Reconocimiento facial ¿Qué es y cómo funciona?

¿Alguna vez te has preguntado por qué se escanea tu rostro en la aduana cuando entras a un país? ¿O cómo los últimos iPhone pueden desbloquearse usando tu cara en lugar de una contraseña? La respuesta es la tecnología de reconocimiento facial. En este artículo 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 el reconocimiento facial?

El reconocimiento facial es una tecnología que permite identificar o verificar la identidad de una persona a través de la imagen, en concreto, a través de las características físicas de su rostro. Se trata, por lo tanto, de un sistema de identificación biométrico.

El reconocimiento facial biométrico tiene, como veremos más adelante, diferentes aplicaciones, pero habitualmente se usa para acceder a lugares, aplicaciones y en el ámbito de la seguridad, tanto pública como privada.

Para llevar a cabo el reconocimiento facial, solo se requiere un 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 utiliza patrones matemáticos y dinámicos únicos que hacen de este sistema uno de los más seguros y efectivos.

¿Cómo funciona el 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 programa 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.

Tipos de reconocimiento facial que existen

Cuando hablamos de tipos de reconocimiento facial, en realidad nos estamos refiriendo a diferentes técnicas usadas para aplicar el reconocimiento facial.

– 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 en alta 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.

Aplicaciones del reconocimiento facial

Ahora que ya sabemos qué es y cómo funciona el reconocimiento facial y qué tipos hay, vamos a ver cuáles son las aplicaciones más habituales en las que se emplea el reconocimiento facial.

– Biometría:

En 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. Se usa para identificar o autenticar personas.

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.

– 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.

¿Cómo usar el reconocimiento facial cumpliendo con la protección de datos?

Como decíamos, el uso del reconocimiento facial implica el uso de datos biométricos, que cuando son usados para la identificación de las personas a través de medios técnicos, son considerados por el RGPD como datos de categorías especiales. Por lo tanto, aquellas empresas o entidades que quieran usar sistemas de reconocimiento facial para, por ejemplo, el control de accesos o el control de la jornada laboral, deben tener en cuenta las obligaciones que marca la normativa de protección de datos para su tratamiento.

Así, para el usar el reconocimiento facial cumpliendo con la normativa de protección de datos se debe:

• Existe una base legal que legitima el uso del sistema de reconocimiento facial (contrato laboral, interés legítimo o interés público).
• Determinar la proporcionalidad e idoneidad de la medida, es decir, si usar un sistema de reconocimiento facial es la única medida efectiva para alcanzar el fin que se pretende y no hay otros métodos menos invasivos sobre la privacidad de los interesados (por ejemplo, sería adecuado cuando se emplea como control de acceso a zonas restringidas por razones de seguridad).
• Realizar una evaluación de impacto.
• Adoptar las medidas de seguridad técnicas y organizativas que garanticen la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos biométricos.
• Incluirlo en el registro de actividades de tratamiento.

De no cumplirse los requisitos necesarios, el uso del reconocimiento facial podría entenderse como una medida desproporcionada, por lo invasiva que resulta sobre la privacidad de los interesados (por ejemplo, la AEPD consideró que fichar a través de reconocimiento facial en un ayuntamiento era desproporcionado).

Ejemplos de Software de reconocimiento facial online

A continuación os dejamos varios ejemplos de software de reconocimiento facial online:

– 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.

– True Key:

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.

– 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.

– Mercadona:

Mercadona fue una de las primeras empresas en usar el reconocimiento facial en España, en concreto en sus tiendas de 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.

Sin embargo, y aunque Mercadona informó a la AEPD sobre el uso de esta tecnología, finalmente tuvo que dejar de utilizarla, porque la AEPD determinó en una resolución que su uso contravenía la normativa de protección de datos, por ser desproporcionado y muy invasivo.

– 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 Fotos 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.