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Reconocimiento facial: la tecnología para identificación de personas

16 Mins read

¿Alguna vez te has preguntado por qué se escanea tu rostro en la aduana cuando entras a un país? ¿O cómo el nuevo iPhone puede desbloquearse usando tu cara en lugar de una contraseña? La respuesta es la tecnología de reconocimiento facial. En este post vamos a analizar qué es un sistema de reconocimiento facial, para qué sirve, cómo funciona, las principales aplicaciones del reconocimiento facial y el software más usado.

¿Qué es un sistema de reconocimiento facial?

El reconocimiento facial es una tecnología capaz de identificar o verificar a un sujeto a través de una imagen, video o cualquier elemento audiovisual de su rostro. Generalmente, esta identificación se utiliza para acceder a una aplicación, sistema o servicio.

Es un método de identificación biométrica que utiliza esas medidas corporales, en este caso cara y cabeza, para verificar la identidad de una persona a través de su patrón biométrico facial y sus datos. La tecnología recopila un conjunto de datos biométricos únicos de cada persona asociados con su rostro y expresión facial para identificar, verificar y / o autenticar a una persona.

En pocas palabras, todo el mundo tiene una estructura facial única. Este software puede analizar sus características, compararlas con información en una base de datos e identificar quién eres.

El procedimiento simplemente requiere cualquier dispositivo que cuente con tecnología fotográfica digital para generar y obtener las imágenes y los datos necesarios para crear y registrar el patrón facial biométrico de la persona que necesita ser identificada.

A diferencia de otras soluciones de identificación como contraseñas, verificación por correo electrónico, selfies o imágenes, o identificación de huellas dactilares, el reconocimiento facial biométrico utiliza patrones matemáticos y dinámicos únicos que hacen de este sistema uno de los más seguros y efectivos.

El mercado de reconocimiento facial estaba en 3,97 mil millones de dólares en 2018 y se prevé que crezca a 10,15 mil millones de dólares en 2025. Si bien algunos están presionando por un mayor uso de esta tecnología, otros cuestionan la seguridad y precisión de la misma.

¿Para qué sirve?

El objetivo del reconocimiento facial es, a partir de la imagen entrante, encontrar una serie de datos del mismo rostro en un conjunto de imágenes de entrenamiento en una base de datos. La gran dificultad es conseguir que este proceso se lleve a cabo en tiempo real, algo que no está disponible para todos los proveedores de software de reconocimiento facial biométrico.

El principal objetivo de un sistema de reconocimiento facial es, por tanto, la identificación y autenticación de una persona a través de sus rasgos faciales.

El proceso de reconocimiento facial puede realizar dos variantes según el momento en que se realice:

  • Aquel en el que, por primera vez, un sistema de reconocimiento facial se dirige a un rostro para registrarlo y asociarlo a una identidad, de tal forma que quede registrado en el sistema. Este proceso también se conoce como incorporación digital con reconocimiento facial.
  • La variante en la que se autentica al usuario, antes de registrarse. En este proceso, los datos entrantes de la cámara se cruzan con los datos existentes en la base de datos. Si el rostro coincide con una identidad ya registrada, el usuario tiene acceso al sistema con sus credenciales.

¿Cómo funcionan los dispositivos de reconocimiento facial?

Puede que seas bueno para reconocer caras. Probablemente te resulte muy fácil identificar el rostro de un familiar, amigo o conocido. Estás familiarizado con sus rasgos faciales (ojos, nariz, boca) y cómo se unen.

Así es como funciona un sistema de reconocimiento facial, pero a gran escala algorítmica. Donde ves una cara, la tecnología de reconocimiento ve datos. Es posible almacenar y acceder a esos datos. Por ejemplo, la mitad de todos los adultos estadounidenses tienen sus imágenes almacenadas en una o más bases de datos de reconocimiento facial que las agencias policiales pueden buscar.

