Cualquiera que haya visto el programa de televisión "Las Vegas" ha visto software de reconocimiento facial en acción. En cualquier episodio, el departamento de seguridad del Montecito Hotel and Casino ficticio utiliza su sistema de videovigilancia para obtener una imagen de un contador de cartas, un ladrón o una persona incluida en la lista negra. Luego ejecuta esa imagen a través de la base de datos para encontrar una coincidencia e identificar a la persona. Al final de la hora, todos los malos son escoltados fuera del casino o encarcelados. Pero lo que parece tan fácil en la televisión no siempre se traduce tan bien en el mundo real.
En 2001, el Departamento de Policía de Tampa instaló cámaras policiales equipadas con tecnología de reconocimiento facial en su distrito de vida nocturna de Ybor City en un intento por reducir el crimen en el área. El sistema no hizo el trabajo y fue descartado en 2003 debido a su ineficacia. Se vio a personas en el área con máscaras y haciendo gestos obscenos, lo que impidió que las cámaras obtuvieran una toma lo suficientemente clara como para identificar a alguien.
El Aeropuerto Logan de Boston también realizó dos pruebas separadas de sistemas de reconocimiento facial en sus puntos de control de seguridad con voluntarios. Durante un período de tres meses, los resultados fueron decepcionantes. Según el Centro de información de privacidad electrónica, el sistema solo tenía un índice de precisión del 61,4 %, lo que llevó a los funcionarios del aeropuerto a buscar otras opciones de seguridad.
Los seres humanos siempre han tenido la capacidad innata de reconocer y distinguir caras, pero las computadoras solo recientemente han mostrado la misma capacidad. A mediados de la década de 1960, los científicos comenzaron a trabajar en el uso de la computadora para reconocer rostros humanos. Desde entonces, el software de reconocimiento facial ha recorrido un largo camino.
En este artículo, veremos la historia de los sistemas de reconocimiento facial, los cambios que se están realizando para mejorar sus capacidades y cómo los gobiernos y las empresas privadas los usan (o planean usarlos).
Contenido- Tecnología de reconocimiento facial
- Reconocimiento facial 3D
- Reconocimiento facial biométrico
- Usos de los sistemas de reconocimiento facial
Tecnología de reconocimiento facial
El software FaceIt compara la huella facial con otras imágenes en la base de datos. Identix®, una empresa con sede en Minnesota, es uno de los muchos desarrolladores de tecnología de reconocimiento facial. Su software, FaceIt®, puede elegir el rostro de alguien entre la multitud, extraer el rostro del resto de la escena y compararlo con una base de datos de imágenes almacenadas. Para que este software funcione, tiene que saber diferenciar entre una cara básica y el resto del fondo. El software de reconocimiento facial se basa en la capacidad de reconocer una cara y luego medir las diversas características de la cara.
Cada rostro tiene numerosos puntos de referencia distinguibles , los diferentes picos y valles que componen los rasgos faciales. FaceIt define estos puntos de referencia como puntos nodales . Cada rostro humano tiene aproximadamente 80 puntos nodales. Algunos de estos medidos por el software son:
Estos puntos nodales se miden creando un código numérico, llamado faceprint , que representa el rostro en la base de datos.
En el pasado, el software de reconocimiento facial dependía de una imagen 2D para comparar o identificar otra imagen 2D de la base de datos. Para ser efectiva y precisa, la imagen capturada debía ser de un rostro que estuviera mirando casi directamente a la cámara, con poca variación de luz o expresión facial de la imagen en la base de datos. Esto creó un gran problema.
En la mayoría de los casos, las imágenes no se tomaron en un entorno controlado. Incluso los cambios más pequeños en la luz o la orientación podrían reducir la eficacia del sistema, por lo que no podrían coincidir con ninguna cara en la base de datos, lo que provocaría una alta tasa de fallas. En la siguiente sección, veremos formas de corregir el problema.
Reconocimiento facial 3D
La cámara Vision 3D + 2D ICAO se utiliza para realizar el registro, verificación e identificación de 3D y 2D imágenes de rostros. Una nueva tendencia emergente en el software de reconocimiento facial utiliza un modelo 3D, que pretende proporcionar más precisión. Al capturar una imagen 3D en tiempo real de la superficie facial de una persona, el reconocimiento facial 3D utiliza características distintivas de la cara, donde el tejido rígido y el hueso son más evidentes, como las curvas de la cuenca del ojo, la nariz y el mentón, para identificar el tema. Todas estas áreas son únicas y no cambian con el tiempo.
