La gran tendencia : Reconocimiento Facial

El reconocimiento facial automatizado es un concepto relativamente nuevo, desarrollado por primera vez en los años 60. Esta tecnología no capturó la atención del público hasta el 2001, cuando, durante la SuperBowl de la NFL (Liga Nacional de Fútbol Americano), se capturaron imágenes de vigilancia comparándolas con una base de datos de fotoarchivos digitales.

Reconocimiento Facial

Esta demostración inició un importante debate sobre cómo usar la tecnología para satisfacer necesidades nacionales, mientras se tomaban en consideración las preocupaciones sociales y de privacidad del público. Hoy en día, la tecnología de reconocimiento facial está siendo utilizada para combatir el fraude de pasaportes, soporte al orden público, identificación de niños extraviados y minimizar el fraude en las identificaciones.

En ambos tipos de reconocimiento, se dispone de una base de datos donde se recoge la información facial de los diferentes individuos.

Funcionamiento

El proceso consta de cuatro fases principales:

Detección de la cara: se detecta que hay una cara en la imagen, sin identificarla. Si se trata de un vídeo, también podemos hacer un seguimiento de la cara. En esta fase se facilita la localización y la escala a la que encontramos la cara.

Alineación de la cara: se localiza las componentes de la cara y, mediante transformaciones geométricas, la normaliza respecto a propiedades geométricas, como el tamaño y la pose, y fotométricas, como la iluminación. Para normalizar las imágenes, se pueden seguir diferentes reglas; como la distancia entre las pupilas, la posición de la nariz, o la distancia entre las comisuras de los labios. También se debe definir el tamaño de las imágenes y la gama de colores. Normalmente, para disminuir la carga computacional del sistema, se acostumbra a utilizar imágenes pequeñas en escala de grises. A veces también se realiza una ecualización del histograma.

Extracción de características: se proporciona información para distinguir entre las caras de diferentes personas según variaciones geométricas o fotométricas.

Reconocimiento: el vector de características extraído se compara con los vectores de características extraídos de las caras de la base de datos. Si encuentra uno con un porcentaje elevado de similitud, nos devuelve la identidad de la cara; si no, nos indica que es una cara desconocida.

Algoritmos utilizados

El reconocimiento se puede realizar a partir de distintos algoritmos. Algunos ejemplos muy conocidos en este campo son:

LDA (Análisis de discriminación lineal): utiliza una aproximación estadística para diferenciar las muestras conocidas de las que no lo son.

PCA (Análisis de componentes principales): las imágenes obtenidas se normalizan en base a la alineación de la boca y los ojos del individuo.

FLD (Discriminante lineal de Fisher): equivalente al LDA y con una efectividad superior al PCA, sobre todo en lo referente a cambios lumínicos y de expresión.

P2CA (Análisis de componentes parcial/principal): evolución del PCA, en este caso los resultados se obtienen a partir de imágenes 3D del modelo, siendo 10 veces más eficaz que cualquier algoritmo anterior.

Ventajas del reconocimiento facial

La ventaja que tiene el reconocimiento facial respecto a otras técnicas biométricas es que se trata de una técnica no invasiva (no precisa la cooperación del usuario), por lo tanto:

Se puede usar en escenarios donde el contacto sea difícil, por ejemplo, en quirófanos.

Se puede usar en escenarios, tales como hospitales, donde la higiene sea importante, pues evita el contacto con un dispositivo de uso público.

Se puede usar en escenarios donde la cooperación del sujeto no sea obligatoria, pero este sea consciente de que está siendo registrado: sistemas de publicidad, escenarios con muchedumbres, etc.

Se puede usar en escenarios donde el sujeto no es consciente de que está siendo reconocido: detección de terroristas, sistemas de seguridad en general, etc.

Desventajas del reconocimiento facial

La biometría en general y la tecnología del reconocimiento facial en particular, crecerán en gran medida durante los próximos años. Si bien, para una correcta implantación de esta técnica, todavía tenemos que solucionar una serie de inconvenientes:

Orientación del rostro. Los sistemas actuales son capaces de reconocer el rostro de una persona de frente o de perfil. Pequeñas variaciones del ángulo de la cabeza respecto a la cámara afectan al reconocimiento, reduciendo su efectividad.

Iluminación (incluyendo interior / exterior). Los cambios de iluminación pueden afectar al sistema.

Expresión facial. La expresión de la cara puede cambiar la percepción del sistema sobre la cara analizada, por ejemplo, bostezando el tamaño de la boca es mucho mayor que en condiciones normales.

Oclusión debido a objetos o accesorios tales como gafas de sol, sombreros que pueden ocultar parte de las características faciales del sujeto, dificultando su reconocimiento.

Aplicaciones del reconocimiento facial

Algunos ejemplos de aplicaciones en las que el reconocimiento facial es un elemento diferenciador respecto a otras técnicas biométricas son:

Sistema de control de acceso a un ordenador. Este sistema sustituye el clásico uso de un nombre de usuario y contraseña por el reconocimiento facial utilizando la webcam del propio equipo.

Sistema de control de acceso a las aplicaciones de un móvil. Permite desbloquear el teclado de forma instantánea y con la seguridad de que únicamente su legítimo dueño puede utilizar la terminal.

Control de fronteras. Existen sistemas de reconocimiento facial que pueden ser situados en algunos escenarios como los aeropuertos, en los que se controla de esta forma la presencia de personas no autorizadas o peligrosas.

Identificación de clientes indeseados en algunos comercios. Por ejemplo, en los casinos existe un listado de gente non grata por distintos motivos (tramposos, ludópatas, etc.).

Identificación en cajeros automáticos. Si a una tarjeta de crédito agregamos una identificación biométrica, como el reconocimiento facial, evitamos extracción de dinero no autorizada mediante copias de tarjetas de crédito, robo, etc.

Estos son algunos de los ejemplos, si bien las posibilidades de uso de este tipo de biometría pueden variar enormemente según el escenario y la finalidad deseada del mismo.

Fuente :  http://www.umanick.com