Los sistemas tecnológicos a veces pueden variar en lo que respecta al reconocimiento facial, pero el funcionamiento general es el siguiente.

  1. Detección de rostro: Para empezar, la cámara detectará y reconocerá un rostro, ya sea solo o entre una multitud. La cara se detecta mejor cuando la persona mira directamente a la cámara. Los avances tecnológicos han permitido que ligeras variaciones de esto también funcionen.
  2. Análisis facial: A continuación, se captura y analiza una foto del rostro. La mayoría del reconocimiento facial se basa en imágenes 2D en lugar de 3D porque puede hacer coincidir más convenientemente una foto 2D con fotos públicas o con las de una base de datos. Hitos distinguibles o puntos nodales componen cada cara. Cada rostro humano tiene 80 puntos nodales. El software de reconocimiento facial analizará los puntos nodales como la distancia entre tus ojos o la forma de tus pómulos.
  3. Convertir una imagen en datos: El análisis de tu rostro se convierte luego en una fórmula matemática. Estos rasgos faciales se convierten en números en un código. Este código numérico se llama huella. Similar a la estructura única de una huella digital, cada persona tiene su propia huella facial.
  4. Comparar imágenes: Luego, su código se compara con una base de datos de otras impresiones faceprints. Esta base de datos tiene fotografías con identificación que se pueden comparar.

El FBI tiene acceso a más de 641 millones de fotos, incluidas 21 bases de datos estatales, como los DMV. Otro ejemplo de una base de datos a la que muchos tienen acceso son las fotos de Facebook. Cualquier foto que esté etiquetada con el nombre de una persona pasa a formar parte de la base de datos de Facebook.

Luego, la tecnología identifica una coincidencia para sus características exactas en la base de datos proporcionada. Vuelve con la coincidencia y la información adjunta, como el nombre y la dirección.

Aplicaciones del reconocimiento facial para protección de datos

Si bien el reconocimiento facial puede parecer futurista, actualmente se usa de varias maneras. A continuación, se muestran algunas aplicaciones sorprendentes de esta tecnología.

Biometría

La biometría se utiliza para identificar y autenticar a una persona mediante un conjunto de datos reconocibles y verificables únicos y específicos de esa persona.

La identificación responde a la pregunta: “¿Quién eres?”

La autenticación responde a la pregunta: “¿Eres realmente quien dices ser?”

En el caso de la biometría facial, un sensor 2D o 3D “captura” un rostro. Luego, la transforma en datos digitales aplicando un algoritmo antes de comparar la imagen capturada con las que se encuentran en una base de datos.

Estos sistemas automatizados se pueden utilizar para identificar o comprobar la identidad de las personas en tan solo unos segundos en función de sus rasgos faciales: distancia entre ojos, puente de la nariz, contorno de labios, orejas, mentón, etc.

Los propietarios del iPhone X ya conocen la tecnología de reconocimiento facial. Sin embargo, la solución biométrica Face ID de Apple fue fuertemente criticada en China a fines de 2017 debido a su incapacidad para diferenciar entre rostros chinos individuales. En este sentido, funciona mucho mejor el reconocimiento facial de Xiaomi.

Por supuesto, también existen otras firmas a través del cuerpo humano, como huellas dactilares, escaneos de iris, reconocimiento de voz, digitalización de las venas de la palma y medidas de comportamiento.

Seguridad de la información

Otras aplicaciones utilizan el reconocimiento facial con el fin de proteger tus datos. Incluso una contraseña segura no puede proteger tus cuentas e información de piratas informáticos expertos, por lo que la gente ha recurrido al reconocimiento facial. Estas aplicaciones requieren tu cara para desbloquear tu teléfono inteligente o acceder a datos privados.

Se utiliza como segundo factor de autenticación, para agregar seguridad adicional en cualquier proceso de inicio de sesión.

