Uma pesquisa de mestrado desenvolvida na UFMG registrou quase 80% de exatidão na identificação automatizada de casos de pornografia infantil. O trabalho foi apresentado em março deste ano por João José de Macedo Neto, perito da Polícia Federal, instituição que tem utilizado o método, em fase de avaliação. 

O estudo combinou métodos de classificação de pornografia e de detecção facial, já existentes, com outro de estimativa de idade por meio de análise de faces, concebido ao longo da pesquisa, para utilizar a automatização para detectar esses crimes. 

Como funciona? 

O sistema funciona com base em redes neurais convolucionais (altamente empregadas na classificação de imagens), que por sua vez são inspiradas no funcionamento do córtex visual humano, um dos recursos mais eficientes na área de aprendizado de máquinas. 

Na análise de uma imagem, o primeiro aspecto observado é a presença potencial de pornografia. Se a imagem for considerada pornográfica, as faces são extraídas e classificadas pelo módulo de estimativa de idade – como adultos ou crianças, por gênero e faixa etária.

João José de Macedo Neto

Trabalho de Macedo foi apresentado no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da UFMG

Segundo João Macedo, o método de estimativa de idade desenvolvido atualmente classifica as faces em faixas de idade, como a de 15 a 22 anos. “No futuro, chegaremos a uma estimativa mais precisa, com idades mais próximas ao limite da restrição legal para a tipificação de crime”, prevê o pesquisador, acrescentando que o foco da técnica estará também na identificação com base na análise de partes do corpo – é comum, nesse tipo de imagem, a oclusão dos rostos. 

A análise de cada arquivo de imagem dura cerca de 0,4 segundo (0,06s para classificação de pornografia, 0,32s para detecção de faces e 0,02s para estimativa de idade). A aplicação do método de detecção em vídeos se dá por meio de processo de amostragem e classificação de quadros, resultando na seleção dos quadros mais significativos para o propósito da investigação.

Em testes efetuados em um conjunto de dados restrito à PF, a nova abordagem registrou quase 80% de exatidão. “Na área forense, a estimativa de idade agrega informação importante para a tipificação de crimes ligados à pornografia infantil e constitui grande diferencial em relação às alternativas existentes”, explicou o pesquisador. 

Avanço em tema sensível

João Macedo lembrou, ainda, que o combate à distribuição de pornografia infantil envolve agências policiais, organizações não governamentais e empresas em todo o mundo. “A automatização é importante porque é enorme a quantidade de dados que podem ser armazenados nos celulares e outros dispositivos”. 

Segundo ele, a realização de boa parte desse trabalho pela máquina, além de poupar tempo, contribui para reduzir o forte impacto psicológico e o estresse causados pela exposição de profissionais a material pornográfico com crianças. 

(Com UFMG)