Facial Recognition: ¿qué es el reconocimiento facial?

El Facial Recognition o reconocimiento facial es un procedimiento algorítmico que identifica o confirma la identidad de una persona a través de rasgos faciales biométricos. Los sistemas de reconocimiento facial ofrecen un método de verificación eficiente y más preciso que los métodos tradicionales, pero también presentan algunos desafíos, especialmente en lo que respecta a la protección de datos.

Definición: ¿qué es un sistema de Facial Recognition?

El Facial Recognition, también conocimiento como reconocimiento facial en español, es una tecnología para la identificación y verificación de personas basada en sus rasgos faciales. Los sistemas de reconocimiento facial registran y analizan rasgos faciales biométricos únicos, como la forma de los ojos y la nariz, y los convierten en patrones matemáticos que se comparan con una base de datos.

Los sistemas de reconocimiento facial modernos pueden identificar a personas en fotos, vídeos e incluso en tiempo real. Con estos sistemas, es posible comparar si dos imágenes diferentes muestran el rostro de la misma persona. Además, los sistemas de reconocimiento facial también pueden buscar un rostro específico en grandes cantidades de imágenes o vídeos.

¿Cómo funciona el reconocimiento facial?

El Face Recognition es un proceso que consta de varias etapas y utiliza tecnologías de visión por ordenador e inteligencia artificial. Aunque existen varios sistemas de reconocimiento facial que varían en su estructura y funcionamiento, el proceso de identificación de rostros generalmente sigue este esquema:

1. Captura de la cara (Face Detection): el primer paso consiste en localizar una cara en una imagen o vídeo, utilizando normalmente tecnologías de visión por ordenador. Esta tecnología puede capturar los datos faciales tanto de frente como de perfil.
2. Análisis de la cara (Face Analysis): a continuación, el sistema de Facial Recognition analiza las características biométricas del rostro. Entre las variables más importantes que se analizan se encuentran: la profundidad de las cuencas de los ojos, la distancia entre los ojos, la forma de los pómulos, y la línea de los labios, las orejas y el mentón. La mayoría de los sistemas de reconocimiento facial usan imágenes en 2D para este análisis, ya que estas son más fáciles de comparar con fotos públicas y bases de datos.
3. Creación de un faceprint: el algoritmo convierte los rasgos faciales en una firma digital llamada “faceprint” (o huella fácil), que representa el rostro de manera matemática. Como cada persona tiene rasgos faciales únicos, este faceprint es tan único como una huella dactilar.
4. Comparación con una base de datos: el sistema de reconocimiento facial compara el faceprint con una base de datos de rostros conocidos y evalúa la probabilidad de coincidencia. Los algoritmos avanzados de comparación pueden encontrar coincidencias, incluso bajo condiciones de luz variables o con diferentes expresiones faciales o ángulos de toma.

¿Cuáles son los principales usos de los sistemas de reconocimiento facial?

La tecnología de reconocimiento facial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones hoy en día. Las áreas más importantes de aplicación incluyen:

• Smartphones: muchos modelos de smartphones permiten a los usuarios desbloquear su dispositivo mediante reconocimiento facial. Según Apple sobre “Face ID”, la probabilidad de que un rostro aleatorio desbloquee un iPhone es inferior a una entre un millón.
• Aplicaciones legales: en los Estados Unidos, así como en otros países, el reconocimiento fácil se utiliza cada vez más para identificar a personas buscadas por la policía. La tecnología permite que los agentes puedan tomar una foto con un dispositivo móvil y compararla con bases de datos.
• Aeropuertos y controles de fronteras: un número cada vez mayor de viajeros tiene pasaportes biométricos, lo que les permite saltarse las largas colas gracias a los controles electrónicos de pasaportes (controles de ePass). El reconocimiento facial también se utiliza en grandes eventos, como los Juegos Olímpicos, para mejorar la seguridad.
• Banca: muchas aplicaciones bancarias ofrecen a los usuarios la opción de autentificar transacciones utilizando el reconocimiento facial. Dado que no es necesario introducir una contraseña o un PIN, los ciberdelincuentes no tienen la oportunidad de robar estos datos, lo que aumenta la seguridad en la banca online.
• Salud: mediante un sistema de reconocimiento facial, se puede optimizar el registro de pacientes en hospitales. Además, el reconocimiento facial permite detectar emociones y dolores en los pacientes que van a ser tratados.

Cinco ejemplos del uso del Facial Recognition en la práctica

• El gigante del comercio electrónico Amazon ha desarrollado un sistema de reconocimiento facial basado en la nube llamado Rekognition, que, además de verificar usuarios mediante el rostro, permite realizar análisis de emociones y escanear vídeos para buscar contenido inapropiado.
• La compañía tecnológica Apple permite a los usuarios desbloquear sus dispositivos rápidamente mediante reconocimiento facial. También es posible utilizar esta tecnología para iniciar sesión en aplicaciones y confirmar compras.
• British Airways permite a los viajeros (dependiendo del aeropuerto) verificar su identidad mediante el reconocimiento facial, eliminando la necesidad de mostrar el pasaporte o la tarjeta de embarque.
• Coca-Cola utiliza el reconocimiento facial para recompensar a los clientes en China que reciclan botellas y latas. En Australia, la empresa muestra anuncios personalizados en sus máquinas expendedoras, y en Israel, utiliza la tecnología de Facial Recognition en el marketing de eventos.
• La plataforma de redes sociales Facebook ha estado utilizando una herramienta de reconocimiento facial en los EE. UU. desde 2010 para etiquetar automáticamente a las personas en las fotos (desde 2019, esta función solo está disponible de forma opcional).

¿Qué papel juega la inteligencia artificial en el reconocimiento facial?

La inteligencia artificial es fundamental en el desarrollo y funcionamiento de los sistemas modernos de reconocimiento facial. Las herramientas de IA permiten mejorar continuamente la tecnología mediante el aprendizaje automático. Estos sistemas ajustan sus algoritmos en función de los datos que reciben, volviéndose más eficientes con el tiempo.

Muchos sistemas de reconocimiento facial modernos se basan en redes neuronales. En particular, las Convolutional Neural Network (CNN), o redes neuronales convolucionales, procesan imágenes faciales de forma gradual y generan faceprints muy precisos, incluso bajo condiciones subóptimas. Estos sistemas CNN pueden incluso operar en tiempo real, lo que supone una ventaja para aplicaciones de control de acceso o sistemas de vigilancia.

¿Qué oportunidades y riesgos implica el uso del reconocimiento facial?

El reconocimiento facial ofrece un gran potencial en términos de seguridad y eficiencia. Los sistemas de reconocimiento facial actuales permiten una identificación rápida y precisa de las personas, lo que es útil tanto en los controles de acceso como en la lucha contra la delincuencia y la resolución de crímenes. También mejoran la experiencia del usuario como, por ejemplo, con la opción para desbloquear el móvil. Además, el reconocimiento facial permite a las empresas ofrecer servicios personalizados y optimizar procesos.

Sin embargo, uno de los mayores riesgos asociados al reconocimiento facial es la privacidad. Dado que estos sistemas permiten la identificación y supervisión de personas sin que estas lo sepan, existe el riesgo de abuso por parte de gobiernos, empresas y ciberdelincuentes. Además, algunos expertos han expresado preocupaciones sobre la precisión del reconocimiento facial, especialmente cuando se trata de minorías étnicas, donde las identificaciones erróneas ocurren con mayor frecuencia.