Control de acceso

El reconocimiento facial es utilizado cada vez con más frecuencia para controlar los accesos a edificios, oficinas u otro tipo de instalaciones. De esta forma se garantiza que solo puedan acceder las personas autorizadas para ello.

Tarjetas inteligentes

Otra de las aplicaciones de la tecnología de reconocimiento facial es para tarjetas inteligentes. Esta tecnología permite la lectura de tarjetas inteligentes para acceder a instalaciones o realizar determinadas transacciones.

Vigilancia

Las aplicaciones de reconocimiento facial para móvil ya están ayudando a la policía a identificar instantáneamente a las personas en el campo desde una distancia segura. Esto puede ayudar al brindarles datos contextuales que les indiquen con quién están tratando y si deben proceder con precaución.

Por ejemplo, si un policía detiene a un asesino buscado en una parada de tráfico de rutina, el oficial sabría instantáneamente que el sospechoso puede estar armado y ser peligroso, y podría pedir refuerzos.

También se utiliza para identificar instantáneamente cuándo ingresan a los comercios ladrones de tiendas conocidos, delincuentes minoristas organizados o personas con antecedentes de fraude. Las fotografías de individuos se pueden comparar con grandes bases de datos de delincuentes para que los profesionales puedan ser notificados instantáneamente cuando un comprador ingresa a una tienda que previene una amenaza.

Técnicas de reconocimiento facial

Existen diferentes técnicas usadas para el reconocimiento facial que vamos a ver a continuación.

Holísticas

En este enfoque, la región de la cara completa se tiene en cuenta como datos de entrada en el sistema de captura de caras. Uno de los mejores ejemplos de métodos holísticos son las caras propias, PCA, análisis discriminante lineal y análisis de componentes independientes, etc.

Los pasos en este método son los siguientes:

  • Inserta un conjunto de imágenes en una base de datos, estas imágenes se nombran como el conjunto de entrenamiento porque se utilizarán cuando comparemos imágenes y creamos las caras propias.
  • Las caras propias se crean extrayendo rasgos característicos de las caras. Las imágenes de entrada se normalizan para alinear los ojos y la boca. Luego se les cambia el tamaño para que tengan el mismo tamaño. Las caras propias ahora se pueden extraer de los datos de la imagen utilizando una herramienta matemática llamada PCA.
  • Ahora cada imagen se representará como un vector de pesos. El sistema ahora está listo para aceptar consultas. El peso de la imagen desconocida entrante se encuentra y luego se compara con los pesos de las imágenes ya presentes en el sistema.
  • Si el peso de la imagen de entrada está por encima de un umbral determinado, se considera no identificado. La identificación de la imagen de entrada se realiza encontrando la imagen en la base de datos cuyos pesos son los más cercanos a los pesos de la imagen de entrada.
  • La imagen en la base de datos con el peso más cercano se devolverá como un acierto al usuario.

Geométricas

En el reconocimiento facial 2D, las imágenes a menudo se representan por su estructura geométrica o codificando sus valores de intensidad. Se obtiene una representación geométrica transformando la imagen en primitivas geométricas como puntos y curvas. Esto se hace, por ejemplo, localizando rasgos distintivos como ojos, boca, nariz y mentón, y midiendo su posición relativa, ancho y posiblemente otros parámetros.

La representación basada en la apariencia se basa en registrar varias estadísticas de los valores de los píxeles dentro de la imagen de la cara. Los ejemplos incluyen: registrar las intensidades de la imagen como matrices 2D llamadas plantillas y calcular histogramas de las salidas de los detectores de bordes.

El reconocimiento facial 3D es un método de reconocimiento facial que aprovecha la información geométrica 3D del rostro humano. Emplea datos de sensores 3D que capturan información sobre la forma de una cara. El reconocimiento se basa en la coincidencia de metadatos extraídos de las formas 3D de las caras.

En un escenario de identificación, la coincidencia es de uno a muchos, en el sentido de que una sonda se compara con todos los datos de la galería para encontrar la mejor coincidencia por encima de algún umbral.

