reconocimiento facial

Te diremos cómo funciona el Reconocimiento Facial


La mayoría de las personas se sienten cómodas con el reconocimiento facial por su uso en filtros de Instagram y Face ID. Pero esta tecnología relativamente nueva te podrá parecer un poco complicada. Tu cara es como una huella digital, y la tecnología detrás del reconocimiento facial es compleja.

Al igual que con cualquier tecnología nueva, el reconocimiento facial tiene inconvenientes. Estas desventajas se vuelven más evidentes a medida que los militares, la policía, los anunciantes y los creadores de falsificaciones profundas encuentran nuevas formas fraudulentas de aprovechar el software de reconocimiento facial.

Ahora, más que nunca, es esencial que las personas entiendan cómo funciona esta tecnología. También es importante conocer sus limitaciones y cómo se desarrollará en el futuro.

Antes de entrar en los diferentes medios que usa dicha tecnología, es importante comprender cómo funciona el proceso de reconocimiento facial. Aquí hay tres aplicaciones para este software y una explicación simple de cómo reconocen o se identifican rostros:

Hay diversos tipos de reconocimiento

El primero es el reconocimiento facial básico; usado en los filtros Animoji y también en Instagram. La cámara de tu móvil «busca» las características definitorias de una cara, específicamente un par de ojos, nariz y boca.

Luego, utiliza algoritmos para fijar una cara y determinar en qué dirección está mirando, si tiene la boca abierta, etc. Vale la pena mencionar que esto no es identificación facial, es solo un software que busca caras.

El segundo es el Face ID y programas similares; al configurar Face ID y otros programas en tu smartphone, toma una foto de tu rostro y mide la distancia entre tus rasgos faciales. Luego, cada vez que vas a desbloquear tu móvil, debes ver a través de la cámara para medir y confirmar tu identidad.

El tercero es la identificación de un extraño; cuando una organización quiere identificar un rostro por motivos de seguridad, publicidad o vigilancia, utiliza algoritmos para comparar esa cara con una extensa base de datos de rostros. Este proceso es casi idéntico al Face ID de Apple pero a mayor escala.

En teoría, podría usarse cualquier base de datos (tarjetas de identificación, perfiles de Facebook), pero una base de datos de fotos claras y preidentificadas es ideal.

Muy bien, entremos en lo esencial. Debido a que el «reconocimiento facial básico» utilizado para los filtros de Instagram es un proceso tan simple e inofensivo, nos centraremos por completo en la identificación facial y en las muchas tecnologías diferentes que se pueden utilizar para identificar un rostro.

La mayoría del reconocimiento facial se basa en imágenes 2D

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Como era de esperar, la mayoría del software de reconocimiento facial se basa completamente en imágenes 2D. Pero esto no se hace porque las imágenes faciales 2D son súper precisas, sino que se hacen por conveniencia.

Así que la gran mayoría de las cámaras toma fotos sin profundidad, y las fotos públicas que se pueden usar para bases de datos de reconocimiento facial (imágenes de perfil de Facebook, por ejemplo) están en 2D.

¿Por qué la imagen facial 2D no es súper precisa? Es debido a que una imagen plana de tu rostro carece de rasgos identificativos, como la profundidad. Con una imagen plana, una computadora puede medir la distancia pupilar y el ancho de la boca, entre otras variables. Pero no puede determinar la longitud de su nariz o la prominencia de tu frente.

Además, las imágenes faciales 2D se basan en el espectro de luz visible. Esto significa que estas imágenes no funcionan en la oscuridad, y pueden ser poco confiables en condiciones de baja iluminación.

Claramente, la forma de evitar algunas de estas deficiencias es usar imágenes faciales en 3D. Pero, ¿cómo es posible? ¿Necesitas un equipo especial para ver una cara en 3D?

Las cámaras IR agregan profundidad a tu identidad

Si bien algunas aplicaciones de reconocimiento facial se basan únicamente en imágenes 2D, no es raro que el reconocimiento facial también se base en imágenes 3D. De hecho, tu experiencia con el reconocimiento facial probablemente implica un poco de 3D.

Esto se logra a través de una técnica llamada lidar, que es similar al sonar. Esencialmente, los dispositivos de escaneo facial,  como tu iPhone, disparan una matriz IR inofensiva en tu rostro. Esta matriz (una pared de láseres) luego se refleja en tu cara y es captada por una cámara IR o ToF en tu móvil.

¿Dónde sucede la magia 3D? La cámara IR de su teléfono mide cuánto tiempo le toma a cada haz de luz IR rebotar en tu rostro y regresar al móvil. Naturalmente, la luz que se refleja en tu nariz tendrá un viaje más corto que la luz que se refleja en tus oídos, y la cámara IR utiliza esta información para crear un mapa de profundidad único de tu rostro.

Cuando se usa junto con imágenes 2D básicas, las imágenes 3D pueden aumentar significativamente la precisión del software de reconocimiento facial.

