Los humanos somos expertos en reconocer rostros, pero también interpretamos expresiones y emociones con bastante naturalidad. La investigación dice que podemos identificar rostros personalmente familiares dentro 380ms después de la presentación y 460ms para caras desconocidas. Sin embargo, esta cualidad intrínsecamente humana ahora tiene un competidor en la inteligencia artificial y la visión artificial. Estas tecnologías pioneras están ayudando a desarrollar soluciones que reconocen rostros humanos con mayor precisión y eficiencia que nunca.
Estas últimas tecnologías innovadoras y no intrusivas han hecho la vida más sencilla y emocionante. La tecnología de reconocimiento facial se ha convertido en una tecnología de rápido desarrollo. En 2020, el mercado de reconocimiento facial se valoró en 3.8 millones de dólares, y el mismo está programado para duplicar su tamaño para 2025 – pronosticado en más de $ 8.5 mil millones.
¿Qué es el reconocimiento facial?
La tecnología de reconocimiento facial mapea las características faciales y ayuda a identificar a una persona en función de los datos de huellas faciales almacenados. Esta tecnología biométrica utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para comparar la impresión facial almacenada con la imagen en vivo. El software de detección de rostros también compara las imágenes capturadas con una base de datos de imágenes para encontrar una coincidencia.
El reconocimiento facial se ha utilizado en muchas aplicaciones para mejorar la seguridad en los aeropuertos, ayuda a los organismos encargados de hacer cumplir la ley en la detección de delincuentes, el análisis forense y otros sistemas de vigilancia.
¿Cómo funciona el reconocimiento facial?
El software de reconocimiento facial comienza con la recopilación de datos de reconocimiento facial y el procesamiento de imágenes mediante visión artificial. Las imágenes se someten a un alto nivel de filtrado digital para que la computadora pueda diferenciar entre un rostro humano, una imagen, una estatua o incluso un póster. Mediante el uso del aprendizaje automático, se identifican patrones y similitudes en el conjunto de datos. El algoritmo de aprendizaje automático identifica el rostro en cualquier imagen determinada mediante el reconocimiento de patrones de rasgos faciales:
- La relación entre la altura y el ancho de la cara.
- el color de la cara
- El ancho de cada característica: ojos, nariz, boca y más.
- Características distintivas
Como diferentes caras tienen diferentes características, también lo hace el software de reconocimiento facial. Sin embargo, en general, cualquier reconocimiento facial funciona mediante el siguiente procedimiento:
detección facial
Los sistemas de tecnología facial reconocen e identifican una imagen facial en una multitud o individualmente. Los avances tecnológicos han facilitado que el software detecte imágenes faciales incluso cuando hay una ligera variación en la postura, ya sea mirando a la cámara o mirando hacia otro lado.
Análisis facial
Las características distintivas y reconocibles de un rostro humano se denominan puntos nodales, y cada rostro humano tiene alrededor de 80 puntos nodales. Mediante el mapeo de la cara, el reconocimiento de la geometría y la fotometría, es posible analizar e identificar las caras utilizando el bases de datos de reconocimiento con precisión.
Conversión de imágenes
Después de capturar la imagen de un rostro, la información analógica se convierte en datos digitales basados en las características biométricas de la persona. Ya que máquina de aprendizaje los algoritmos solo reconocen números, resulta pertinente convertir el mapa facial en una fórmula matemática. Esta representación numérica del rostro, también conocida como huella facial, se compara luego con una base de datos de rostros.
Encontrar una pareja
El paso final es comparar la impresión de su rostro con varias bases de datos de rostros conocidos. La tecnología intenta hacer coincidir sus características con las de la base de datos.
La imagen coincidente generalmente se devuelve con el nombre y la dirección de la persona. Si falta dicha información, se utilizan los datos guardados en la base de datos.
¿Dónde se utiliza el reconocimiento facial?
Hoy en día, los sistemas de reconocimiento facial están entrando en la vida cotidiana y su uso a menudo puede pasar desapercibido. Para facilitar la vida y aumentar la seguridad, a continuación se muestran varios ejemplos destacados de cómo el reconocimiento facial marca la diferencia.
- Cuidado de la salud: Los médicos utilizan el reconocimiento facial para identificar ciertos trastornos genéticos raros en los niños mediante el examen de los rasgos faciales. Un ejemplo de ello sería el Aplicación Face2Gene, que compara la estructura facial de un paciente con casos conocidos para ayudar a determinar si el niño tiene síndrome de Noonan o síndrome de Angelman.