Análisis de la textura de la piel

Estas técnicas basadas en apariencia transforman el problema de reconocimiento facial en un problema de análisis de espacio donde se pueden aplicar diferentes técnicas estadísticas. De este tipo de técnicas destaca su aplicabilidad en imágenes de baja resolución o mala calidad, su rapidez y ejecución (se pueden implantar en sistemas en tiempo real) o su baja complejidad.

Sin embargo también tienen varios inconvenientes. Uno de los inconvenientes es que para conseguir buenos resultados se requiere un conjunto de muestras considerable para la fase de entrenamiento. También aspectos como los cambios en la iluminación, la pose o la expresión de la cara tienen un gran impacto en los resultados finales. Dependiendo del método empleado, estos inconvenientes tendrán un impacto mayor o menor.

Basadas en vídeos

El reconocimiento facial basado en video es la técnica de establecer la identidad de una o varias personas presentes en un video, en función de sus características faciales. Dado el video facial de entrada, un enfoque típico de reconocimiento facial en video combina las características temporales del movimiento facial con cambios de apariencia para el reconocimiento. Esto a menudo implica la caracterización temporal de rostros para el reconocimiento, construyendo un modelo 3D o una imagen de super resolución de la cara, o simplemente aprendiendo las variaciones de apariencia de los múltiples cuadros de video.

La capacidad de generalizar a través de la pose, la iluminación, la expresión, etc. depende de la elección de la combinación. El reconocimiento facial por video es particularmente útil en escenarios de videovigilancia en los que puede que no sea posible capturar un solo cuadro bueno como lo requieren la mayoría de los métodos basados ​​en imágenes fijas.

Factores que influyen en la identificación facial

La precisión de cualquier sistema de reconocimiento de expresiones depende en gran medida de la precisión con que se extraen las características de la imagen. El proceso de extracción de características se clasifica además en extracción de características con base geométrica y características basada en apariencia.

Normalmente, la ubicación de los puntos y formas faciales sobresalientes de los componentes faciales se utilizan para la extracción de características geométricas.

Aunque las características de base geométrica son resistentes a la iluminación y otra variación de la cara, el seguimiento de los puntos destacados faciales es muy difícil. Un problema que se asocia con la apariencia es que produce una gran cantidad de características.

Ausencia de iluminación

Los problemas de iluminación pueden considerarse un problema difícil de resolver en combinación de patrones tanto en interiores como en exteriores.

El manejo de la iluminación basada en la textura en la imagen facial es muy común. Es decir, debido al aumento del contraste, los valores de textura cambian durante normalización. En segundo lugar, también aumenta la tasa de aceptación falsa porque la distancia entre clases es mínima.

Cambio de pose

Las expresiones faciales se pueden dividir principalmente en seis emociones básicas, feliz, triste, miedo, disgusto, sorpresa e ira. El tipo de emoción expresada afecta la precisión de cualquier sistema de reconocimiento de expresiones.

Envejecimiento

El envejecimiento de una persona es otro de los factores que pueden influir en la tecnología de reconocimiento facial. Al envejecer puede cambiarnos la estructura y facciones de la cara.

Cirugía

Cirugías de un rasgo como nariz o párpados u orejas no afectan al reconocimiento facial. Ahora bien, ante un lifting habría que grabar una nueva huella facial biométrica.

A nivel oficial, se aconseja renovar el pasaporte o el carnet para evitar tener problemas de reconocimiento.

Cosméticos

También el maquillaje en la cara puede afectar al reconocimiento facial si se modifican rasgos importantes del rostro.

Software de reconocimiento facial

Aquí tienes una lista de las mejores aplicaciones de reconocimiento facial que se utilizan en diferentes campos.

FacePRO

La solución de reconocimiento facial FacePRO reconoce automáticamente la cara de una persona usando vídeos en directo o grabaciones de cámaras confrontándolas con los rostros de una base de datos y emite notificaciones y alertas al detectar coincidencias faciales.

