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¬ŅC√≥mo 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 puede resultar un poco espeluznante. Tu rostro es como una huella digital y la tecnología detrás del reconocimiento facial es compleja.

Como ocurre con cualquier tecnología nueva, el reconocimiento facial tiene sus desventajas. Estas desventajas se están volviendo más evidentes a medida que el ejército, la policía, anunciantesy los creadores de deepfake encuentran nuevas y tortuosas formas de aprovechar el software de reconocimiento facial.

Ahora, más que nunca, es fundamental que las personas comprendan cómo funciona el reconocimiento facial. También es importante conocer las limitaciones del reconocimiento facial y cómo se desarrollará en el futuro.

El reconocimiento facial es sorprendentemente simple

Antes de analizar los diferentes medios de reconocimiento facial, es importante comprender cómo funciona el proceso de reconocimiento facial. A continuación se muestran tres aplicaciones de software de reconocimiento facial y una explicación sencilla de cómo reconocen o identifican rostros:

  • Reconocimiento facial b√°sico: Para los filtros Animoji e Instagram, la c√°mara de su tel√©fono ‚Äúbusca‚ÄĚ las caracter√≠sticas definitorias de una cara, espec√≠ficamente un par de ojos, una nariz y una boca. Luego, utiliza algoritmos para fijar una cara y determinar en qu√© direcci√≥n est√° mirando, si tiene la boca abierta, etc. Vale la pena mencionar que esto no es identificaci√≥n facial, es solo un software que busca caras.
  • Face ID y programas similares: Al configurar Face ID (o programas similares) en su tel√©fono, toma una foto de su rostro y mide la distancia entre sus rasgos faciales. Luego, cada vez que vas a desbloquear tu tel√©fono, √©ste ‚Äúmira‚ÄĚ a trav√©s de la c√°mara para medir y confirmar tu identidad.
  • Identificar a un extra√Īo: Cuando una organizaci√≥n quiere identificar un rostro con fines de seguridad, publicidad o vigilancia, utiliza algoritmos para comparar ese rostro con una extensa base de datos de rostros. Este proceso es casi id√©ntico al Face ID de Apple pero a mayor escala. En teor√≠a, se podr√≠a utilizar cualquier base de datos (tarjetas de identificaci√≥n, perfiles de Facebook), pero lo ideal es una base de datos de fotograf√≠as claras y preidentificadas.

Muy bien, entremos en el meollo de la cuesti√≥n. Debido a que el ‚Äúreconocimiento facial b√°sico‚ÄĚ utilizado para los filtros de Instagram es un proceso tan simple e inofensivo, nos centraremos completamente en la identificaci√≥n facial y las diferentes tecnolog√≠as que se pueden usar para identificar un rostro.

La mayor parte del reconocimiento facial se basa en im√°genes 2D

Como era de esperar, la mayor√≠a del software de reconocimiento facial se basa completamente en im√°genes 2D. Pero esto no se hace porque las im√°genes faciales en 2D sean s√ļper precisas, se hace por conveniencia. La inmensa mayor√≠a de las c√°maras toman fotograf√≠as sin profundidad, y las fotograf√≠as p√ļblicas que pueden usarse para bases de datos de reconocimiento facial (fotos de perfil de Facebook, por ejemplo) est√°n todas en 2D.

Zapp2Foto/Shutterstock

¬ŅPor qu√© las im√°genes faciales 2D no son s√ļper precisas? Bueno, porque una imagen plana de tu rostro carece de rasgos identificativos, como la profundidad. Con una imagen plana, una computadora puede medir tu distancia pupilar y el ancho de tu boca, entre otras variables. Pero no puede determinar la longitud de tu nariz ni la prominencia de tu frente.

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

Claramente, la forma de solucionar algunas de estas deficiencias es utilizar im√°genes faciales en 3D. Pero, ¬Ņc√≥mo es posible? ¬ŅNecesitas equipo especial para ver una cara en 3D?

Las c√°maras IR a√Īaden profundidad a su identidad

Si bien algunas aplicaciones de reconocimiento facial se basan √ļnicamente en im√°genes 2D, no es raro que el reconocimiento facial tambi√©n se base en im√°genes 3D. De hecho, tu experiencia con el reconocimiento facial probablemente implique una pizca de 3D.

Esto se logra mediante una técnica llamada lidar, que es similar al sonar. Básicamente, los dispositivos de escaneo facial, como su iPhone, lanzan una matriz de infrarrojos inofensiva a su cara. Esta matriz (una pared de láseres) luego se refleja en su cara y es captada por una cámara IR (o cámara ToF) de su teléfono.

Prostock-Studio/Shutterstock

¬ŅD√≥nde ocurre la magia 3D? La c√°mara de infrarrojos de su tel√©fono mide cu√°nto tiempo tarda cada bit de luz de infrarrojos en rebotar en su cara y regresar al tel√©fono. Naturalmente, la luz que se refleja en la nariz tendr√° un recorrido m√°s corto que la luz que se refleja en los o√≠dos, y la c√°mara de infrarrojos utiliza esta informaci√≥n para crear un mapa de profundidad √ļnico de su rostro. Cuando se utilizan junto con im√°genes 2D b√°sicas, las im√°genes 3D pueden aumentar significativamente la precisi√≥n del software de reconocimiento facial.

