En este articulo vamos explorar el siguiente tema: Rostros del Futuro «Avances en la Tecnología de Reconocimiento Facial» motivo que causa opiniones compartidas en la sociedad.
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¿Qué significa Reconocimiento Facial?
El reconocimiento facial es una tecnología utilizada para mapear, identificar o verificar la estructura única del rostro de una persona. Esto se logra creando una huella facial, un código numérico único que representa las características faciales de un individuo. Estas huellas faciales se almacenan en una base de datos especializada. Cuando se introduce una imagen en esta base de datos, se busca una coincidencia con las huellas faciales almacenadas.
Asimismo, estas tecnologías de reconocimiento facial basadas en biometría han ganado popularidad debido a su robustez, confiabilidad y bajo nivel de intrusión. Con solo una imagen del usuario, es posible realizar todo el proceso de identificación, lo que permite una integración sencilla en productos digitales que requieren verificar la identidad de las personas.
En los últimos años, la demanda de soluciones basadas en tecnologías de reconocimiento facial ha experimentado un notable aumento. Empresas de diversos sectores han comenzado a implementarlas para agilizar procesos y mejorar la experiencia del usuario en situaciones como el alta remota de nuevos clientes o el control de accesos. Pero, ¿cuál es la historia detrás de esta tecnología? ¿Qué razones han impulsado su aplicación masiva reciente? ¿Qué hace tan especial el rostro de una persona como clave de acceso?
Para abordar estas preguntas, exploraremos la evolución del reconocimiento facial, desde sus orígenes hasta la actualidad.
¿Quién es el Pionero en el Reconocimiento Facial?
Primeros avances en el reconocimiento facial se remontan a Woodrow Wilson Bledsoe, un matemático que en la década de los sesenta diseñó un prototipo pionero basado en el uso de tabletas RAND. Este dispositivo permitía capturar los rasgos faciales mediante coordenadas, utilizando un lápiz que transmitía impulsos electromagnéticos a una cuadrícula.
Con esta herramienta, Bledsoe logró digitalizar características faciales como los ojos o la boca, almacenándolas en una base de datos para su posterior análisis. Cuando se ingresaba una nueva imagen facial en el sistema, era posible identificar la más similar entre las almacenadas previamente. Aunque el sistema tenía limitaciones en aquella época, sentó las bases para el desarrollo futuro de la tecnología biométrica en el reconocimiento facial.
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Evolución
La evolución del reconocimiento facial continuó tras el trabajo de Bledsoe, con avances significativos en los años siguientes que mejoraron la precisión de los resultados. Algunas nuevas aproximaciones se basaban en el uso de marcadores faciales en zonas clave como los ojos, la nariz y la boca, asumiendo que la descripción de su posición espacial generaba patrones biométricos relevantes y distintivos.
Sin embargo, las técnicas antropométricas no lograron alcanzar los resultados esperados, lo que provocó un estancamiento en la investigación del reconocimiento facial durante un tiempo. El punto de inflexión llegó en 2001, cuando Paul Viola y Michael Jones propusieron un marco de trabajo para la detección de objetos que revolucionó el campo.
Su algoritmo, basado en el uso de características Haar de rápida computación junto con un proceso de entrenamiento optimizado, logró tasas de éxito sin precedentes. Esto permitió la detección rápida y precisa de las regiones faciales, facilitando el uso de descriptores más avanzados.
En los últimos años, los mayores avances en el reconocimiento facial han sido impulsados por el uso de entornos de aprendizaje profundo. A diferencia de los enfoques clásicos, donde los descriptores se eligen previamente para aplicarse a la imagen de entrada, los algoritmos de aprendizaje profundo generan sus propios extractores de características mediante el análisis de relaciones complejas en el conjunto de datos.
Desde luego que, el aumento notable de la capacidad de procesamiento, junto con la disponibilidad masiva de imágenes en Internet, ha permitido que los sistemas de reconocimiento facial basados en aprendizaje profundo logren tasas de éxito muy altas, incluso en entornos altamente desafiantes.
Métodos del Reconocimiento Facial
El funcionamiento del reconocimiento facial se ha diversificado con el avance de la tecnología, presentando distintos métodos para mapear rostros y almacenar datos faciales con diversos niveles de precisión y eficacia. A continuación, exploraremos cómo opera el reconocimiento facial, cómo se guardan los datos obtenidos y quién suele tener acceso a ellos.