Ofrece una capacidad de procesamiento y reconocimiento en tiempo real de hasta 20 cámaras de reconocimiento facial por servidor y permite realizar búsquedas de alta velocidad de hasta 30 000 rostros de referencia registrados.

Características:

  • Alta precisión incluso en entornos difíciles
  • Reducción de costes gracias a la función de detección de la mejor toma y a una fácil configuración
  • Capacidad de ampliación del sistema (hasta 30 000 rostros)

FaceFirst

Entre las otras aplicaciones de reconocimiento facial, este reconocimiento facial permite a los usuarios identificar a las personas a distancia. Es una app de reconocimiento facial online ideal para las fuerzas del orden, militares, minoristas y centros de transporte. Cuando un usuario carga una foto en la aplicación, esa persona en particular se identifica con una base de datos masiva de personas conocidas para conocer su individualidad y evitar el robo de identidad.

La aplicación tiene funcionalidades como alertas en tiempo real, detalles precisos, correos electrónicos y alertas de texto para los usuarios. Las organizaciones pueden vigilar a sus empleados sin ninguna conexión a Internet con seguridad. También protege todos los datos cargados en la aplicación del acceso de terceros. La aplicación no funciona sin credenciales válidas y servidores con la licencia adecuada.

KeyLemon

KeyLemon es una empresa de software que desarrolla, comercializa y vende tecnología biométrica segura y conveniente. La combinación única de la compañía de tecnología de reconocimiento de oradores y rostros se puede integrar fácilmente en cualquier sistema o aplicación para brindar soluciones de acceso perfectas, seguras y convenientes.

El uso de cámaras 3D permite que información valiosa mapee el rostro del usuario. Como resultado, el reconocimiento facial 3D ofrece una autenticación precisa, segura y fácil de usar.

TrueKey

True Key de McAfee es un administrador central de contraseñas de un desarrollador de seguridad establecido y ofrece una forma única de obtener acceso a tus contraseñas almacenadas: además de una ‘contraseña maestra’ central, True Key ofrece funciones faciales y reconocimiento de huellas dactilares.

True Key permite iniciar sesión usando el reconocimiento facial.

Empresas que usan el reconocimiento facial

Existen muchas empresas que ya están usando sistemas de reconocimiento facial en sus instalaciones. Veamos algunas de ellas.

Mercadona

Mercadona es una de las empresas que usan el reconocimiento facial en España, en concreto en sus tiendas ubicadas en Mallorca, Zaragoza y Valencia.

La finalidad de la adopción de esta medida de detección anticipada, a través de un sistema de reconocimiento facial, es identificar a aquellas personas que hayan sido previamente condenadas mediante sentencia firme a entrar en los establecimientos de la cadena de supermercados en cumplimiento de una orden de alejamiento o medida judicial similar en vigor contra Mercadona o contra cualquiera de sus trabajadores.

La polémica esta planteada, pues existe una gran cantidad de clientes que han rechazado la incorporación de dichas medidas, en algunos casos, alegando que la adopción de esta nueva tecnología infringe la normativa vigente de protección de datos. Pero ¿es verdad que estos nuevos sistemas de reconocimiento facial vulneran la normativa vigente en materia de protección de datos? En este caso, ¿Mercadona está legitimada legalmente para adoptar dichas medidas?

Debemos esperar la resolución que dicte la AEPD sobre la utilización de esta clase de tecnologías, pues hasta ahora se percibe una postura reacia que plantea serias dudas y reservas a su utilización, más aún cuando está en trámite la inspección a Mercadona por posible vulneración de la normativa actual.

Walmart

Walmart es otra de las empresas que utiliza la tecnología de reconocimiento facial. Si el sistema identifica a un comprador con problemas, notificará a los empleados de la tienda para que puedan ayudar de inmediato a los clientes con preguntas e inquietudes sobre un producto, o para ayudar con las largas filas de pago.