Las im√°genes Lidar son un concepto extra√Īo que puede resultar dif√≠cil de entender. Si le ayuda, intente imaginar que la malla de infrarrojos de su tel√©fono (o cualquier dispositivo de reconocimiento facial) es un juguete de tablero de anuncios. Como un tablero de anuncios, tu cara deja una hendidura en la malla de infrarrojos, donde tu nariz es notablemente m√°s profunda que, digamos, tus ojos.

Las imágenes térmicas permiten que el reconocimiento facial funcione de noche

Una de las desventajas del reconocimiento facial 2D es que se basa en el espectro de luz visible. En términos sencillos, el reconocimiento facial básico no funciona en la oscuridad. Pero esto se puede solucionar utilizando una cámara termográfica (sí, como en Tom Clancy).

‚ÄúEspera un momento‚ÄĚ, podr√≠as decir, ‚Äú¬Ņlas im√°genes t√©rmicas no dependen de la luz IR?‚ÄĚ S√≠, lo hace. Pero las c√°maras termogr√°ficas no env√≠an r√°fagas de luz infrarroja; simplemente detectan la luz IR que emiten los objetos. Los objetos c√°lidos emiten una tonelada de luz IR, mientras que los objetos fr√≠os emiten una cantidad insignificante de luz IR. Las costosas c√°maras termogr√°ficas pueden incluso detectar diferencias sutiles de temperatura en una superficie, lo que la convierte en una tecnolog√≠a ideal para el reconocimiento facial.

Polaris Sensor Technologies Inc.

Hay un un pu√Īado de maneras diferentes para identificar una cara con im√°genes t√©rmicas. Todas estas t√©cnicas son incre√≠blemente complicadas, pero comparten algunas similitudes fundamentales, por lo que intentaremos mantener las cosas simples con una lista:

  • Se necesitan varias fotos: Una c√°mara termogr√°fica toma varias fotograf√≠as del rostro de un sujeto. Cada fotograf√≠a se centra en un espectro diferente de luz IR (ondas largas, cortas y medias). Normalmente, el espectro de onda larga proporciona la mayor cantidad de detalles faciales.
  • Los mapas de vasos sangu√≠neos son √ļtiles: Estas im√°genes de infrarrojos tambi√©n se pueden utilizar para extraer la formaci√≥n de vasos sangu√≠neos en la cara de una persona. Es espeluznante, pero los mapas de vasos sangu√≠neos se pueden utilizar como huellas dactilares faciales √ļnicas. Tambi√©n se pueden utilizar para encontrar la distancia entre los √≥rganos faciales (si las im√°genes t√©rmicas t√≠picas producen im√°genes de mala calidad) o para identificar hematomas y cicatrices.
  • El sujeto puede ser identificado: Se crea una imagen compuesta (o conjunto de datos) utilizando varias im√°genes IR. Esta imagen compuesta luego se puede comparar con una base de datos facial para identificar al sujeto.

Por supuesto, el reconocimiento facial térmico suele ser utilizado por los militares, no es algo que encontrarás en Khols y no es algo que vendrá con tu próximo teléfono móvil. 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 ámbito militar.

Limitaciones del reconocimiento facial

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

  • Obstrucci√≥n: Como era de esperar, las gafas de sol y otros accesorios pueden hacer tropezar el software de reconocimiento facial.
  • Poses: El reconocimiento facial funciona mejor con una imagen neutral orientada hacia adelante. Inclinar o girar la cabeza puede dificultar el reconocimiento facial, incluso para el software de reconocimiento basado en IR. Adem√°s, una sonrisa, las mejillas hinchadas o cualquier otra pose pueden cambiar la forma en que una computadora mide su rostro.
  • Luz: Todas las formas de reconocimiento facial dependen de la luz, ya sea del espectro visible o de la luz IR. Como resultado, condiciones de iluminaci√≥n extra√Īas pueden disminuir la precisi√≥n de la identificaci√≥n facial. Esto puede cambiar, ya que los cient√≠ficos est√°n desarrollando actualmente tecnolog√≠a de reconocimiento facial basada en sonar.
  • La base de datos: Sin una buena base de datos, el reconocimiento facial no puede funcionar. Del mismo modo, es imposible identificar un rostro que no haya sido identificado correctamente en el pasado.
  • Procesamiento de datos: Dependiendo del tama√Īo y formato de una base de datos, las computadoras pueden tardar un poco en identificar las caras correctamente. En algunas situaciones, como la vigilancia, las limitaciones en el procesamiento de datos restringen el uso de la identificaci√≥n facial para aplicaciones cotidianas (lo cual probablemente sea algo bueno).

Por el momento, la mejor forma de sortear estas limitaciones es utilizar otras formas de identificaci√≥n junto con el reconocimiento facial. Su tel√©fono le pedir√° una contrase√Īa o una huella digital si no logra identificar su rostro, y el Gobierno chino utiliza tarjetas de identificaci√≥n y tecnolog√≠a de seguimiento para cerrar el margen de error que existe en su red de reconocimiento facial.

En el futuro, los cient√≠ficos seguramente encontrar√°n una manera de solucionar estos problemas. Pueden utilizar tecnolog√≠a de sonar junto con lidar para crear mapas faciales en 3D en cualquier entorno y pueden encontrar formas de procesar datos faciales (e identificar extra√Īos) en un per√≠odo de tiempo incre√≠blemente corto. De cualquier manera, esta tecnolog√≠a tiene un gran potencial de abuso, por lo que vale la pena mantenerse al d√≠a.

Fuentes: La Universidad de Rijeka, La Fundación Frontera Electrónica