornecendo uma camada adicional de segurança.
Verificação facial	Uma correspondência "um para um" de modelos faciais entre duas imagens separadas para verificar se elas são do mesmo indivíduo. Um exemplo é um aplicativo bancário que verifica a identidade dos usuários que desejam abrir uma conta bancária remotamente, comparando o modelo facial de uma selfie tirada pelo usuário com o modelo facial de um documento de identidade com foto do titular da conta armazenado no banco de dados do banco.
Identificação facial	Uma correspondência "um para muitos" de modelos faciais entre uma imagem e um conjunto de modelos faciais. Um exemplo é um sistema de controle de acesso sem toque em um edifício, que substitui ou aumenta cartões físicos e selos, no qual uma câmera captura o rosto de uma pessoa entrando em uma porta protegida e tenta encontrar uma correspondência de um conjunto de modelos faciais para rostos de indivíduos que são aprovados para acessar o edifício.
Atributos faciais	Detecção de atributos faciais especificados, como pose e pontos de referência, como olhos ou posição do nariz. A funcionalidade de atributos faciais é completamente separada da verificação facial e da identificação facial. A lista completa de atributos com suporte é descrita na documentação de referência da Face – Detect API. Modelos de atributo facial são incapazes de verificar ou identificar indivíduos e eles não encontram, extraem ou criam modelos faciais.
Redação facial	A redação permite desfocar ou bloquear rostos humanos em imagens. Modelos de redação facial são incapazes de verificar ou identificar indivíduos e eles não encontram, extraem ou criam modelos faciais.
Enrollment	O registro é o processo de coletar imagens de indivíduos e criar modelos faciais deles para fins de reconhecimento. Fotos ou vídeos de maior qualidade produzem modelos faciais de maior qualidade.
ID da pessoa	Quando uma pessoa é registrada em um sistema de verificação usado para autenticação, seu modelo facial também é associado a um identificador primário gerado aleatoriamente chamado ID de Pessoa que será usado para determinar qual modelo facial comparar com a imagem de investigação.
Pontuação de confiança de reconhecimento	Quando uma imagem de investigação é consultada com verificação facial ou identificação facial, uma pontuação de confiança de reconhecimento é retornada para saber se duas faces correspondem no intervalo de [0, 1], como 0,6. Isso não é o mesmo que a probabilidade percentual de duas faces corresponderem (ou seja, uma pontuação de confiança de reconhecimento de 0,9 não significa que há 90% chance de que os dois rostos correspondam).
Limite de confiança de reconhecimento	A pontuação mínima de confiança necessária para determinar se dois rostos pertencem à mesma pessoa com base na pontuação de confiança de reconhecimento. Por exemplo, se o limite de confiança for 0,5 e a pontuação de confiança de reconhecimento retornada de uma consulta de imagem de investigação for 0,6, as duas faces serão consideradas uma correspondência.
Lista de candidatos	Para cenários de identificação facial, uma lista de candidatos é a lista de rostos com pontuações acima do limite de confiança de reconhecimento. A API de Detecção Facial não armazena identificadores primários, como IDs do cliente, juntamente com modelos faciais. Em vez disso, a API de Detecção Facial associa modelos faciais armazenados a GUIDs aleatórios ou identificadores globalmente exclusivos. Os desenvolvedores do sistema podem associar o GUID gerado pela API de Detecção Facial ao identificador primário de um indivíduo para dar suporte à verificação desse indivíduo.
ID de correlação do dispositivo	Para cenários de detecção de vivacidade facial, uma cadeia de caracteres exclusiva por dispositivo é criada no início da detecção de vivacidade para ajudar na detecção de abuso. Isso é usado pela API de Detecção Facial para detectar e bloquear clientes que estão tentando abusar da detecção de vivacidade. As IDs de correlação do dispositivo não podem ser usadas na verificação ou identificação de indivíduos e a API de Detecção Facial não a persiste nem em outros dados de sessão por mais de 48 horas.

Funções de API de Detecção Facial

A detecção facial responde à pergunta: "Há um ou mais rostos humanos nesta imagem?" A detecção facial encontra rostos humanos em uma imagem e retorna caixas delimitadoras indicando suas localizações. Os modelos de detecção facial são incapazes de verificar ou identificar indivíduos e eles não encontram, extraem ou criam modelos faciais. Todas as outras funções da API de Detecção Facial dependem da detecção facial: antes que a API de Detecção Facial possa identificar ou verificar uma pessoa (veja abaixo), ela deve saber os locais dos rostos a serem reconhecidos em imagens de entrada. Para obter mais informações, consulte a documentação de referência da Face - Detect API.

