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 recopilación de datos de reconocimiento facial y procesamiento de imágenes usando Computer Vision. Las imágenes se someten a un alto nivel de revisión digital para que la computadora pueda diferenciar entre un rostro humano, una imagen, una estatua o incluso un póster. Mediante el uso de aprendizaje automático, se identifican patrones y similitudes en el conjunto de datos. El algoritmo ML identifica la cara en cualquier imagen dada al reconocer patrones de características 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:
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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.
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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.
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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.
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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.
Aplicaciones de la industria de la tecnología de reconocimiento facial
- Todos conocemos Face ID de Apple que ayuda a sus usuarios a bloquear y desbloquear rápidamente sus teléfonos e iniciar sesión en aplicaciones.
- McDonald's ha estado utilizando el reconocimiento facial en su tienda japonesa para evaluar la calidad del servicio al cliente. Utiliza esta tecnología para determinar si sus servidores están ayudando a sus clientes con una sonrisa.
- Usos de la chica de portada software de reconocimiento facial para ayudar a sus clientes a seleccionar el tono correcto de base.
- MAC también está utilizando un reconocimiento facial sofisticado para brindar a los clientes una experiencia de compra de estilo tradicional al permitirles 'probar' virtualmente su maquillaje usando espejos aumentados.
- El gigante de la comida rápida, CaliBurger, ha estado utilizando software de reconocimiento facial para permitir que sus clientes vean sus compras anteriores, disfruten de descuentos especializados, vean recomendaciones personalizadas y usen sus programas de fidelización.
- Cigna, el gigante estadounidense de la atención médica, permite que sus clientes en China presenten sus reclamos de seguro médico utilizando firmas fotográficas en lugar de signos escritos.
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.
Si tiene un proyecto que exige un conjunto de datos altamente confiable que pueda ayudarlo a desarrollar un sofisticado software de reconocimiento facial, Shaip es la opción correcta. Contamos con una amplia colección de conjuntos de datos faciales optimizados para el entrenamiento de soluciones especializadas para varios proyectos.
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