Bancos de Dados e Sistemas Biométricos para Papiloscopista: AFIS/ABIS, Qualidade e Auditoria

Sistemas biométricos como AFIS (impressões digitais) e ABIS (multibiometria: digitais, palmas, face, íris, etc.) são ambientes computacionais que armazenam amostras biométricas e permitem comparar um “desconhecido” contra um banco de referências, retornando candidatos prováveis. O papel operacional do papiloscopista é garantir que a entrada seja tecnicamente adequada, interpretar corretamente o retorno do sistema e produzir uma conclusão humana fundamentada, além de manter rastreabilidade e conformidade (auditoria, retificação e segurança).

Funcionamento conceitual: do dado bruto ao candidato

De forma conceitual, um sistema biométrico executa quatro blocos principais: aquisição (captura/entrada), extração de características (templates), comparação (matching) e decisão (rankings/scores + validação humana). Em AFIS, a comparação costuma se basear em características extraídas da impressão (por exemplo, pontos característicos e relações espaciais) e em ABIS pode haver fusão de modalidades (ex.: digitais + face) para aumentar robustez.

• Amostra biométrica: imagem (ou conjunto de imagens) capturada do dedo/palma/face, acompanhada de metadados.
• Template: representação matemática derivada da amostra (não é a imagem em si), usada para busca e comparação.
• Pesquisa 1:N: um desconhecido é comparado contra N registros do banco para gerar uma lista candidata.
• Verificação 1:1: comparação entre dois registros específicos (ex.: conferência de duplicidade, validação de identidade).

Cadastro e pesquisa: fluxo operacional

1) Cadastro (enrollment) com boas práticas

No cadastro, o objetivo é inserir um registro que seja pesquisável, rastreável e juridicamente defensável. Isso envolve qualidade de imagem, metadados consistentes e padronização.

Passo a passo prático de inserção:

• Preparar a captura: verificar limpeza do sensor/vidro, condições do dedo (umidade, sujeira), iluminação (no caso de face) e orientação correta.
• Capturar e revisar: coletar as imagens exigidas pelo procedimento (ex.: dedos rolados e planos, palmas quando aplicável). Revisar nitidez, área coberta e presença de artefatos.
• Preencher metadados mínimos: identificador do caso/procedimento, unidade responsável, data/hora, operador, tipo de coleta (civil/criminal), modalidade (dedo/palma), lado/dedo, origem da amostra (scanner, cartão digitalizado, dispositivo móvel), e observações relevantes (ex.: cicatriz, amputação).
• Padronizar campos: usar vocabulário controlado (listas) para motivo de cadastro, status do registro, tipo de ocorrência, e códigos de dedos/palmas. Evitar texto livre quando houver campo estruturado.
• Validar consistência: checar se o dedo informado corresponde à imagem (ex.: indicador direito não pode ser salvo como polegar esquerdo), se o CPF/RG (quando aplicável) está no formato correto e se não há duplicidade aparente.
• Gerar/armazenar template: o sistema extrai características e associa ao registro. Registrar versão do algoritmo quando o sistema disponibilizar essa informação (importante para auditoria e reprocessamentos).
• Aplicar status e permissões: definir se o registro é “ativo”, “pendente de validação”, “restrito” (ex.: sigilo) e quem pode consultar/alterar.

2) Pesquisa (search): 1:N e 1:1

Na pesquisa 1:N, o sistema retorna uma lista candidata ordenada por similaridade. Na verificação 1:1, o sistema retorna um resultado de comparação entre dois registros específicos.

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Passo a passo prático de pesquisa 1:N:

• Selecionar o tipo de busca: dedo específico, conjunto de dedos, palma, latente (quando o sistema suportar), ou multibiometria (ABIS).
• Conferir parâmetros de entrada: dedo correto, orientação, recorte (se aplicável), e qualidade mínima para busca.
• Definir escopo: base civil, base criminal, base de desaparecidos, base interna da unidade, ou todas (conforme autorização e finalidade).
• Executar e registrar: guardar o identificador da pesquisa (search ID), data/hora, operador e parâmetros usados.
• Analisar lista candidata: interpretar ranking e scores, selecionar candidatos para verificação humana e documentar critérios de seleção.