Detecção facial com atributos faciais: o recurso de detecção facial também pode ser usado opcionalmente para detectar atributos faciais usando modelos de IA adicionais, como pose e pontos de referência faciais, como posição dos olhos ou nariz. A funcionalidade de atributos faciais é completamente separada das funcionalidades de verificação facial e identificação facial da API de Detecção Facial. Os valores retornados pelo recurso de detecção facial para cada atributo são previsões dos atributos percebidos. Os modelos de atributos faciais são incapazes de verificar ou identificar indivíduos e eles não encontram, extraem ou criam modelos faciais.

A verificação facial se baseia no recurso de detecção facial e aborda a pergunta: "Essas duas imagens são da mesma pessoa?" A verificação facial também é chamada de correspondência "um para um", pois o modelo facial da imagem de investigação é comparado a apenas um modelo registrado. A verificação facial pode ser usada em cenários de verificação de identidade ou controle de acesso para verificar se uma imagem de investigação corresponde a uma imagem capturada anteriormente (como de uma foto de um cartão de identificação emitido pelo governo). Para obter mais informações, consulte a documentação de referência da API De Detecção Facial – Verificação .

A identificação facial também começa com o recurso de detecção facial e responde à pergunta: "Esse rosto detectado pode ser correspondido a qualquer rosto registrado em um banco de dados?" Por esse motivo, a identificação facial também é chamada de correspondência "um para muitos". As correspondências candidatas são retornadas com base na proximidade com que o modelo facial da imagem de investigação corresponde a cada um dos modelos registrados. Para obter mais informações sobre identificação facial, consulte a documentação de referência de Detecção Facial – Identificar API .

Encontre um rosto semelhante também se baseia no recurso de detecção facial e procura rostos semelhantes de todos os modelos de registro. Para obter mais informações, consulte a documentação de referência da API Face – Localizar semelhante .

Grupo de rostos também se baseia no recurso de detecção facial e cria pequenos grupos de rostos que parecem semelhantes entre todos os templates de registro. Para obter mais informações, consulte a documentação de referência da API Face - Grupo .

A detecção de vivacidade facial responde à pergunta: "O rosto humano detectado nesta cena é real e ao vivo?" A detecção de vivacidade facial determina a autenticidade de um rosto humano em uma cena e classifica como real ou falsificado. Modelos de detecção de vivacidade facial são incapazes de verificar ou identificar indivíduos; no entanto, eles podem encontrar, extrair ou criar templates faciais para garantir que a mesma pessoa esteja presente durante toda a duração do teste de vivacidade. Para obter mais informações, consulte a documentação de referência da API de Detecção facial – Detecção de Vitalidade (iOS, Java).

Para obter mais informações sobre as funções do serviço de Detecção Facial de IA do Azure, consulte a documentação de Detecção Facial.

Acesso limitado à API de Visão e Reconhecimento Facial

A API de Detecção Visual ("API de Detecção Facial") é um serviço de Acesso Limitado e o registro é necessário para acesso a alguns recursos. Para obter mais informações, consulte a Política de Acesso Limitado da Microsoft. Determinados recursos só estão disponíveis para clientes gerenciados da Microsoft e parceiros aprovados, e somente para determinados casos de uso selecionados no momento do registro. Observe que a detecção facial, os atributos faciais e os casos de uso de redação facial não exigem registro.

Casos de uso comercial

Os seguintes casos de uso são aprovados para contextos comerciais:

Detecção de vivacidade facial para garantir que um humano real está usando o aplicativo. A deteção de vivacidade pode ser usada de forma autônoma como alternativa a um sistema CAPTCHA ou pode ser combinada com uma operação de verificação facial ou identificação existente para melhorar a segurança.

Verificação facial (comparação 1:1) com detecção de vivacidade facial opcional para verificação de identidade para conceder acesso a serviços ou espaços digitais ou físicos. Essa verificação pode ser usada para abrir uma nova conta, verificar um trabalhador ou autenticar para participar de uma avaliação online. A verificação de identidade pode ser feita uma vez durante a integração e repetidamente à medida que alguém acessa um serviço ou espaço digital ou físico.

