Los conceptos y ejemplos de biometría y autenticación en varias fases son cada vez más utilizados y las probabilidades de que el rostro de una persona se convierta en un identificador digital es un hecho. Pero, ¿cómo funciona la tecnología de reconocimiento de rostros y cuáles son los problemas que hay que tener en cuenta?
Desde Fx2 hemos trabajado en el desarrollo e investigación de este tema desde 2010 y hay varias consideraciones que se deben tener en cuenta.
Este tipo de tecnologías no es precisamente un fenómeno reciente. Los primeros experimentos con esta tecnología se remontan a la década de 1960, aunque, en aquel entonces, la investigación para comenzar con su desarrollo se mantuvo en secreto.
Si bien hoy en día la ciencia detrás del software es mucho más matemática, automática y cuenta con el respaldo de equipos con enorme potencial de procesamiento, los primeros modelos requerían un mayor nivel de intervención humana y, por lo tanto, eran parcialmente automatizados.
El proceso de detección y reconocimiento consta de cuatro módulos principales y varios pasos intermedios:
1) Detección del rostro: detecta que hay una cara en la imagen, sin identificarla. Si se trata de un vídeo, también es posible hacer un seguimiento del rostro. Proporciona la localización y la escala a la que encontramos la cara.
2) Acondicionamiento y normalización: localiza las componentes del rostro y, mediante transformaciones geométricas, lo normaliza respecto propiedades geométricas, como el tamaño y la pose, y fotométricas, como la iluminación. Para normalizar las imágenes de rostros, se pueden seguir diferentes reglas, como la distancia entre las pupilas, la posición de la nariz, o la distancia entre las comisuras de los labios.
3) Extracción de características: proporciona información para distinguir entre los rostros de diferentes personas según variaciones geométricas o fotométricas.
4) Reconocimiento: el patrón facial de características extraído se compara con los vectores de características extraídos de las caras de la base de datos. Si encuentra con un porcentaje elevado de similitud, devuelve la identidad del rostro; si no, indica que es una cara desconocida.
El siguiente esquema resume el proceso estándar que se utiliza para detectar y reconocer un rostro.
Aunque sin duda ya es algo que se está popularizando, el software de detección y reconocimiento de rostros tiene mucho camino por recorrer.
Por ejemplo, Microsoft está utilizando la tecnología de reconocimiento facial para la autenticación en Windows 10; Apple aparentemente está buscando la manera en que los usuarios de iOS puedan compartir automáticamente las fotos con amigos “etiquetados”, mientras que Facebook y Google han estado usando el reconocimiento facial para etiquetar amigos y encontrar fotos de uno mismo.
Curiosidad: el software “Churchix” es un sistema de reconocimiento de rostros especialmente diseñado para informar sobre la asistencia a servicios y misas en las iglesias. Se estima que más de 30 iglesias en todo el mundo han estado utilizando este software para saber cuáles de sus fieles efectivamente van a misa.