Utilizando la profundidad y un eje de medición que no se ve afectado por la iluminación, el reconocimiento facial 3D puede usarse incluso en la oscuridad y tiene la capacidad de reconocer un sujeto en diferentes ángulos de visión con el potencial de reconocer hasta 90 grados (una cara de perfil) .
Usando el software 3D, el sistema pasa por una serie de pasos para verificar la identidad de un individuo.
Detección
La adquisición de una imagen se puede lograr escaneando digitalmente una fotografía existente (2D) o usando una imagen de video para adquirir una imagen en vivo de un sujeto (3D).
Alineación
Una vez que detecta una cara, el sistema determina la posición, el tamaño y la pose de la cabeza. Como se indicó anteriormente, el sujeto tiene el potencial de ser reconocido hasta 90 grados, mientras que con 2D, la cabeza debe girarse al menos 35 grados hacia la cámara.
Medición
Luego, el sistema mide las curvas de la cara en una escala submilimétrica (o de microondas) y crea una plantilla.
Representación
El sistema traduce la plantilla en un código único. Esta codificación le da a cada plantilla un conjunto de números para representar las características de la cara de un sujeto.
Coincidencia
Si la imagen es 3D y la base de datos contiene imágenes 3D, la coincidencia se realizará sin que se realice ningún cambio en la imagen. Sin embargo, existe un desafío al que se enfrentan actualmente las bases de datos que todavía están en imágenes 2D. 3D proporciona un sujeto variable en vivo y en movimiento que se compara con una imagen plana y estable. La nueva tecnología está abordando este desafío. Cuando se toma una imagen 3D, se identifican diferentes puntos (generalmente tres). Por ejemplo, se sacará y medirá la parte exterior del ojo, la parte interior del ojo y la punta de la nariz. Una vez que esas medidas están en su lugar, un algoritmo (un procedimiento paso a paso) se aplicará a la imagen para convertirla en una imagen 2D. Después de la conversión, el software comparará la imagen con las imágenes 2D en la base de datos para encontrar una posible coincidencia.
Verificación o Identificación
En la verificación, una imagen se compara con una sola imagen en la base de datos (1:1). Por ejemplo, una imagen tomada de un sujeto puede compararse con una imagen en la base de datos del Departamento de Vehículos Motorizados para verificar que el sujeto es quien dice ser. Si el objetivo es la identificación, la imagen se compara con todas las imágenes de la base de datos, lo que da como resultado una puntuación para cada coincidencia potencial (1:N). En este caso, puede tomar una imagen y compararla con una base de datos de fotografías policiales para identificar quién es el sujeto.
A continuación, veremos cómo la biometría de la piel puede ayudar a verificar las coincidencias.
Reconocimiento facial biométrico
El algoritmo de análisis de textura superficial (STA) opera en el porcentaje superior de resultados según lo determinado por el local análisis de características STA crea una huella y realiza una coincidencia 1:1 o 1:N dependiendo de si está buscando verificación o identificación. Es posible que la imagen no siempre se verifique o identifique solo con el reconocimiento facial. Identix® ha creado un nuevo producto para ayudar con la precisión. El desarrollo de FaceIt®Argus utiliza la biometría de la piel, la singularidad de la textura de la piel, para producir resultados aún más precisos.
El proceso, llamado Análisis de textura superficial , funciona de la misma manera que el reconocimiento facial. Se toma una imagen de un parche de piel, llamado huella de la piel . Luego, ese parche se divide en bloques más pequeños. Usando algoritmos para convertir el parche en un espacio matemático y medible, el sistema distinguirá las líneas, los poros y la textura real de la piel. Puede identificar diferencias entre gemelos idénticos, lo que aún no es posible utilizando solo el software de reconocimiento facial. Según Identix, al combinar el reconocimiento facial con el análisis de la textura de la superficie, la identificación precisa puede aumentar entre un 20 y un 25 por ciento.
Actualmente, FaceIt utiliza tres plantillas diferentes para confirmar o identificar al sujeto:vector, análisis de características locales y análisis de textura superficial.
Al combinar las tres plantillas, FaceIt® tiene una ventaja sobre otros sistemas. Es relativamente insensible a los cambios de expresión, como parpadear, fruncir el ceño o sonreír, y tiene la capacidad de compensar el crecimiento del bigote o la barba y la aparición de anteojos. El sistema también es uniforme con respecto a la raza y el género.