Dejando de lado el servicio al cliente, el software también se utilizará para analizar el comportamiento de compra acumulativo de los clientes (cuánto están gastando y en qué artículos) y las expresiones faciales a través de la tecnología de reconocimiento facial.

La dependencia de Walmart de la tecnología para aumentar los márgenes se produce en un momento en el que la empresa compite agresivamente contra Amazon. El gigante minorista acaba de presentar un servicio de entrega de comestibles similar a Prime por 98 dólares por año para atraer a los clientes. Y para desafiar la nueva opción de envío de un día de Amazon, Walmart ha insinuado que planea ofrecer una opción similar sin una tarifa anual de membresía.

7-Eleven

7-Eleven en Australia ha recurrido a la tecnología de reconocimiento facial como parte de un nuevo mecanismo de captura de comentarios de los clientes que se está implementando en más de 700 tiendas en todo el país.

La cadena de tiendas de conveniencia confirmó que los datos capturados por el software de reconocimiento facial que se está introduciendo a nivel nacional se utilizarán para verificar los comentarios de los clientes en lugar de como una medida para prevenir robos.

El software utilizado en 7-Eleven se conectará al lanzamiento de Rate It, una herramienta de medición de la experiencia del cliente en línea que se implementará en una tableta en las tiendas. Los clientes que visitan la tienda pueden utilizar la tableta CX y el software de reconocimiento facial correspondiente para proporcionar información y comentarios sobre su experiencia de compra en la tienda.

KFC China

KFC China se ha asociado con Baidu, la empresa de motores de búsqueda a la que a menudo se hace referencia como “Google de China”, para desarrollar tecnología de reconocimiento facial que se puede utilizar para predecir los pedidos de los clientes.

El sistema habilitado con inteligencia artificial puede recomendar elementos del menú según la edad y el estado de ánimo estimados del cliente. A pesar de ser catalogada como inteligencia artificial, la tecnología tiene más que ver con la conveniencia y la publicidad en esta etapa de desarrollo.

Por supuesto, la perspectiva de que una empresa almacene datos sobre los rostros de los clientes y las preferencias del pollo frito plantea el compromiso siempre presente entre conveniencia y privacidad.

¿Cómo usar el reconocimiento facial de Google?

La pantalla inteligente más grande de Google, Google Nest Hub Max, incluye una función controvertida que siempre está pendiente. Face Match, el nombre que Google da a la tecnología, mantiene un ojo digital para detectar rostros que pasan. Cuando reconoce el tuyo, muestra contenido solo para ti: fotos, mensajes, citas e incluso cuánto tiempo de viaje puedes esperar.

Este modo de reconocimiento facial de Google ofrece muchas ventajas. Pero la cuestión de cómo las empresas de tecnología recopilan, almacenan y procesan los datos faciales se ha convertido en una de las principales preocupaciones de los consumidores preocupados por la privacidad, especialmente a raíz de las revelaciones de que una empresa llamada Clearview ha estado compilando una base de datos de fotos extraídas de sitios de redes sociales y compartir esa información con los departamentos de policía.

Mucha gente quiere saber qué hacen empresas como Google con su información personal, especialmente una vez que llega a la nube.

Face Match de Google te permite escanear tu rostro para crear un “modelo de rostro”, que Nest Hub Max usa para presentar información personalizada sobre tus citas de calendario, mensajes de texto, etc. Es más rápido y conveniente que iniciar sesión con tu huella digital o en la aplicación.

Google Photos ha tenido tecnología de reconocimiento facial durante algunos años. Con él, puedes permitir que Google escanee tu biblioteca de fotos para ayudar a identificar y etiquetar a las personas que aparecen en tus fotos. Si configuras el desbloqueo facial en Android, estás optando por que Google cree un mapa digital de tu rostro.

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