Os 3 principais erros de imagem reconhecidos automaticamente

Em primeiro lugar, os dados principais: Em 7,5% dos uploads de fotos feitos por uma pessoa, a foto é automaticamente rejeitada. Três quartos dessas pessoas enviam uma foto aceita na segunda tentativa, 17% precisam de uma terceira tentativa e 9% de uma quarta tentativa.

Na quarta tentativa, a IA é ignorada e a imagem é aceita de qualquer forma. Dessa forma, pode-se descartar a possibilidade de pessoas com deficiência física terem o upload recusado pela IA. Se a qualidade da foto for insuficiente, a foto do funcionário ainda poderá ser rejeitada durante o controle de qualidade manual.

No entanto, o número total de uploads de fotos bem-sucedidos é apenas ligeiramente reduzido pelas primeiras verificações do portão: 99,4% de todas as pessoas conseguem enviar uma foto que é aceita pela IA.

Motivos da recusa

Classificação 1: com pouco menos de 42%, a distância da borda é o motivo mais comum de rejeição. Ela é classificada como insuficiente em um total de 3% dos uploads. Se a distância até a borda for muito pequena, a imagem não poderá ser cortada corretamente e serão criadas lacunas, geralmente abaixo do queixo ou devido a penteados cortados. Esse problema geralmente ocorre com fotos de passaporte existentes. Photo Collect define uma "zona de segurança" ao redor do rosto, que sempre deve ser preenchida com o conteúdo da imagem.

Classificação 2: um rosto com resolução muito baixa é criticado em 21% das rejeições e em 1,6% de todos os envios. Photo Collect analisa não apenas a resolução da foto enviada, mas também o número de pixels na área facial relevante. De acordo com o padrão da ICAO, deve haver pelo menos 100 pixels horizontalmente entre as pupilas. Esse erro ocorre se a resolução das imagens for muito baixa desde o início (o que geralmente acontece com arquivos de imagem antigos) ou se a pessoa na imagem for tirada de muito longe.

Classificação 3: uma posição incorreta da cabeça é o gatilho para 19% das rejeições e ocorre em 1,4% de todos os envios. Aqui, Photo Collect diferencia entre o desvio de olhar para a esquerda/direita, que ocorre com frequência ("yaw", 85%), e a foto do ponto de vista do sapo/olho de pássaro ("pitch", 15%). A rotação da cabeça é corrigida automaticamente pelo Photo Collect e, portanto, não aparece nessas estatísticas.

Interessante: as fotos com máscaras de higiene foram muito difundidas em 2021 - a partir de meados de 2022, quase não encontramos carregamentos desse tipo. Fotos de grupo com mais de uma pessoa são extremamente raras, ocorrendo em apenas 0,09% de todos os carregamentos.

Conclusão

As verificações de qualidade provaram ser um meio eficaz e econômico de filtrar fotos obviamente ruins e evitar a rejeição subsequente no controle de qualidade manual. Como a foto é rejeitada automaticamente pelo menos uma vez para 7,5% das pessoas, presumimos que as verificações de qualidade podem reduzir a taxa de rejeição no controle de qualidade manual em cerca de um terço (5 de 15 pontos percentuais).

Dados utilizados

Os dados são provenientes de várias instâncias do Photo Collect da primavera de 2023 e se baseiam em cerca de 23.000 fotos.

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