La mala iluminación puede dificultar que el software de reconocimiento facial verifique o identifique a alguien. Sin embargo, no es un sistema perfecto. Hay algunos factores que podrían obstaculizar el reconocimiento, entre ellos:
Identix no es la única empresa con sistemas de reconocimiento facial disponibles. Si bien la mayoría funciona de la misma manera que FaceIt, existen algunas variaciones. Por ejemplo, una empresa llamada Animetrix, Inc. tiene un producto llamado FACEngine ID® SetLight que puede corregir las condiciones de iluminación que normalmente no se pueden usar, lo que reduce el riesgo de coincidencias falsas. Sensible Vision, Inc. tiene un producto que puede asegurar una computadora usando reconocimiento facial. La computadora solo se encenderá y permanecerá accesible mientras el usuario correcto esté frente a la pantalla. Una vez que el usuario sale de la línea de visión, la computadora se protege automáticamente de otros usuarios.
Debido a estos avances tecnológicos, los sistemas de reconocimiento facial y de la piel son más utilizados que hace unos años. En la siguiente sección, veremos dónde y cómo se utilizan y qué nos depara el futuro.
Usos de los sistemas de reconocimiento facial
Jim Williams, director de US-VISIT, el exsecretario Tom Ridge y el excomisionado Robert Bonner lanzan US-VISIT en Atlanta, Georgia. En el pasado, los principales usuarios del software de reconocimiento facial han sido los organismos encargados de hacer cumplir la ley, que utilizaron el sistema para capturar caras aleatorias en multitudes. Algunas agencias gubernamentales también han estado utilizando los sistemas por seguridad y para eliminar el fraude electoral. El gobierno de EE. UU. ha iniciado recientemente un programa llamado US-VISIT (Tecnología Indicadora de Estado de Visitante e Inmigrante de los Estados Unidos), dirigida a los viajeros extranjeros que ingresan a los Estados Unidos. Cuando un viajero extranjero recibe su visa, presentará sus huellas dactilares y se le tomará una fotografía. Las huellas dactilares y la fotografía se cotejan con una base de datos de delincuentes conocidos y presuntos terroristas. Cuando el viajero llegue a los Estados Unidos en el puerto de entrada, esas mismas huellas dactilares y fotografías se utilizarán para verificar que la persona que recibió la visa es la misma persona que intenta ingresar.
Sin embargo, ahora hay muchas más situaciones en las que el software se está volviendo popular. A medida que los sistemas se abaratan, se generaliza su uso. Ahora son compatibles con cámaras y computadoras que ya están en uso en bancos y aeropuertos. La TSA actualmente está trabajando y probando su programa de Viajero Registrado. El programa proporcionará un control de seguridad rápido para los pasajeros que voluntariamente brinden información y completen una evaluación de amenazas a la seguridad. En el aeropuerto habrá filas específicas para que pase el Viajero Registrado que se moverá más rápido, verificando al viajero por sus rasgos faciales.
Otras aplicaciones potenciales incluyen cajeros automáticos y seguridad de cobro de cheques. El software puede verificar rápidamente la cara de un cliente. Después de que un cliente da su consentimiento, el cajero automático o el quiosco de cambio de cheques captura una imagen digital de él. Luego, el software FaceIt genera una huella de la fotografía para proteger a los clientes contra el robo de identidad y las transacciones fraudulentas. Al utilizar el software de reconocimiento facial, no se necesita una identificación con foto, una tarjeta bancaria o un número de identificación personal (PIN) para verificar la identidad de un cliente. De esta forma, las empresas pueden evitar que se produzcan fraudes.
Si bien todos los ejemplos anteriores funcionan con el permiso de la persona, no todos los sistemas se usan con su conocimiento. En la primera sección mencionamos que los sistemas fueron utilizados durante el Super Bowl por la Policía de Tampa y en Ybor City. Estos sistemas tomaban fotografías de todos los visitantes sin su conocimiento o permiso. Quienes se oponen a los sistemas señalan que si bien brindan seguridad en algunos casos, no es suficiente para anular una sensación de libertad y libertad. Muchos sienten que la violación de la privacidad es demasiado grande con el uso de estos sistemas, pero sus preocupaciones no terminan ahí. También señalan el riesgo que implica el robo de identidad. Incluso las corporaciones de reconocimiento facial admiten que cuanto más se usa la tecnología, mayor es la probabilidad de robo de identidad o fraude.
Al igual que con muchas tecnologías en desarrollo, el increíble potencial del reconocimiento facial tiene algunos inconvenientes, pero los fabricantes se esfuerzan por mejorar la facilidad de uso y la precisión de los sistemas.
Para obtener más información sobre la tecnología de reconocimiento facial y temas relacionados, consulte los enlaces en la página siguiente.
Seguimiento del tiempoA4Vision, un creador de software de reconocimiento facial, actualmente está comercializando un sistema que hará un seguimiento del tiempo y la asistencia de los empleados. Su sitio web afirma que prohibirá el "golpe de amigos", lo que reducirá los riesgos de seguridad y disminuirá la productividad.