Se pueden identificar tres métodos principales de reconocimiento facial:
- Reconocimiento facial tradicional: Consiste en identificar a una persona mediante una fotografía.
- Reconocimiento facial en 3D: Se utilizan escáneres tridimensionales para capturar la apariencia de una persona desde diferentes ángulos.
- Reconocimiento facial biométrico: Este método analiza los contornos, características y medidas faciales únicas para determinar la identidad de una persona.
Reconocimiento Facial Tradicional
El reconocimiento facial tradicional se puede dividir en dos categorías principales: holístico y basado en características.
Reconocimiento facial holístico:
Este enfoque implica analizar la totalidad del rostro de un individuo para identificar las características que coinciden con el objetivo.
Reconocimiento facial basado en características:
Aquí, se separan los datos relevantes del reconocimiento facial y se aplican a una plantilla que se compara con posibles coincidencias.
Un sistema de reconocimiento facial tradicional generalmente sigue estos pasos para identificar un objetivo.
Paso 1: Detección
El software de reconocimiento facial localiza su rostro en una imagen, similar a los cuadrados que aparecen al etiquetar fotos en redes sociales o al alinear imágenes en un teléfono.
Paso 2: Análisis
Algoritmos de reconocimiento facial identifican características y datos biométricos únicos, como el espacio entre la nariz y la boca, tamaño de cejas y ancho de la frente. Estas características, llamadas puntos nodales, suman aproximadamente 80 en un rostro humano. La información analógica se convierte en un código digital, formando la huella facial.
Paso 3: Identificación
El software compara la huella facial con las almacenadas en la base de datos para encontrar coincidencias.
El Reconocimiento Facial en 3D
A diferencia de los métodos tradicionales, el reconocimiento facial en 3D no se ve afectado por la iluminación y puede realizarse incluso en la oscuridad. Además, puede identificar objetivos desde varios ángulos, no solo de frente. El reconocimiento facial en 3D implica el uso de sensores para capturar con mayor precisión la forma del rostro.
Por ejemplo, los iPhone X y modelos posteriores utilizan la tecnología Face ID, basada en reconocimiento facial en 3D.
El proceso se divide en seis pasos:
- Detección: El rostro se captura en 3D directamente con cámaras especializadas o mediante escaneo de una foto en 2D.
- Alineación: El software determina la posición, ángulo y tamaño del rostro, identificándolo dentro de un rango de 90 grados de la cámara.
- Medición: Se mide con precisión milimétrica la forma exacta del rostro, creando una plantilla.
- Representación: La plantilla única basada en los rasgos faciales se convierte en código.
- Comparación: Se busca una coincidencia en la base de datos, utilizando imágenes en 3D si están disponibles. Si hay imágenes en 2D, se convierten a 3D para la comparación.
- Verificación o Identificación: En esta etapa, el software de reconocimiento facial en 3D se adapta a la situación, realizando procesos de verificación o identificación. La verificación se utiliza para confirmar su identidad, comparando el escaneo con una imagen de referencia, como la foto de su carné de conducir.
Además, el software puede desempeñar un papel en la identificación, contrastando el resultado del escaneo con todas las fotos almacenadas en la base de datos para detectar posibles coincidencias. Este proceso permite determinar si la persona escaneada ya está registrada en el sistema.
Reconocimiento Facial Biométrico
La rama en evolución de la biometría facial y cutánea representa un avance significativo en la tecnología de reconocimiento facial. El análisis de la textura cutánea se enfoca en una porción específica de la piel, utilizando un algoritmo para realizar mediciones extremadamente detalladas de líneas, texturas y poros.
Este método de reconocimiento facial biométrico es tan preciso que puede discernir las diferencias incluso entre gemelos idénticos.
Avances en la Tecnología de Reconocimiento Facial
Con el crecimiento en la popularidad del reconocimiento facial, diversas industrias han reconocido el potencial de esta tecnología. El software de reconocimiento facial se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde el mantenimiento del orden público hasta la seguridad en aeropuertos, teléfonos inteligentes y otras tecnologías de consumo. A continuación, se presentan algunas de las aplicaciones más destacadas de esta tecnología.