Identificação facial (comparação 1:N ou 1:1) com detecção opcional de vivacidade facial para controle de acesso sem toque, permitindo uma experiência aprimorada com o uso de reconhecimento facial, em vez de métodos como cartões e tíquetes. Isso pode reduzir os riscos de higiene e segurança do manuseio e compartilhamento, perda ou roubo dos cartões/tíquetes. O reconhecimento facial pode ajudar no processo de check-in para acessar locais e edifícios, como aeroportos, estádios, escritórios e hospitais.

Identificação facial (comparação 1:N ou 1:1) com detecção opcional de vivacidade facial para personalização, permitindo adaptar ambientes de forma personalizada com reconhecimento facial baseado em consentimento, enriquecendo a experiência em dispositivos compartilhados. Por exemplo, telas de mesa compartilhada e quiosques, na empresa ou em casa, podem reconhecer você à medida que você se aproxima, oferecendo direções para o seu destino ou iniciando interações sem o uso das mãos com dispositivos inteligentes de reunião.

Identificação facial (correspondência 1:N ou 1:1) com detecção opcional de vivacidade facial para localizar usuários duplicados ou bloqueados para controlar ou impedir o acesso não autorizado a serviços ou espaços digitais ou físicos. Por exemplo, essa identificação pode ser usada na criação ou entrada da conta ou no acesso a um site de trabalho.

Identificação facial (correspondência 1:N ou 1:1) para procurar um rosto em um arquivo de vídeo de mídia ou entretenimento para encontrar um rosto dentro de um vídeo e gerar metadados apenas para casos de uso de mídia ou entretenimento.

Casos de uso de governos e organizações internacionais

Os seguintes casos de uso são aprovados para o setor público:

Detecção de vivacidade facial para garantir que um humano real está usando o aplicativo. Essa detecção pode ser usada autônoma como alternativa a um sistema CAPTCHA ou pode ser combinada com uma operação de verificação facial ou identificação existente para melhorar a segurança.

Verificação facial (correspondência 1:1) com detecção opcional de vivacidade facial para verificação de identidade para conceder acesso a serviços ou espaços digitais ou físicos. Essa verificação pode ser usada para abrir uma nova conta, verificar um trabalhador ou autenticar para participar de uma avaliação online. A verificação de identidade pode ser feita uma vez durante a integração e repetidamente à medida que alguém acessa um serviço ou espaço digital ou físico.

Identificação facial (comparação 1:N ou 1:1) com detecção opcional de vivacidade facial para controle de acesso sem toque, permitindo uma experiência aprimorada com o uso de reconhecimento facial, em vez de métodos como cartões e tíquetes. Isso pode ajudar a reduzir os riscos de higiene e segurança de compartilhamento/manipulação, perda ou roubo de cartão/tíquetes. O reconhecimento facial pode ajudar no processo de check-in para acessar locais e edifícios, como aeroportos, estádios, escritórios e hospitais.

Identificação facial (correspondência 1:N ou 1:1) para ajudar autoridades policiais ou judiciais no processamento ou defesa de um suspeito criminoso que já foi preso, na medida especificamente autorizada por uma autoridade governamental devidamente capacitada em uma jurisdição que mantém um judiciário justo e independente e desde que a pessoa a ser identificada ou verificada não seja menor de idade, OU para ajudar funcionários de organizações internacionais devidamente capacitadas na acusação de abusos do direito penal internacional, do direito internacional dos direitos humanos ou do direito humanitário internacional, desde que a pessoa a ser identificada ou verificada não seja menor de idade.

Identificação facial (correspondência 1:N ou 1:1) para preservação e enriquecimento de arquivos de mídia pública para identificar indivíduos em arquivos de mídia pública ou de vídeo de entretenimento com a finalidade de preservar e enriquecer apenas a mídia pública. Exemplos de enriquecimento de mídia pública incluem identificar figuras históricas em arquivos de vídeo ou gerar metadados descritivos.

Identificação facial (comparação 1:N ou 1:1) para responder a uma emergência envolvendo perigo iminente ou risco de morte ou lesão física grave para um indivíduo.

Identificação facial (correspondência 1:N ou 1:1) para fins de fornecer ajuda humanitária, realizar busca e resgate de indivíduos, ou identificar pessoas desaparecidas, pessoas mortas ou vítimas de crimes.

Considerações ao usar o Serviço de Detecção Facial de IA do Azure

O uso da API de Detecção Facial por ou para a polícia estadual ou local nos EUA é proibido pela política da Microsoft.