- hoteles: Algunos hoteles están instalando reconocimiento facial para acelerar el check-in. En China, el El hotel Marriott permite a los huéspedes ingresar a un vestíbulo quiosco para un escaneo facial rápido, evitando largas filas en la recepción y haciendo que la entrada sea un momento agradable.
- Accesibilidad: Permite a las personas con discapacidad visual autenticarse fácilmente. Ya no necesitan contraseñas, PIN ni nada. Con el reconocimiento facial, pueden acceder a aplicaciones bancarias o desbloquear dispositivos, lo que hace que las tareas diarias sean mucho más factibles.
- Aulas: Además del aspecto de seguridad, las escuelas itinerantes están utilizando el reconocimiento facial para controlar la participación de los estudiantes. Por ejemplo, los sistemas pueden alertar sobre si los estudiantes están prestando atención a lo que se está aprendiendo en clase, lo que permite a los profesores cambiar sus métodos al instante.
- Seguridad del evento: La tecnología de reconocimiento facial ha encontrado aplicación en la gestión de multitudes y en la mejora de la seguridad en grandes eventos como conciertos y partidos deportivos. Un ejemplo sería su instalación en las puertas de los estadios para verificar a los titulares de entradas y prohibir la entrada a personas no autorizadas.
- Coches: Los fabricantes de automóviles están integrando el reconocimiento facial en sus vehículos para ofrecer una mejor experiencia de conducción. Algunos vehículos pueden reconocer el rostro del conductor, realizar ajustes automáticos en la posición de los asientos y los espejos e incluso reproducir listas de reproducción específicas.
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¿Cuáles son las ventajas del reconocimiento facial?
El reconocimiento facial es una tecnología relativamente nueva y ofrece múltiples ventajas. A continuación, se enumeran algunas de las ventajas de su uso:
- Mayor seguridad pública: Los departamentos de policía utilizan el reconocimiento facial para identificar a personas desaparecidas y criminales buscados. Por ejemplo, los departamentos de policía de La India ha logrado que niños perdidos regresen a sus familias después de comparar sus fotos con bases de datos de personas desaparecidas.
- Transacciones aseguradas: Muchos bancos y sistemas de pago utilizan el reconocimiento facial para hacer más seguras sus transacciones. Por ejemplo, En Alipay, China, un usuario puede autorizar un pago simplemente permitiendo que se escanee su rostro., reduciendo así el riesgo de fraude y proporcionando comodidad en los pagos sin efectivo.
- Mejor atención médica: Los hospitales han implementado sistemas de reconocimiento facial para acceder sin problemas a los directorios de pacientes y acelerar el proceso de registro. Algunos sistemas incluso detectan el dolor físico o las alteraciones emocionales de los pacientes, lo que permite a los médicos brindar una mejor atención.
- Seguridad: La tecnología de reconocimiento facial ha cambiado la seguridad de los teléfonos inteligentes para siempre. Si bien Face ID de Apple no solo desbloquea un teléfono, también permite proteger aplicaciones confidenciales, como billeteras digitales y aplicaciones bancarias.
Desventajas del reconocimiento facial
Tiene ciertas ventajas, pero, lo que es más importante, plantea problemas éticos, de privacidad y de precisión. A continuación, se enumeran algunos de los inconvenientes:
- Acusación errónea: Los sistemas de reconocimiento facial pueden dar lugar a acusaciones injustificadas. El ejemplo de Randall Reid, quien fue arrestado en 2022 con base en la identificación errónea con ADN a través de un software de reconocimiento facial por un delito en Luisiana, es de hecho, un lugar en el que nunca había puesto un pie.
- Sesgo cultural y de género: Los estudios han demostrado que los sistemas de reconocimiento facial son menos precisos a la hora de reconocer a personas de color y a mujeres. En un informe detallado preparado para el gobierno de Estados Unidos sobre el rendimiento de estos sistemas, Se descubrió que sistemáticamente identificaban erróneamente a personas pertenecientes a minorías., lo que puede dar lugar a posibles detenciones injustificadas o discriminación en la aplicación de la ley.
- Invasión de privacidad: El reconocimiento facial plantea hoy preocupaciones éticas porque recopila y almacena datos biométricos, a veces sin consentimiento. Por ejemplo, algunas tiendas minoristas utilizan tecnología de reconocimiento facial para rastrear el comportamiento de los clientes, lo que genera preocupaciones sobre la vigilancia y las libertades personales.
- La vulnerabilidad de la seguridad de la información: El mero acto de almacenar datos faciales expone a uno a la piratería; como los piratas informáticos han descifrado información biométrica sensible, los piratas informáticos Black Hat en solo dos minutos demostraron que El Face ID de Apple podría ser hackeado.
