Estimativa de idade
Visão geral
A estimativa de idade a partir de imagens faciais é tecnicamente difícil e operacionalmente sensível. Em contextos de investigação, a precisão, o controlo de vieses e a auditabilidade são essenciais.
A capacidade de estimativa de idade da Rigr AI fornece estimativas de idade altamente precisas a partir de imagens faciais e fotogramas de vídeo, e foi concebida especificamente para uso pelas forças da ordem e em ambientes regulados.
Desempenho do modelo
O modelo atual (v3) é um vision transformer ajustado num vasto conjunto de dados curado de imagens reais com rótulos de idade verificados. Produz uma estimativa pontual acompanhada de um valor de incerteza calibrado para cada rosto detetado.
Precisão por faixa etária
| Faixa etária | EAM (anos) | Dentro de ±1 ano | Dentro de ±2 anos |
|---|---|---|---|
| 0–2 | 0.41 | 95.3% | 97.7% |
| 2–5 | 0.72 | 88.3% | 97.0% |
| 5–8 | 0.77 | 86.1% | 96.4% |
| 8–13 | 1.06 | 73.6% | 93.1% |
| 13–18 | 1.26 | 69.9% | 85.0% |
| 0–18 (todos os menores) | 0.87 | 81.9% | 94.1% |
| 18–26 | 2.11 | 53.9% | 71.7% |
| 26–40 | 3.30 | 36.8% | 52.7% |
| 40+ | 5.04 | 22.4% | 34.2% |
Desempenho competitivo
Uma avaliação independente face aos principais sistemas comerciais de estimativa de idade mostra que a Rigr AI supera os concorrentes em cada idade de 0 a 16 anos, com vantagens particularmente fortes para crianças pequenas (0–5 anos) e a faixa pré-adolescente/adolescente inicial (8–15 anos), onde as taxas de erro dos concorrentes são 2–3× mais elevadas.
Incerteza calibrada
Cada previsão inclui um valor de incerteza calibrado (± anos) representando um limite de confiança de 1σ. As estimativas de incerteza do modelo são rigorosamente validadas: ao nível 1σ, a cobertura real é de 68,48 % face a um ideal teórico de 68,27 % — uma calibração quase perfeita. Isto significa que os intervalos de confiança reportados são fiáveis e acionáveis.
Experimente
Tire uma foto ou carregue uma imagem para ver a estimativa de idade em ação.
Processed securely — no images are stored.
Uso operacional
Dentro do VST Teams, a estimativa de idade é utilizada para:
- Destacar conteúdo potencialmente sensível envolvendo menores
- Priorizar a revisão de grandes conjuntos de dados multimédia
- Apoiar a avaliação probatória sem substituir o julgamento humano
Esta capacidade também está disponível como API autónoma ou aplicação leve que pode ser implementada num ambiente isolado. Estão disponíveis plug-ins para as principais ferramentas de análise forense de imagens.
Integração com o Griffeye
Os resultados da estimativa de idade são apresentados diretamente no Griffeye Analyze, permitindo aos investigadores filtrar e priorizar sem sair do seu fluxo de trabalho habitual.
Provas em grande escala
A estimativa de idade permite aos investigadores caracterizar rapidamente grandes volumes de material apreendido. O gráfico abaixo mostra a distribuição de idade estimada em 100.000 rostos detetados em material de abuso sexual de crianças — ilustrando como esta capacidade pode sintetizar grandes conjuntos de provas para investigação e apresentação em tribunal.
Implementação e controlo
- Totalmente containerizado
- Operação on-premise e air-gapped
- Sem retenção de dados
- O cliente mantém o controlo total das entradas e saídas
Para programadores
A API de estimativa de idade aceita imagens codificadas em base64 e devolve idades estimadas, caixas delimitadoras, pontuações de confiança e incerteza calibrada para cada rosto detetado.
POST /api/image curl -X POST https://api.age.rigr.ai/api/image \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-KEY: $API_KEY" \
-d '{"images": ["'$(base64 -w0 photo.jpg)'"}'{
"results": [{
"results": [{
"age": 25.3,
"uncertainty": 1.2,
"bbox": [175, 133, 364, 378],
"score": 0.9998
}]
}]
}