Desbloqueo de Smartphones
Los teléfonos más avanzados incorporan la capacidad de desbloquearse mediante el reconocimiento facial. Al igual que con la opción de escaneo de huellas digitales, la huella facial proporciona un nivel de seguridad elevado, dificultando que alguien hackee su teléfono, a menos que pueda sostenerlo frente a su cara. Es importante destacar que, desde 2019, el intento de desbloquear un teléfono utilizando el reconocimiento facial, por parte de las fuerzas policiales en los EE. UU., se considera ilegal.
Identificación Temprana de Enfermedades
El Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano ha utilizado con éxito el reconocimiento facial para diagnosticar el síndrome de DiGeorge, facilitando la identificación temprana de esta dolencia. Su algoritmo logró un impresionante 96,6 % de precisión en el diagnóstico.
Seguridad Pública y Organismos de Seguridad
El reconocimiento facial se ha vuelto cada vez más popular en la labor policial y de seguridad. Diversos organismos utilizan bases de datos para identificar y verificar personas de interés, mejorando así la eficacia en la gestión de la seguridad.
Seguridad en Aeropuertos
La tecnología de reconocimiento facial se implementa en aeropuertos de todo el mundo. La posibilidad de registrar a los pasajeros mediante este método podría agilizar los procedimientos de seguridad aeroportuaria, aunque existe una creciente preocupación por la privacidad asociada a esta tecnología.
Localización de Mascotas Pérdidas
FindingRover es una aplicación de reconocimiento facial diseñada específicamente para ayudar a encontrar animales perdidos. Los propietarios de mascotas pueden registrarse y cargar una foto de su compañero peludo. En caso de extravío, la empresa utiliza el reconocimiento facial para buscar posibles coincidencias en los refugios de animales cercanos.
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Riesgos del Reconocimiento Facial y la Vigilancia Tecnológica
Durante la pandemia de COVID-19, la tecnología de reconocimiento facial se implementó para verificar el cumplimiento de protocolos de uso de mascarillas entre los empleados. En Europa y EE. UU., su aplicación encubierta en hoteles y restaurantes generó preocupaciones sobre la privacidad por parte de críticos.
En China, el reconocimiento facial y otras tecnologías de vigilancia se utilizaron para rastrear a minorías religiosas, suscitando inquietudes sobre el uso ético de esta tecnología. En respuesta, empresas como IBM han decidido no desarrollar ni ofrecer tecnologías de reconocimiento facial. Google ha pospuesto su implementación hasta establecer políticas para evitar abusos, y Amazon ha impuesto una moratoria de un año para el uso policial de su software de reconocimiento facial, preocupado por la precisión y los sesgos raciales.
Cómo Protegerse del Reconocimiento Facial
Si le preocupa el escaneo facial, puede tomar medidas simples para reducir las posibilidades de que sus datos se agreguen a una base de datos.
Evitar Disfrazarse en Aplicaciones de Filtros Faciales: Aunque Snapchat ha asegurado que su tecnología de filtro facial no implica reconocimiento facial, es importante ser cauteloso debido a la gran cantidad de escaneos faciales que recopila. Además, aplicaciones como Face App generaron preocupación debido a las condiciones de uso que otorgan a la empresa derechos amplios sobre las fotos cargadas.
Desactivar el Reconocimiento Facial en Facebook: Cambie la configuración de Facebook para evitar que el software de identificación facial le reconozca. Al seleccionar esta opción, también se elimina la plantilla de su rostro de la plataforma.
Mantener el Anonimato en Línea con una VPN: Utilice una red privada virtual (VPN) para cifrar sus datos en línea y ocultar su dirección IP, lo que ayuda a proteger su identidad ante agentes malintencionados e incluso su proveedor de servicios de Internet (ISP). Sin embargo, incluso con una VPN, tenga cuidado al subir imágenes en línea, ya que la información puede permanecer en la web de forma permanente.
En resumen, esta tecnología sigue presentando muchos desafíos, tanto por los aportes positivos hacia la sociedad, así cómo también el uso inadecuado de la misma, recuerde que mientras mas nos exponemos queda complejo no ser participe del Reconocimiento Facial. Sin duda alguna esto ha llegado la revolucionar el mundo de la tecnología y por ende a nosotros que avanzamos con ella.
«Cualquier tecnología suficientemente avanzada es equivalente a la magia»
Arthur C. Clarke (Autor)