Um dos grandes problemas enfrentados pelos órgãos policiais responsáveis pela segurança pública é a identificação/qualificação de suspeitos através de imagens obtidas em investigação.
Com o advento e a popularização das diversas tecnologias para captura, transmissão e persistência de imagens em locais públicos e privados (CCTV, smartphones, câmeras de monitoramento em vias públicas e etc) é cada vez mais comum que situações de delitos e/ou suspeitos em fuga sejam captadas e armazenadas em diversos bancos de dados, permitindo que a polícia obtenha essas imagens e que então se tenha uma visualização do rosto de quem se pretende investigar.
O projeto Harpia se propõe a desenvolver uma solução utilizando arquitetura de Redes Neurais Profundas Inception-V1 e ResNet que mostraram resultados promissores em competições de reconhecimento facial em bancos de fotos públicos. Para detecção facial foi utilizado o MTCNN, que se baseia também em redes neurais convolucionais para detectar a face na imagem (definir o bounding box) e corrigir possíveis distorções (rotação, escala, ângulo vertical).
Nos testes realizados a imagem padrão veio em primeiro lugar dentre as mais próximas. O que pode-se destacar de mais relevante foi a capacidade da rede de não só detectar como também encontrar foto no banco padrão tendo como imagem questionada retratos falados elaborados por Papiloscopistas Policiais do Instituto de Identificação da PC-GO. Neste caso vale salientar que tradicionais soluções de mercado sequer foram capazes de detectar uma face na imagem neste contexto, quanto menos realizar qualquer comparação, o que torna este projeto bastante relevante no universo policial investigativo.