O uso da tecnologia de reconhecimento facial em tempo real em câmeras móveis usadas pela polícia para tentar identificar indivíduos em ambientes descontrolados, "na natureza", é proibido pela política da Microsoft. Isso inclui casos em que policiais em patrulha usam câmeras corporais ou montadas no painel, utilizando tecnologia de reconhecimento facial para tentar identificar indivíduos presentes em um banco de dados de suspeitos ou ex-presidiários. Essa política se aplica globalmente.

Evite o uso de reconhecimento facial ou tecnologia de detecção facial para tentar inferir estados emocionais, identidade de gênero ou idade. A Microsoft desativou os recursos de reconhecimento facial e detecção facial de uso geral que foram usados para classificar emoção, gênero, idade, sorriso, cabelo, pelos faciais e maquiagem. O uso de uso geral dessas funcionalidades representa um risco de uso indevido que pode sujeitar as pessoas a estereótipos, discriminação ou negação injusta de serviços. Esses recursos serão cuidadosamente restritos a cenários de acessibilidade selecionados, como os fornecidos pelo Seeing AI.

Evite o uso para vigilância contínua de identificação em tempo real ou quase em tempo real ou acompanhamento persistente de um indivíduo. A vigilância contínua é definida como o acompanhamento dos movimentos de um indivíduo identificado de forma persistente. O acompanhamento persistente é definido como o acompanhamento de movimentos de um indivíduo de forma persistente sem identificação ou verificação desse indivíduo. A API de Detecção Facial não foi projetada para vigilância contínua ou acompanhamento persistente de um indivíduo e não funciona em fluxos de câmera em grande escala em tempo real. De acordo com nossos Seis Princípios para Desenvolver e Implantar Tecnologia de Reconhecimento Facial, o uso da tecnologia de reconhecimento facial para a vigilância contínua de indivíduos pela aplicação da lei deve ser proibido, exceto em circunstâncias estreitas e apenas com proteções adequadas para liberdades civis individuais e direitos humanos.

Evite o uso para sistemas de monitoramento de tarefas que podem interferir na privacidade. Os modelos de IA probabilística da API de Detecção Facial não foram projetados para monitorar padrões individuais para inferir informações pessoais íntimas, como a orientação sexual ou política de um indivíduo.

Evite o uso em espaços protegidos. Proteja a privacidade dos indivíduos avaliando locais e posições da câmera, ajustando ângulos e regiões de interesse para que eles não tirem imagens de áreas protegidas, como banheiros.

Evite o uso em ambientes em que o registro em identificação ou verificação não seja opcional. Proteja a autonomia dos indivíduos não planejando o registro em situações em que haja pressão para consentir.

Evite usar onde um humano no loop ou método de verificação secundária não está disponível. Mecanismos de fail-safe (por exemplo, um método secundário que está disponível para o usuário final se a tecnologia falhar) ajudam a evitar a negação de serviços essenciais ou outros danos devido a falsos negativos.

Considere cuidadosamente o uso em escolas ou instalações para idosos. A API de Detecção Facial não foi fortemente testada com dados que contêm menores de 18 anos ou adultos com mais de 65 anos. Recomendamos que os usuários avaliem minuciosamente as taxas de erro para qualquer cenário em ambientes em que haja uma predominância dessas faixas etárias.

Considere cuidadosamente o uso para decisões relacionadas à saúde. A API de Detecção Facial fornece resultados probabilísticos, como detecções de rosto, atributos e reconhecimentos. Os dados podem não ser adequados para tomar decisões relacionadas à saúde.

Considere cuidadosamente o uso em espaços públicos. Avalie locais e posições da câmera, ajustando ângulos e regiões de interesse para minimizar a coleta de dados oriundos de espaços públicos. A iluminação e o clima em espaços públicos, como ruas e parques, afetarão significativamente o desempenho dos sistemas faciais, e é extremamente difícil fornecer uma divulgação eficaz de que os sistemas faciais estão sendo usados em espaços públicos.

Considerações legais e regulatórias: as organizações precisam avaliar possíveis obrigações legais e regulatórias específicas ao usar quaisquer Ferramentas e soluções do Foundry, que podem não ser apropriadas para uso em todos os setores ou cenários. Além disso, as ferramentas ou soluções do Foundry não são projetadas e podem não ser usadas de maneiras proibidas em termos de serviço aplicáveis e códigos de conduta relevantes.

Próximas etapas

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Last updated on 2025-11-08