Las imágenes lidar son un concepto extraño que puede ser difícil de entender. Si esto ayuda, trata de imaginar que la malla IR de tu smartphone o cualquier dispositivo de reconocimiento facial es un juguete de tablero con pines. Como un juguete de tablero, tu cara deja una hendidura en la malla IR, donde la nariz es notablemente más profunda que, digamos, tus ojos.

Las imágenes térmicas permiten que el reconocimiento facial trabaje de noche

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Una de las deficiencias del reconocimiento facial 2D es que se basa en el espectro visible de la luz. En términos simples, el reconocimiento facial básico no funciona en la oscuridad. Pero esto se puede solucionar mediante el uso de una cámara térmica.

Pero: ¿la imagen térmica no depende de la luz IR? Sí, en efecto depende. Pero las cámaras térmicas no envían ráfagas de luz IR; simplemente detectan la luz IR que emite los objetos. Los objetos calientes emiten una tonelada de luz IR, mientras que los objetos fríos emiten una cantidad insignificante de luz IR.

Las costosas cámaras térmicas pueden incluso detectar sutiles diferencias de temperatura en una superficie, por lo que la tecnología es ideal para el reconocimiento facial.

Las imágenes térmicas podrían solucionar problemas de reconocimiento

Hay varias formas diferentes de identificar un rostro con imágenes térmicas. Todas estas técnicas son increíblemente complicadas, pero comparten algunas similitudes fundamentales, por lo que intentaremos simplificar las cosas con una lista:

1.- Se necesitan varias fotos: una cámara térmica toma varias fotos del rostro de una persona. Cada foto se enfoca en un espectro diferente de luz IR (ondas largas, cortas y medias). Por lo general, el espectro de onda larga proporciona la mayor cantidad de detalles faciales.

2.- Los mapas de vasos sanguíneos son útiles: estas imágenes IR también se pueden usar para extraer la formación de vasos sanguíneos en el rostro de una persona. Es terrorífico, pero los mapas de vasos sanguíneos se pueden usar como huellas dactilares faciales únicas.

También se pueden usar para encontrar la distancia entre los órganos faciales; si la imagen térmica produce imágenes de mala calidad o para identificar hematomas y cicatrices.

3.- La persona puede ser identificada: se crea una imagen compuesta; es decir, un conjunto de datos utilizando múltiples imágenes IR. Esta imagen compuesta se puede comparar con una base de datos facial para identificar a dicha persona.

El reconocimiento facial es utilizado por fuerzas armadas

Por supuesto, el reconocimiento facial térmico generalmente es utilizado por los militares, no es algo que encontrarás en la tienda de la esquina. Y no es algo que vendrá con tu próximo móvil inteligente.

Además, las imágenes térmicas no funcionan bien durante el día o en entornos generalmente bien iluminados. Por lo que no tienen muchas aplicaciones potenciales fuera del ejército.

Limitaciones del reconocimiento facial

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Hemos pasado mucho tiempo hablando de las deficiencias del reconocimiento facial. Como hemos visto en IR e imágenes térmicas, es posible superar algunas de estas limitaciones. Pero todavía hay algunos problemas que aún no se han resuelto:

  • Obstrucción: como era de esperar, las gafas de sol y otros accesorios pueden disparar y bloquear el software de reconocimiento facial.
  • Poses: el reconocimiento facial funciona mejor con una imagen neutral orientada hacia el frente. Una inclinación o giro de la cabeza puede dificultarlo. Incluso para el software de reconocimiento basado en IR. Además, una sonrisa, mejillas hinchadas o cualquier otra pose pueden cambiar la forma en que una computadora mide tu rostro.
  • Luz: todas las formas de reconocimiento facial dependen de la luz, ya sea espectro visible o luz IR. Como resultado, las condiciones de iluminación extrañas pueden disminuir la precisión de la identificación. Esto puede cambiar, ya que los científicos están desarrollando actualmente tecnología de reconocimiento facial basada en sonar.
  • La base de datos: sin una buena base de datos, el reconocimiento facial no puede funcionar. En este mismo orden de ideas, es imposible identificar un rostro que no se haya identificado correctamente en el pasado.
  • Procesamiento de datos: según el tamaño y el formato de una base de datos, las computadoras pueden tardar un tiempo en identificar los rostros correctamente. En algunas situaciones, como la vigilancia, las limitaciones en el procesamiento de datos restringen el uso de identificación facial para aplicaciones cotidianas.

Esta tecnología podría superar muchos inconvenientes

A partir de ahora, la mejor forma de evitar estas limitaciones es utilizar otras formas de identificación junto con el reconocimiento facial. Tu móvil te pedirá una contraseña o una huella digital si no puede identificar tu rostro.

Y el gobierno chino utiliza tarjetas de identificación y tecnología de seguimiento para cerrar el margen de error que existe en su red de reconocimiento facial.

En el futuro, los científicos seguramente encontrarán una manera de sortear estos problemas. Pueden usar la tecnología de sonda junto con LIDAR para crear mapas faciales en 3D en cualquier entorno.

Y pueden encontrar formas de procesar datos faciales e identificar extraños en un período de tiempo increíblemente corto. De cualquier manera, esta tecnología tiene un gran potencial, por lo que vale la pena mantenerse al día.

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