Aprende TecAsi Funciona

¿Cómo funciona el reconocimiento facial?

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 puede parecer un poco espeluznante. 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 tortuosas de aprovechar el software de reconocimiento facial.

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

1. El reconocimiento facial es sorprendentemente simple

Antes de entrar en los diferentes tipos para el reconocimiento facial, es importante comprender cómo funciona el proceso de reconocimiento facial. Aquí hay tres aplicaciones para el software de reconocimiento facial y una explicación simple de cómo reconocen o identifican caras:

  • Reconocimiento facial básico: para los filtros Animoji e Instagram, la cámara de tu teléfono “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 estás mirando, si tienes la boca abierta, etc. Vale la pena mencionar que esto no es identificación facial, es solo un software que busca caras.
  • Face ID y programas similares: al configurar Face ID (o programas similares) en tu teléfono, toma una foto de tu rostro y mide la distancia entre sus rasgos faciales. Luego, cada vez que vas a desbloquear tu teléfono, “mira” a través de la cámara para medir y confirmar tu identidad.
  • Identificación de un extraño: cuando una organización quiere identificar una cara por motivos de seguridad, publicidad o vigilancia, utiliza algoritmos para comparar esa cara con una extensa base de datos de caras. Este proceso es casi idéntico al Face ID de Apple pero a mayor escala. Teóricamente, podría usarse cualquier base de datos (tarjetas de identificación, perfiles de Facebook), pero una base de datos de fotos claras y pre-identificadas es ideal.
Identificación facial por base de datos

Identificación facial por base de datos

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 una cara.

2. La mayoría del reconocimiento facial se basa en imágenes 2D

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, se hacen por conveniencia. 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? Bueno, porque una imagen plana de tu cara 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 la nariz o la prominencia de la frente.

Reconocimiento facial se basa en imágenes 2D

Reconocimiento facial se basa en imágenes 2D

Además, las imágenes faciales 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 baja u oscuras.

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?

3. 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 una pizca de 3D.

Esto se logra a través de una técnica llamada lidar [li(ght) d(etection) a(nd) r(anging)], que es similar al sonar [so(und) na(vigation) (and) r(anging)]. Esencialmente, los dispositivos de escaneo facial, como tu iPhone, disparan una matriz IR inofensiva en tu cara. Esta matriz (una pared de láseres) luego se refleja en tu cara y es captada por una cámara IR (o cámara ToF) en tu teléfono.

¿Dónde sucede la magia 3D? La cámara IR de tu teléfono mide cuánto tiempo le toma a cada pedazo de luz IR rebotar en tu cara y regresar al teléfono. 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 cara. 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 ayuda, trata de imaginar que la malla IR de tu teléfono (o cualquier dispositivo de reconocimiento facial) es un juguete de tablero. Como un juguete de tablero, tu cara deja una hendidura en la malla IR, donde tu nariz es notablemente más profunda que, digamos, tus ojos.

4. Las imágenes térmicas permiten que el reconocimiento facial trabaje de noche

Imágenes térmicas y reconocimiento facial

Imágenes térmicas y reconocimiento facial

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 termográfica.

“Espere un minuto”, podría decir, “¿la imagen térmica no depende de la luz IR?” Sí, lo hace. Pero las cámaras termográficas 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 termográficas pueden incluso detectar sutiles diferencias de temperatura en una superficie, por lo que la tecnología es ideal para el reconocimiento facial.

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

  • Se necesitan varias fotos: una cámara termográfica toma varias fotos de la cara de un sujeto. 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.
  • Los mapas de vasos sanguíneos son útiles: estas imágenes IR también se pueden usar para extraer la formación de vasos sanguíneos en la cara de una persona. Es espeluznante, 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 típica produce imágenes de mala calidad) o para identificar hematomas y cicatrices.
  • El sujeto puede ser identificado: se crea una imagen compuesta (o conjunto de datos) utilizando múltiples imágenes IR. Esta imagen compuesta se puede comparar con una base de datos facial para identificar al sujeto.

Por supuesto, el reconocimiento facial térmico generalmente es utilizado por los militares, no es algo que encontrarás tan fácilmente, y no es algo que vendrá con tu próximo teléfono celular. 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.

5. Limitaciones del reconocimiento facial

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 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 dificultar el reconocimiento facial, 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 cara.
  • 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 facial. 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 esta misma línea, es imposible identificar una cara 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 las caras correctamente. En algunas situaciones, como la vigilancia, las limitaciones en el procesamiento de datos restringen el uso de identificación facial para aplicaciones cotidianas (lo que probablemente sea algo bueno).

A partir de ahora, la mejor forma de evitar estas limitaciones es utilizar otras formas de identificación junto con el reconocimiento facial. Tu teléfono 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 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 de abuso, por lo que vale la pena mantenerse al día.

NECESITAMOS TU AYUDA. Los ingresos por publicidad están cayendo rápidamente a través de Internet, y los sitios administrados de forma independiente como ADICTEC son los más afectados. El modelo publicitario en su forma actual está llegando a su fin, y tenemos que encontrar otras formas de continuar operando este sitio. Si te gusta nuestro contenido y deseas ayudar, considera hacer una contribución ¡haciendo clic aquí por favor!.

¡Listo! ¡Y básicamente es esto! Sin complicaciones y de forma muy rápida. Sigue visitando nuestro blog y encontrarás más trucos que te harán todo más sencillo. No olvides COMPARTIR el artículo y darle Like a nuestra fanpage de Facebook y/o suscribirte al canal de YouTube.

Avatar
Sobre el Autor

Fanático a la informático e interesado en eventos y novedades tecnológicas y científicas. Si tienes algo que compartir sobre informática comunícate conmigo.
    Artículos Relacionados
    Aprende TecAsi Funciona

    Cómo las computadoras han revolucionado los juegos de azar

    Aprende TecQue Es

    ¿Qué es Windows 10X y cómo es de diferente?

    Aprende TecQue Es

    ¿Qué es un eSIM y cómo es mejor que una tarjeta SIM estándar?

    Aprende TecAsi Funciona

    ¿Se puede reparar un CD rayado con pasta de dientes? ¡Así puedes!

    Deja un comentario

    Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

    Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

    Tienes que leer esto...
    ¿Cómo funcionan las pruebas de velocidad de Internet? ¿Son precisas?