O mercado de SDK de reconhecimento facial para aplicativo tem crescido muito nos últimos anos. Dentro desse contexto, os SDKs de RF são apresentados por diversas startups e empresas muito reconhecidas, como a Microsoft Azure e AWS.
Mas será que essas são as soluções ideais?
Antes, precisamos compreender como o SDK de RF pode ajudar na inovação de soluções tecnológicas. No contexto atual, é de grande importância ter tecnologias e ferramentas centradas no usuário. Somente dessa forma é possível garantir uma boa experiência para o cliente. E esse é o ponto que diferencia os negócios em um mercado tão competitivo.
Se tratando de soluções tecnológicas, um dos motivos que as tornam, muitas vezes, sem o alcance esperado, é o fato de não serem compostas por elementos que facilitem o acesso. Um exemplo é a validação de senhas convencionais. Só para exemplificar essa insatisfação, uma pesquisa feita pela Mastercard mostrou o impacto da relação do consumidor com o uso de senhas.
Nessa pesquisa, 52% dos entrevistados abandonaram o carrinho por esquecer senhas, 71% tiveram acesso bloqueado e 26% perderam o prazo de pagamento. O que esses dados revelam? Não importa o quanto sua solução seja boa, ela precisa proporcionar uma experiência de qualidade completa para os seus clientes.
Quer entender mais como melhorar suas soluções com o SDK de Reconhecimento Facial? Então, veja os tópicos a seguir:
Pontos de análise para contratação dessa tecnologia
Pontos para analisar ao contratar um SDK de Reconhecimento facial
Agora que você já entendeu tudo sobre SDK de reconhecimento facial, confira os pontos que você precisa analisar ao pensar em contratar um SDK de biometria facial para aplicativo.
Soluções de reconhecimento facial da Amazon e da Microsoft permitem o processamento em Cloud de modo online a nível de servidor. Nesse contexto, existe a vantagem de o cliente não precisar investir em um servidor no local para realizar este processamento.
Entretanto, como o formato de cobrança ocorre por volume de dados e imagens processadas, não é possível ter uma previsibilidade de custos de maneira assertiva. Assim, estas soluções podem se tornar extremamente caras. Não somente, Outro fator que torna a solução na nuvem mais custosa é a necessidade de uma conexão estável e com largura de banda suficiente para o envio das imagens ou vídeos.
As soluções de RF presentes no mercado utilizam a lógica de processamento de imagens e de custo computacional para compor o valor da solução.
Esse é um formato adotado por empresas de tecnologia como a Microsoft e a Amazon. Entretanto, elas não conseguem desenhar com velocidade e flexibilidade modelos de negócios que sejam mais aderentes à realidade dos negócios na ponta.
Para a grande indústria, pensar em uma aderência 100% para cada modelo de negócio não é uma preocupação. Isso porque o objetivo principal dela é criar tecnologia de ponta. Entretanto, nem todas as empresas de Pesquisa e Desenvolvimento de Tecnologia pensam assim.
A Gryfo, por exemplo, optou por um modelo de negócio em que a Pesquisa e Desenvolvimento de Tecnologia de RF e Inteligência Artificial visa proporcionar soluções que sejam favoráveis para que seus clientes possam crescer dentro dos mercados que operam.
Portanto, é fundamental que o responsável pela arquitetura do aplicativo verifique se a tecnologia da empresa fornecedora do SDK está aderente ao modelo de negócio.
Mobilidade offline do SDK de reconhecimento facial
Em soluções conectadas à nuvem com processamento a nível de servidor, perde-se também o que chamamos de mobilidade desconectada.
A Azure por exemplo, oferece o recurso de contêiner para levar o processamento mais próximo da borda. Entretanto, não simplifica ainda a possibilidade de um processamento offline a nível de dispositivo.
Dessa forma, prejudica-se a criação de soluções de RF que demandem este tipo de recursos. Isso porque existem projetos que ocorrem em áreas remotas e sem conectividade permanente.
Para escapar desse problema, a Gryfo optou por uma arquitetura que permite que todo o processamento possa ser feito a nível de dispositivo.
Podemos citar como exemplo de funcionalidade nessa arquitetura a utilização do SDK por clientes do agronegócio. Esse nicho geralmente possui equipes em áreas onde não há conectividade. Dessa forma, a Gryfo modelou uma arquitetura que permite que aquele dispositivo possa ser sincronizado com a sede periodicamente.
O processamento na nuvem e na borda (no dispositivo smartphone, tablet, etc) implica também na performance da solução.
Existem inúmeros casos de empresas que investiram para desenvolver seus aplicativos de RF aplicados a determinadas áreas de negócio, e estes não funcionavam bem.
Os aplicativos operam de forma extremamente lenta na medida que o volume de dados e uma má conectividade passam a interferir na performance.
Neste caso, a solução ideal é a adoção de SDKs de RF que trazem o processamento para a borda, tirando esta carga dos servidores.
Dessa forma, o cliente pode transferir, por meio de um sistema seguro, o processamento das imagens para esses dispositivos. Com isso, elimina-se os custos computacionais da Cloud ou de um servidor no cliente. Ao mesmo tempo, ganha-se em performance.
Taxa de sucesso do SDK de reconhecimento facial
Um último ponto que deve ser verificado na hora de escolher sua SDK para embarcar no seu aplicativo é a taxa de sucesso.
Apesar de todos os SDKs prometerem uma taxa de sucesso alta, é preciso verificar qual a taxa de sucesso no contexto aplicado.
O que isso significa? Bem, para que um sistema de RF funcione adequadamente, é preciso educá-lo com a utilização do Deep learning. Entretanto, não é possível resolver tudo a nível de códigos.
Em um determinado momento é importante uma base de imagens para que a SDK possa aprender. Neste ponto, imagine uma SDK criada na Coreia e que tenha sido educada a fazer reconhecimento facial das pessoas de lá. Ao tentar aplicar a tecnologia em um povo miscigenado como o brasileiro, evidentemente que ela vai falhar mais.
Por isso, uma tecnologia desenvolvida no Brasil leva vantagens contra outras tecnologias desenvolvidas em países que não possuem tamanha miscigenação. E este é outro ponto positivo do RF da Gryfo. Provavelmente este é um dos motivos de na prática receber elogios com sua taxa de sucesso quando comparada a projetos semelhantes implantados no Brasil com tecnologia estrangeira.
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