Parâmetros de qualidade de imagem: o que observar e como corrigir

A qualidade impacta diretamente a extração de características e a precisão da busca. Em termos práticos, baixa qualidade tende a gerar: poucos pontos utilizáveis, aumento de falsos candidatos, e dificuldade de confirmação por especialista.

Indicadores comuns de qualidade (operacionais)

• Nitidez/contraste: cristas e sulcos devem estar distinguíveis; contraste insuficiente “apaga” detalhes.
• Área útil: cobertura adequada do dedo/palma; cortes reduzem informação.
• Distorção: pressão excessiva, arraste ou rolagem irregular deformam o padrão.
• Ruído/artefatos: sujeira, reflexo, compressão excessiva, linhas de varredura, manchas.
• Orientação e centralização: desalinhamento pode prejudicar indexação e comparação.
• Condição da pele: ressecamento, umidade, desgaste ocupacional, cicatrizes, amputações (registrar em metadados).

Correções práticas durante a captura

• Baixo contraste: ajustar ganho/iluminação do dispositivo, limpar o sensor, orientar o dedo para contato uniforme.
• Distorção por pressão: reduzir pressão e estabilizar o dedo; repetir captura.
• Ressecamento: hidratar levemente (quando permitido pelo protocolo local) e aguardar absorção; repetir.
• Umidade excessiva: secar o dedo e o sensor; repetir.
• Área insuficiente: reposicionar e recapturar, garantindo bordas e região central.

Quando o sistema fornecer um score de qualidade (NFIQ/NFIQ2 ou equivalente), use-o como triagem: imagens abaixo do mínimo operacional devem ser recapturadas antes do cadastro definitivo, salvo impossibilidade técnica devidamente registrada.

Indexação: como o sistema “organiza” para buscar rápido

Indexação é o processo de estruturar templates em estruturas de dados que permitem busca eficiente em grandes bases. Conceitualmente, o sistema cria chaves/índices a partir de características extraídas para reduzir o universo de comparação. Qualidade e metadados corretos ajudam a indexação: um dedo cadastrado como outro dedo, por exemplo, pode reduzir a chance de retorno adequado e gerar ruído operacional.

• Impacto prático: boa indexação reduz tempo de busca e melhora a relevância da lista candidata.
• Risco prático: templates pobres (por baixa qualidade) podem ser mal indexados, aumentando falsos candidatos ou “não retorno” (miss).

Listas candidatas: ranking, score e como interpretar

O retorno típico de uma pesquisa 1:N é uma lista ordenada (rank) com um valor numérico (score) por candidato. O rank indica posição relativa; o score indica similaridade conforme o algoritmo. Scores não são “probabilidade” por si só; são medidas internas do sistema e variam por versão, modalidade e configuração.

Leitura operacional do retorno

• Rank 1 com score alto: forte candidato, mas ainda requer confirmação humana.
• Vários candidatos com scores próximos: indica ambiguidade; pode exigir análise de mais candidatos e revisão da qualidade da amostra.
• Scores baixos em toda a lista: pode indicar amostra ruim, dedo incorreto, recorte inadequado, ou ausência do indivíduo na base.
• “No hit”: ausência de candidatos acima do limiar configurado; registrar parâmetros e considerar reprocesso com ajustes permitidos (ex.: incluir mais dedos, melhorar imagem, ampliar escopo autorizado).

Parâmetros que influenciam lista candidata

• Limiar (threshold): define o mínimo para entrar na lista; limiar alto reduz falsos candidatos, mas pode aumentar falsos negativos.
• Tamanho da lista (top-N): listas maiores aumentam chance de conter o verdadeiro, mas elevam carga de análise humana.
• Modalidade e fusão (ABIS): combinar modalidades pode reordenar candidatos e melhorar robustez em amostras parciais.

Confirmação por especialista: do resultado do sistema à conclusão técnica humana

O sistema sugere; o especialista decide. A confirmação envolve revisar a amostra questionada e o candidato, verificando se há compatibilidade suficiente e ausência de incompatibilidades relevantes, seguindo o procedimento técnico adotado pela instituição. O ponto central é transformar “rank/score” em uma decisão técnica humana documentada e rastreável.

