Projeto acadêmico
Big Data Multibiometric
Pesquisa sobre pré-classificação em bases biométricas de grande escala a partir de atributos biométricos complementares.
Big Data Multibiometric
O projeto (2015–2019) investigou formas de reduzir o espaço de busca em sistemas de identificação que operam sobre bases biométricas de grande escala. A hipótese era utilizar atributos biométricos complementares (soft biometrics) para selecionar um subconjunto de registros antes de aplicar métodos de reconhecimento baseados em atributos mais discriminativos, como a face ou as impressões digitais.
A proposta considerava atributos visuais estimados a partir de imagens, como características de aparência e de movimento. Esses atributos não permitem identificação inequívoca e podem apresentar incerteza, vieses e diferenças importantes de qualidade entre populações e condições de captura.
O projeto tratou de técnicas de pré-classificação, não de garantias de identificação individual. O uso de imagens de vigilância e de dados biométricos também exige avaliação da legitimidade da coleta, proteção de dados, transparência e riscos de discriminação; a documentação consultada não permite afirmar quais protocolos foram efetivamente implementados.