Reconocimiento facial

Reconocimiento facial
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Sistema de reconocimiento facial . Permite identificar a una persona analizando las características biométricas de su rostro. La extracción de la información relativa a estas características está actualmente ligada a sofisticados procesos matemáticos y algoritmos de coincidencia, lo que ha propulsado el avance a la tecnología de reconocimiento facial en diversos mercados.

Origen

El reconocimiento facial automatizado es un concepto que se introdujo en los años 60. Fue entonces cuando se desarrolló el primer sistema semiautomático para reconocimiento facial, que requería del administrador para localizar rasgos (ojos, orejas, nariz y boca) en las fotografías antes de que este calculara la distancia a puntos de referencia comunes y se comparasen los datos. En los años 70 Goldstein, Harmon, & Lesk, usaron 21 marcadores subjetivos específicos tales como el color del cabello y el grosor de labios para automatizar el reconocimiento facial, pero los marcadores seguían requiriendo un proceso manual. En 1988 se produjo un hito cuando Kirby & Sirovich aplicaron el análisis de componentes principales (PCA), una técnica estándar del álgebra lineal, al problema del reconocimiento facial y demostraron que se necesitaban menos de 100 valores para codificar la imagen de una cara convenientemente alineada y normalizada. En 1991 Turk & Pentland, utilizando las técnica de eigenfaces, como se llamó al método de Kirby & Sirovich, demostraron que el error residual podía ser utilizado para detectar caras en las imágenes, un descubrimiento que permitió desarrollar sistemas de reconocimiento fiables en tiempo real. La tecnología capturó por primera vez la atención del gran público a partir de la reacción de los medios a una prueba de implementación en la Super Bowl en enero de 2001. La prueba consistió en la captura de imágenes de vigilancia y la comprobación en una base de datos de fotoarchivos digitales relativos a delincuentes. Esta demostración propició el análisis sobre cómo usar la tecnología para satisfacer necesidades gubernamentales, sin olvidar las preocupaciones sociales y de privacidad del público. Hoy la tecnología de reconocimiento facial está siendo utilizada para combatir el fraude de pasaportes, soporte al orden público, identificación de personas desaparecidas, y minimizar el fraude en las identificaciones.

Objetivo

El objetivo de un sistema de reconocimiento facial es: dada una imagen de una cara "desconocida", o imagen de test, encontrar una imagen de la misma cara en un conjunto de imágenes "conocidas", o imágenes de entrenamiento. La gran dificultad añadida es la de conseguir que este proceso se pueda realizar en tiempo real. El sistema identificará las caras presentes en imágenes o videos automáticamente.

Características del sistema

Una de las características principales de este tipo de sistemas es que es un método no intrusivo y que no requiere apenas colaboración por parte del usuario. Existen principalmente dos tipos de sistemas de reconocimiento facial:

  • Aquellos basados en los rasgos faciales del individuo: ojos, nariz, boca, etc. Utilizan además mediciones de distancias entre los distintos rasgos y mediciones de los ángulos de la cara. Son los llamados sistemas geométricos
  • Los sistemas fotométricos, que aportan información de forma global, del rosto completo.

Existen también sistemas mixtos, que engloban las características de los dos anteriores.

Funcionamiento del sistema

El procedimiento de reconocimiento se realiza en las siguientes fases:

  • Una fase de detección: en la que se recoge la imagen del rostro del usuario a identificar a través del dispositivo elegido, ya sea una cámara fotográfica o una cámara de vídeo.
  • Preprocesado de la imagen: en esta fase se realizan tareas esenciales para la extracción de la información biométrica, tales como la alineación de la cara respecto a ciertas propiedades geométricas y para hacerla también independiente de la iluminación de la imagen capturada o de la gama de colores obtenida.
  • Fase de extracción de las características faciales: en la que se obtiene la información biométrica de los rasgos faciales, almacenándose esta en un patrón biométrico facial.
  • Fase de comparación: En esta fase se coteja la información biométrica obtenida con aquellas almacenadas en la base de datos, a través de una comparación 1:N. Los resultados obtenidos indican el porcentaje de similitud del usuario a identificar, con aquellos almacenados en la base de datos
  • Fase de toma de decisiones: en la que, utilizando la matriz de similitudes, se identifica al individuo como aquel que mayor porcentaje de similitud ha obtenido, siempre que se encuentre por encima de un umbral determinado.

Diferencia entre detección de rostros y reconocimiento facial

El reconocimiento facial y la detección de rostros son dos conceptos completamente distintos en su proceder, aunque pareciera que no fuera así. Detección de rostros: es un procedimiento analítico simple, que consiste en la captura de una imagen del rostro de cualquier persona, que aparezca en el ángulo de visión de la cámara asignada para ello. El algoritmo informático interactúa con la cámara mediante la funcionalidad “face detection”, que debe estar presente en la cámara IP. Solo las cámaras IP pueden sostener esta funcionalidad, descartando de inmediato el uso de cámaras análogas para ejecutar esta función. Para capturar la imagen, el sistema detector de rostros identifica a las personas en el área de cobertura y procede automáticamente a extraer una foto de la cara, que es almacenada en el dispositivo de grabación, sea disco duro o memoria microSD. reconocimiento facial: es diametralmente distinto y más complejo que la acción de detectar un rostro. Un algoritmo informático es el encargado de hacer el proceso de identificación facial de forma automática y en tiempo real. Es un proceso más específico que la detección de rostros, requiere de mejor y mayor analítica de video para poder lograr saber si el rostro descubierto, está registrado en la base de datos.

Ventajas

El reconocimiento facial es un complemento perfecto para su sistema de vigilancia existente, puesto que refuerza tanto la seguridad como la experiencia del cliente en tiempo real. Dentro de las ventajas del reconocimiento facial, está el uso de un rasgo característico de las personas que es realmente complicado de imitar. Utilizar los rasgos faciales de cada individuo, es una de las formas más seguras que muchas empresas están empleando para mantener su información resguardada. De esta manera, solo personal autorizado podrá acceder a dicha información y utilizarla a favor de la compañía. Entre los beneficios del reconocimiento de rostros, se ubica la precisión de esta tecnología frente a otros sistemas de identificación biométrica. Aunque estos suelen ser muy efectivos también, el reconocimiento facial le agrega un nivel más en cuestiones de seguridad siendo muy provechoso para las empresas que manejan datos importantes que pueden perjudicar a sus clientes. El personal no necesita tener contacto con el dispositivo para utilizarlo. Tan solo debe colocar su rostro frente al equipo para que este pueda identificarlo correctamente. Este método resulta realmente sencillo a diferencia de otros que sí requieren de una especie de contacto. Además permite llevar un control discreto de la información y puede reconocer personas y alertar a las autoridades sin generar mucho movimiento que asuste a las personas.

Fuentes

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