Roteiro prático de confirmação

• 1) Verificar integridade do caso: conferir se a amostra pesquisada corresponde ao caso correto (ID do caso, data, origem, dedo/palma).
• 2) Revisar qualidade: identificar limitações (área, distorção, ruído) e registrar como isso afeta a confiança.
• 3) Abrir candidato(s): comparar visualmente a amostra com o candidato (imagens e/ou marcações do sistema), usando ferramentas de zoom, realce e sobreposição quando disponíveis.
• 4) Checar consistência de metadados: dedo/lado, tipo de captura, histórico do registro, e eventuais observações (cicatriz, amputação).
• 5) Decidir encaminhamento: confirmar, rejeitar, solicitar nova captura, ou manter como inconclusivo conforme critérios internos.
• 6) Documentar: registrar quais candidatos foram analisados (rank/ID), quais evidências sustentam a decisão, e limitações encontradas.

Boas práticas: não basear decisão apenas em score; sempre verificar se a comparação faz sentido (dedo correto, orientação, qualidade). Em casos sensíveis, aplicar revisão por segundo examinador conforme política interna.

Trilhas de auditoria e logs: rastreabilidade e defensabilidade

Trilhas de auditoria são registros automáticos e/ou procedimentais que permitem reconstruir “quem fez o quê, quando, como e por quê” dentro do sistema. Em contexto policial, isso protege a integridade do banco e a credibilidade do resultado.

O que deve ficar registrado (mínimo operacional)

• Cadastro: operador, data/hora, dispositivo, qualidade, metadados inseridos, alterações posteriores, anexos.
• Pesquisa: search ID, parâmetros (escopo, modalidade, top-N, limiar), data/hora, operador, lista retornada (ou hash/registro equivalente), e candidatos abertos.
• Decisão: status final (confirmado/rejeitado/inconclusivo), responsável, justificativa técnica resumida, e se houve segunda revisão.
• Administração: criação/alteração de perfis, permissões, mudanças de configuração do algoritmo/threshold, atualizações do sistema.

Boas práticas de auditoria

• Imutabilidade: logs protegidos contra edição (WORM, assinaturas digitais, ou controles equivalentes).
• Correlação: capacidade de correlacionar evento de captura, cadastro, pesquisa e decisão pelo mesmo identificador de caso.
• Retenção: prazos de guarda conforme norma interna e legislação aplicável; registrar expurgo quando autorizado.
• Monitoramento: alertas para acessos fora do padrão, exportações, consultas massivas e tentativas de alteração indevida.

Exclusão e retificação conforme norma: como tratar correções sem perder rastreabilidade

Retificação (correção) e exclusão devem seguir norma interna e base legal aplicável, sempre preservando rastreabilidade. Em bancos biométricos, “apagar” sem registro pode comprometer auditoria e gerar inconsistências (ex.: hits antigos sem referência).

Procedimento prático de retificação

• 1) Abrir demanda formal: número de protocolo, motivo, solicitante autorizado.
• 2) Identificar o registro: IDs internos, chaves de pessoa, eventos associados (cadastro, pesquisas, decisões).
• 3) Classificar o tipo de correção: metadado (ex.: dedo/lado), substituição de imagem por recaptura, correção de vínculo de pessoa, ou ajuste de status.
• 4) Executar com trilha: registrar antes/depois, responsável, data/hora, justificativa e anexos.
• 5) Reindexar/reprocessar: quando a correção impactar templates, garantir reextração e reindexação.
• 6) Notificar impactos: se houver laudos/relatórios vinculados, registrar que houve retificação e avaliar necessidade de aditamento conforme norma interna.

Procedimento prático de exclusão (quando autorizada)

• 1) Verificar autorização: base normativa e competência para exclusão.
• 2) Preferir “inativação” com preservação de histórico: quando a política permitir, manter registro histórico inacessível ao uso operacional, mas auditável.
• 3) Se exclusão física for exigida: registrar expurgo com identificadores, data/hora, responsável, motivo e evidência de execução; manter log do evento.

