¿Qué es el reconocimiento facial?

El reconocimiento facial es una tecnología que se utiliza todos los días y nos no percatamos. Esta tecnología es la forma de autenticación biométrica que utiliza medidas corporales para verificar tu identidad. Es un subconjunto de datos biométricos que identifica a las personas mediante la medición de la forma y estructura únicas de sus rostros. 

Los inicios del reconocimiento facial

Esta tecnología ha existido desde los años 60 cuando Woodrow Wilson Bledsoe trabajó en un sistema para clasificar los rasgos del rostro humano a través de la tabla RAND. Este sistema utilizaba un lápiz óptico y unas coordenadas para situar los ojos, la nariz o la boca de las personas de forma precisa, era un procedimiento manual. Luego en los años 70 Goldstein, Harmon y Lesk detallaron estas características faciales e iniciaron la mejora hacia la precisión del reconocimiento facial. A finales de los años 80, se aplica el álgebra lineal, gracias a Sirovich y Kirby. En 1991, Turk y Pentland desarrollan la tecnología que era capaz de detectar un rostro humano dentro de una fotografía, esto abrió el paso al reconocimiento facial automático. El reconocimiento facial se fue utilizando en las aplicaciones de seguridad. En 2001 surge el Viola-Jones Object Detection Framework, que propone algoritmos para detectar objetos dentro de imágenes, y que enseguida fue utilizado para la detección de rostros de forma exitosa. En la década actual, aparecen los Convolutional Neural Networks, que hasta hoy son el mejor modo de detectar rostros, haciendo uso de sistemas muy potentes capaces de almacenar información en la nube. En el 2010 esta tecnología llega al público a través de Facebook. Esta tecnología se ha vuelto controversial ya que muchos ciudadanos y medios de comunicación cuestionan la privacidad de sistemas de este tipo. Por esto Facebook anuncio en septiembre de 2019 que elimina la utilización de reconocimiento facial permitiendo a sus usuarios decidir si desean utilizarla o no.

Cómo funciona el reconocimiento facial?

video por BBC News Mundo

Todos los sistemas de reconocimiento facial capturan una imagen bidimensional o tridimensional de la cara de una persona, y luego comparan la información clave de esa imagen con una base de datos de imágenes conocidas. En el caso de las fuerzas policiales, esa base de datos puede ser recopilada de fotografías de identificación policial. El reconocimiento facial 2D utiliza puntos de referencia como la nariz, la boca y los ojos para identificar un rostro. Mide tanto el ancho y la forma de los rasgos, como la distancia que hay entre ellos en la cara. Estas mediciones son convertidas luego en un código numérico mediante un software de reconocimiento facial, que se utiliza para encontrar coincidencias. Este código se conoce como “huella facial”. El software de reconocimiento facial en 3D no se basa en el tamaño promedio de una cabeza para identificar una huella facial. Con cámaras que detectan profundidad, la huella facial puede incluir los contornos y la curva de la cara, así como la profundidad de los ojos y las distancias a partir de puntos de referencia como la punta de tu nariz.

Aplicaciones que utilizan el reconocimiento facial

  • FACEFIRST: Esta aplicación es popular entre las fuerzas del orden público y el ejército. Brinda a los usuarios la posibilidad de tomar fotografías de personas en el campo e instantáneamente relacionarlas con una base de datos de personas conocidas. Esto puede ayudar a establecer rápidamente la identidad. Como resultado, los oficiales de la ley pueden mantener sus comunidades más seguras, al tiempo que reducen los arrestos falsos. Los oficiales también pueden inscribir a presuntos delincuentes en su lista de observación directamente desde el campo.
  • BLIPPAR: Es una aplicación afirma ofrecer la capacidad de reconocer plantas, animales, puntos de referencia e incluso su cena. También tiene un componente de reconocimiento facial que le permite reconocer a las personas.
  • VASCO: Esta aplicación fue creada para ayudar a proteger los dispositivos contra ataques de malware mediante la autenticación biométrica, como reconocimiento de huellas digitales y reconocimiento facial.

