Do borrado ao confiável: a evolução do algoritmo de remoção de fundo de imagem para identificação de pessoas

Um algoritmo preciso de remoção de fundo de imagem influencia diretamente na credibilidade de documentos e até na precisão de soluções de reconhecimento facial. Em sistemas destinados à verificação de identidade, por exemplo, a qualidade do recorte interfere diretamente na confiabilidade dos resultados, uma vez que afeta os processos de validação visual e a integração com bancos de dados.

Atento a essas necessidades, o setor de Pesquisa e Desenvolvimento de Software (P&D) aprimorou significativamente o algoritmo de remoção de fundo de imagem para identificação de pessoas, que já é utilizado na solução BioPass ID e, em breve, será usado no Onboarding Digital do Certfy. Esses produtos são aplicados em processos de certificação de pessoas, validação de identidade remota e emissão de documentos oficiais de órgãos públicos, como o Detran. 

O algoritmo é aplicado na selfie do usuário, garantindo que apenas a pessoa desejada seja mantida na foto — sem perder qualidade — minimizando ruídos de fundo e aumentando a assertividade dos sistemas de identificação. Muitas vezes, a imagem é prejudicada em ambientes não controlados onde a iluminação e o fundo variam bastante.

Com um algoritmo mais sofisticado, que reconhece pessoas e objetos em condições visuais desfavoráveis, o setor de P&D atingiu um novo nível de qualidade, ampliando usos e garantindo a segurança dos dados.

Para entender melhor o processo, conversamos com Gregory Lira, do time de Pesquisa e Desenvolvimento de Software, que compartilhou os principais avanços técnicos e os impactos desse novo modelo.

Do básico ao avançado: o que mudou no algoritmo de remoção de fundo de imagem para identificação de pessoas

A atualização do algoritmo de remoção de fundo de imagem da Vsoft surgiu como resposta às necessidades dos clientes. A empresa precisava oferecer resultados mais precisos, decorrentes de situações desafiadoras, como iluminação inadequada ou fundos com elementos complexos.

“Recebemos feedbacks de que o modelo anterior cometia muitos erros, principalmente ao identificar pessoas na imagem. Era comum o fundo não ser removido corretamente, prejudicando a aplicação final”, explica Gregory. 

Ele conta que a transição para o novo algoritmo é um avanço, tanto em capacidade quanto em precisão. E que durante as devolutivas, foi relatado que o modelo antigo era mais simples, mas acabou ficando ultrapassado e começou a apresentar muitos erros.

Gregory enfatiza o novo modelo mais robusto, baseado em tecnologias de inteligência artificial (IA) mais modernas, como o framework Torch. “Esse avanço garante resultados superiores, tanto na identificação do objetivo principal da imagem quanto na precisão do recorte em qualquer cenário”. 

A transição para o novo sistema envolveu a substituição completa do modelo antigo por um mais atualizado. A nova estrutura é capaz de aproveitar Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) a fim de otimizar o desempenho do algoritmo. Também pode adaptar-se e ajustar o processamento conforme as demandas do ambiente de uso. 

O novo modelo utiliza segmentação de imagem. Essa técnica identifica as partes mais importantes da cena. Depois, encontra o objeto principal e, assim, consegue fazer recortes com muito mais precisão.

Principais melhorias na precisão e na qualidade visual

Uma das maiores vantagens da mudança no algoritmo é o ganho de qualidade no recorte final, inclusive em ambientes e condições adversas. 

Gregory explica que o modelo foi treinado com um vasto conjunto de dados e muitas variações de imagem. Graças às melhorias aplicadas, como o redimensionamento inteligente para o padrão do modelo e a otimizações na máscara de segmentação, o algoritmo agora consegue lidar com diversas variações. “Conseguimos capturar detalhes finos, como o cabelo e acessórios, com uma precisão muito boa. Isso faz toda a diferença na hora de usar a imagem em documentos, catálogos ou sites”.  

Confira o resultado abaixo:

A capacidade de refinar os contornos e preservar os detalhes complexos é o que eleva o padrão do recorte do novo algoritmo. O resultado são imagens com acabamento profissional e aparência natural, ideal para aplicações que exigem alta qualidade visual. Essa otimização oferece resultados consistentes para qualquer tipo de objeto principal da cena.

Outro diferencial importante é o compromisso com a segurança e a privacidade no processamento das imagens. Todo o tratamento ocorre em ambiente isolado, sem a necessidade de envio de dados para APIs externas.

Embora o modelo novo necessite de mais tempo de processamento em relação ao modelo anterior, o ganho em qualidade e redução de retoques manuais compensam. Testes práticos confirmaram a eficácia do novo modelo, validando a escolha do time de Pesquisa e Desenvolvimento de Software por uma abordagem mais robusta e precisa.

Aplicações em diferentes mercados

As empresas que utilizam as soluções da Vsoft podem esperar uma melhoria significativa na qualidade da remoção de fundo das imagens. Conforme já comentado anteriormente, a nova versão do algoritmo não se limita ao recorte de pessoas, sendo capaz de remover o fundo de qualquer objeto relevante na imagem. Isso amplia consideravelmente a versatilidade. 

Segundo Gregory, como a solução atende tanto a remoção de fundo em imagens de pessoas quanto a aplicação em objetos variados presentes na cena. Na prática, isso significa que os mais diversos segmentos podem se beneficiar da tecnologia.             

Ele destaca que no e-commerce é possível padronizar o fundo das imagens dos produtos para branco ou cores que representem a marca, facilitando a criação de vitrines virtuais mais limpas e profissionais. Por exemplo, uma loja de eletrônicos pode destacar os fones de ouvido e caixas de som, removendo fundos poluídos e deixando-os sobre um fundo neutro.

Já no setor financeiro, bancos e fintechs podem utilizar a remoção de fundo para padronizar as selfies e documentos enviados pelos clientes durante processos de abertura de conta ou validação de identidade. Um fundo limpo e consistente facilita a verificação biométrica e reduz falhas na autenticação facial.

Também pontua que hospitais e clínicas podem aplicar a tecnologia para melhorar o cadastro visual de pacientes e profissionais. Fotos padronizadas, sem elementos visuais distrativos, facilitam a organização de prontuários, crachás digitais e o controle de acesso em ambientes hospitalares.

Ainda, ressalta que escolas e universidades podem usar a remoção de fundo para uniformizar as imagens em sistemas de identificação de alunos e professores. Isso inclui carteiras digitais, plataformas de ensino à distância e sistemas de autenticação facial para provas online ou controle de presença.

Qualidade visual e praticidade na remoção de fundo de imagem

No bate-papo com Gregory, mostramos as principais melhorias incorporadas ao algoritmo de remoção de fundo de imagem para identificação de pessoas e os impactos positivos obtidos. Também abordamos a aplicação do recurso em setores como educação, financeiro, saúde, entre outros. Dessa forma, a Vsoft reafirma o compromisso em investir em tecnologias que entregam resultados reais e confiáveis. 

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