Protocolos de segurança da informação aplicados ao AFIS/ABIS

Segurança da informação em sistemas biométricos envolve confidencialidade (evitar acesso indevido), integridade (evitar alteração não autorizada) e disponibilidade (garantir funcionamento). Para o papiloscopista, isso se traduz em práticas diárias e controles de ambiente.

Controles essenciais

• Controle de acesso: autenticação forte, perfis por função (mínimo privilégio), segregação de funções (quem cadastra não necessariamente administra).
• Gestão de credenciais: proibição de compartilhamento de usuário, bloqueio por tentativas, expiração e rotação conforme política.
• Criptografia: em trânsito (TLS) e em repouso (discos/backup), especialmente para templates e imagens.
• Ambiente e rede: segmentação de rede, estações autorizadas, bloqueio de mídias removíveis quando aplicável, hardening.
• Backups e continuidade: rotinas testadas de restauração, redundância e plano de contingência.
• Registro e resposta a incidentes: procedimentos para suspeita de vazamento, acesso indevido, alteração de registros, indisponibilidade.

Cuidados operacionais do usuário

• Não exportar imagens/templates fora do fluxo autorizado; quando necessário, usar canais oficiais e registrar.
• Bloquear sessão ao se ausentar; evitar deixar telas com dados sensíveis expostas.
• Verificar destinatários e classificação de sigilo ao compartilhar relatórios.

Atividades práticas: interpretação de rankings/scores e redação de conclusão técnica

Atividade 1: triagem de lista candidata

Cenário: uma pesquisa 1:N retorna top-10 candidatos. Os scores são: Rank1=92, Rank2=90, Rank3=65, Rank4=64, demais abaixo de 60.

Tarefas:

• Indicar quais candidatos você abriria primeiro e por quê (considere proximidade de scores e queda abrupta).
• Descrever quais verificações iniciais faria antes de comparar (dedo correto, qualidade, metadados).
• Registrar em um texto curto como justificaria a seleção dos candidatos analisados (ex.: “analisados ranks 1 a 4 por apresentarem scores acima de X e proximidade entre si”).

Atividade 2: quando o score é alto, mas a comparação não sustenta

Cenário: Rank1 tem score 95, porém ao abrir o candidato você percebe que o dedo cadastrado é “indicador direito”, enquanto sua amostra é “polegar direito” (metadado do caso). O sistema foi alimentado com dedo “desconhecido”.

Tarefas:

• Explicar por que um score alto não encerra a análise.
• Definir o que fazer: corrigir parâmetro de busca (selecionar dedo correto), ampliar busca para múltiplos dedos, ou solicitar recaptura.
• Escrever um registro de auditoria (modelo) com: data/hora, search ID, motivo da rejeição do candidato e ação tomada.

Atividade 3: transformar retorno do sistema em conclusão técnica humana

Cenário: após analisar ranks 1 a 3, você confirma que o rank 2 é compatível e os demais não sustentam correspondência. O sistema exibiu score 88 para o rank 2.

Tarefas:

• Redigir um parágrafo técnico que deixe claro: (a) houve pesquisa em sistema, (b) quais candidatos foram analisados, (c) qual foi confirmado e (d) que a conclusão decorre de análise humana, não do score.
• Incluir limitações observadas na amostra (ex.: área parcial, distorção) e como isso afetou a análise.

Modelo de registro (exemplo de estrutura, adaptar à norma local):  Caso/Procedimento: [ID]  Sistema: [AFIS/ABIS]  Tipo de pesquisa: 1:N (escopo: [base])  Parâmetros: top-N=[ ], limiar=[ ], modalidade=[ ]  Search ID: [ ]  Data/hora: [ ]  Operador: [ ]  Resultado do sistema: lista candidata gerada (ranks analisados: [1..3])  Análise humana: candidato rank [2], registro [ID], avaliado como compatível; demais candidatos rejeitados por inconsistências observadas na comparação.  Observações de qualidade: [descrever limitações]  Decisão: [confirmado/rejeitado/inconclusivo]  Auditoria: logs preservados; anexos/prints conforme política interna.