Expertos en el reconocimiento facial

  1. Mark J. Fenske
  • Experto en Interacción emoción y cognición, neuroimagen, reconocimiento facial y de objetos y autorregulación.
  • Guelph, Ontario
  • mfenske@uoguelph.ca

2. Wonsook Lee

  • Profesora asociada en ingeniería eléctrica e informática
  • Experta en biometría, computación gráfica, visión por computador, reconocimiento facial, gráficos hápticos, la interacción persona-ordenador, procesamiento de imágenes, aprendizaje automático, imágenes medicas y realidad virtual en salud.
  •  Ha estado trabajando en EECS, Facultada de Ingeniería, Universidad de Ottawa, Canadá desde septiembre de 2003.
  • wslee@uottawa.ca

3.Allison Sekuler

  • Profesora
  • Experta en envejecimiento, interacciones audiovisulaes, autismo y percepción visual, neurociencia conductal, mecanismos cerebrales de percepción, neurociencia cognitiva, reconocimiento facial, entre otros.
  • Hamilton, Ontario
  • sekuler@mcmaster.ca

4. Anil Jain

  • Profesor en Michigan State University en el departamento de ciencia e ingeniería.
  • Experto en reconocimiento biométrico, visión por computador, reconocimiento facial, huella digital y reconocimiento de patrones.
  • East Lansing, Michigan
  •  jain@cse.msu.edu

5. Jason Barton

  • Profesor en University of British Columbia
  • Experto en movimientos oculares, percepción de la cara, función visual superior y reconocimiento de objetos.
  • Vancouver, British Columbia
  • jasonbarton@shaw.ca

6. Patricia A.McMullen

  • Profesora en Dalhousie University
  • Experta en neuropsicología cognitiva, reconocimiento de objetos, rostro y palabras, psicología y cognición visual.
  • Halifax, Nova Scotia
  • patricia.mcmullen@dal.ca
Referencias:

Biblioteca virtual

Guía, G., Pilar, S., Dionisio, P., & Rosario, M. (1970, January 1). Reconocimiento facial y estructuras de grupos humanos: una propuesta práctica de aprendizaje basado en problemas para Etología en los estudios de Grado en Biología. Retrieved from https://idus.us.es/xmlui/handle/11441/38740

-Referencia que contiene mas información sobre el reconocimiento facial.

J., C., Ramírez, E., P., & Jorge. (2018). Acceptance of Face Recognition as a Surveillance and Safety Measure: An Empirical Study in Chile. Retrieved from http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642018000200115&lng=en&tlng=en

-El objetivo de este trabajo es analizar la aceptación por parte de los ciudadanos de la tecnología de reconocimiento facial como medida de seguridad. Está basado en el índice de predisposición tecnológica (TRI) y el modelo de aceptación de las tecnologías (TAM). Luego de establecer un modelo de investigación, la metodología utiliza una encuesta a 220 chilenos para obtener los datos, que son analizados con la técnica de mínimos cuadrados parciales (partial least squares). Los resultados del análisis indican que la utilidad percibida del reconocimiento facial como medida de seguridad es explicada en un 50% por las variables normas sociales, percepción de responsabilidad, optimismo, grado de innovación, y percepción de inseguridad.

Julián, F. G. C., Reyes, M. V., Sánchez, A. L., & Ríos, C. A. J. (2018). RECONOCIMIENTO FACIAL POR EL MÉTODO DE EIGENFACES. Retrieved from http://itcelaya.edu.mx/ojs/index.php/pistas/article/view/1068

-En este trabajo se presenta una aplicación de detección facial por Eigenfaces que usa Microsoft Visual Studio con diversas herramientas de programación como C# y librerías de la plataforma Emgu CV asociadas a OpenCV. El desarrollo de la aplicación se codificó en dos partes: una de registro y la otra de reconocimiento. El proyecto se sometió a la parte experimental con un universo del tamaño de diez usuarios, en el que ocho usuarios son hombres y dos usuarios mujeres, haciendo diez pruebas por usuario obteniendo una matriz de confusión con resultados del 100% de reconocimiento incluso con usuarios no registrados.

Websites

21 APLICACIONES DE RECONOCIMIENTO FACIAL PARA 2019. (2019, March 13). Retrieved from https://www.facefirst.com/blog/21-mejores-aplicaciones-de-reconocimiento-facial-para-2018/

– En este articulo se muestran aplicaciones que utilizan reconocimiento facial.

Gebhart, A. (n.d.). ¿Qué es el reconocimiento facial?: Así funciona y estas son sus implicaciones. Retrieved from https://www.cnet.com/es/noticias/reconocimiento-facial-apple-amazon-google-ai/

-Este articulo indaga más sobre el reconocimiento facial. Habla de su historia, explica qué es y cómo funciona.

Reconocimiento facial. (n.d.). Retrieved from https://www.interpol.int/es/Como-trabajamos/Policia-cientifica/Reconocimiento-facial

-Este articulo habla sobre qué es el reconocimiento facial y cuáles son sus factores.

Video

TEC(2020, January 20). La tecnología de reconocimiento facial. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?v=XCn5fnQU_fU.