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Ejemplos de reconocimiento facial
- Reconocimiento de Amazon: El software de reconocimiento facial basado en la nube de Amazon ha llevado a cabo búsquedas policiales mediante el uso de imágenes de vídeo para localizar a personas dentro del cuerpo de un sospechoso. Sin embargo, la empresa anunció que la policía dejará de utilizarlo en 2020 mientras espera que se promulguen leyes federales que protejan a los civiles.
- ID de Apple: Apple implementa sistemas de reconocimiento facial en sus dispositivos que permiten a los usuarios desbloquear sus teléfonos, iniciar sesión en sus aplicaciones y realizar compras de forma segura; un estándar completo de comodidad y seguridad en la electrónica de consumo.
- Facebook (meta): En 2010, Facebook lanzó una tecnología de reconocimiento facial para etiquetar fotos. La capacidad de usar dicha tecnología es opcional y permite etiquetar automáticamente a amigos después de subir fotos, ya que han sido reconocidos en las propias fotos.
- Fotos de Google: Google utiliza el reconocimiento facial para organizar y etiquetar automáticamente las imágenes, lo que facilita a los usuarios rastrear y encontrar imágenes con caras reconocidas.
- Snapchat: Snapchat, pionero del software de reconocimiento facial, utiliza dicha tecnología para sus populares filtros inusuales para diversos objetos y personalidades deportivas.
¿Es preciso el reconocimiento facial?
La precisión del reconocimiento facial puede verse reducida en situaciones de la vida real, ya que estos sistemas se ven afectados en esas condiciones. Algunos de los factores clave que provocan sesgo se resumen a continuación:
- Ambiente controlado: Los algoritmos pueden identificar y hacer coincidir con éxito rostros con imágenes de referencia tomadas en condiciones de iluminación controladas con cámaras de calidad, lo que proporciona una precisión de casi el 99.97%.
- Envejecimiento: La precisión se ve afectada por la alteración natural de las características que se produce a lo largo de los años, especialmente en las fotografías tomadas con años de diferencia.
- Distorsiones demográficas: El sistema a veces tiende a funcionar mejor para pieles más claras y géneros masculinos, y los índices de error son más altos para las mujeres y las personas de color.
- Factores externos: Las cámaras de baja resolución, el ruido digital y las expresiones cambiantes afectan negativamente el rendimiento.
¿Es seguro el reconocimiento facial?
Al basarse en patrones biométricos únicos, los sistemas de reconocimiento facial son quizás uno de los modos de identificación más seguros entre los modos existentes en la tecnología biométrica. La detección de vida, a su vez, garantiza que el sistema interactúe únicamente con usuarios vivos, estableciendo una contramedida contra ataques de suplantación de identidad mediante fotos o videos.
Sin embargo, existen preocupaciones respecto de la privacidad y el uso indebido, como la vigilancia masiva, que subraya la necesidad de mecanismos regulatorios estrictos, administrados dentro de un ámbito ético.
Recopilación de datos para el modelo de reconocimiento facial
Para que el modelo de reconocimiento facial funcione con la máxima eficiencia, debe entrenarlo en varios conjuntos de datos heterogéneos.
Dado que la biometría facial difiere de persona a persona, el software de reconocimiento facial debe ser experto en leer, identificar y reconocer cada rostro. Además, cuando la persona muestra emociones, sus contornos faciales cambian. El software de reconocimiento debe estar diseñado para que pueda adaptarse a estos cambios.
Una solución es recibir fotos de varias personas de varias partes del mundo y crear una base de datos heterogénea de rostros conocidos. Idealmente, debe tomar fotos desde múltiples ángulos, perspectivas y con una variedad de expresiones faciales.
Cuando estas fotos se cargan en una plataforma centralizada, mencionando claramente la expresión y la perspectiva, se crea una base de datos efectiva. El equipo de control de calidad puede revisar estas fotos para realizar controles de calidad rápidos. Este método de recopilar imágenes de diferentes personas puede dar como resultado una base de datos de imágenes de alta calidad y alta eficiencia.
¿No estaría de acuerdo en que el software de reconocimiento facial no funcionará de manera óptima sin un sistema confiable de recopilación de datos faciales?
La recopilación de datos faciales es la base del rendimiento de cualquier software de reconocimiento facial. Proporciona información valiosa como la longitud de la nariz, el ancho de la frente, la forma de la boca, las orejas, la cara y mucho más. Usando datos de entrenamiento de IA, los sistemas de reconocimiento facial automatizados pueden identificar con precisión una cara en medio de una gran multitud en un entorno que cambia dinámicamente en función de sus rasgos faciales.
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