Actualmente, la tecnología de reconocimiento facial está en todas partes, incluso si las personas no se dan cuenta de su uso. Muchas personas inician sesión en sus teléfonos inteligentes sin esfuerzo utilizando la tecnología de reconocimiento facial. Usando software avanzado de reconocimiento facial, el personal de vigilancia puede reconocer la cara de un criminal en una multitud.
En Bdr Informática le contamos todo lo que debe saber sobre la tecnología de reconocimiento facial.
¿Qué es el reconocimiento facial?
El reconocimiento facial es un tipo de software biométrico que mapea matemáticamente los rasgos faciales de una persona y almacena los datos como huellas dactilares faciales. El software utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para comparar imágenes en vivo o digitales con huellas faciales almacenadas para confirmar la identidad de una persona.
En palabras sencillas, el reconocimiento facial utiliza las características únicas del rostro de una persona para identificarla. La mayoría de los sistemas de reconocimiento facial funcionan comparando las huellas dactilares faciales con una base de datos de rostros conocidos. Si hay una coincidencia, el sistema puede identificar a la persona. No obstante, si la impresión de la cara no está en la base de datos, el sistema no puede identificar a la persona.
La tecnología de reconocimiento facial se usa a menudo con fines de seguridad como, identificar delincuentes o prevenir el robo de identidad. También, se puede utilizar para tareas como, encontrar niños desaparecidos en lugares concurridos o identificar a personas importantes en eventos. Asimismo, algunos sistemas de reconocimiento facial están equipados con inteligencia artificial de aprendizaje automático, que puede aprender a reconocer a las personas incluso si su apariencia ha cambiado, permitiendo el reconocimiento del usuario incluso si, por ejemplo, se ha dejado crecer la barba o ha aumentado de peso.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una función de la inteligencia artificial; esta imita el poder de procesamiento y las capacidades de creación de patrones del cerebro humano y utiliza estas capacidades para tomar decisiones. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático de IA que consta de redes que pueden aprender de datos no estructurados o sin etiquetar y pueden aprender sin supervisión.
En que consiste el reconocimiento facial.
Un analizador facial, es un software que reconoce o confirma la identidad de una persona en función de su rostro. Funciona identificando y midiendo en imágenes los rasgos faciales. El reconocimiento facial puede identificar caras en fotos o videos, determinar si las caras en dos fotos pertenecen a la misma persona o buscar caras en una gran cantidad de fotos.
Los sistemas de seguridad biométricos utilizan el reconocimiento facial para identificar de forma única a las personas durante el registro o el inicio de sesión del usuario y realizar actividades de autenticación del usuario. Además, los dispositivos móviles y personales suelen utilizar tecnología de escáner facial para proteger el dispositivo.
¿Cómo funciona el reconocimiento facial?
El trabajo con reconocimiento facial también comprende la detección, análisis y reconocimiento.
Detección
El primer paso es detectar rostros en la imagen de entrada. Esto se puede hacer usando el clasificador Haar Cascade, un algoritmo de aprendizaje automático que se puede entrenar con imágenes tanto positivas como negativas. La máquina necesita encontrar un rostro humano en una imagen o video. Por ahora, la mayoría de las cámaras tienen reconocimiento facial incorporado.
El reconocimiento facial también es lo que usan Snapchat, Facebook y otras plataformas de redes sociales para permitir a los usuarios agregar efectos a las fotos y videos que toman a través de la aplicación.
Análisis y extracción de características
Una vez que la cara está alineada y registrada, el siguiente paso es extraer características de ella. Aquí es donde se utilizan las redes neuronales convolucionales (CNN). Las CNN pueden extraer características de alto nivel de las imágenes, que luego se pueden usar para reconocer rostros en una base de datos.
Reconocimiento
El último paso es hacer coincidir las características extraídas con las caras en la base de datos. El reconocimiento facial puede identificar a una persona comparando caras en dos o más imágenes y estimando su probabilidad de coincidencia. Puede, por ejemplo, verificar que el rostro del selfie tomado con la cámara móvil coincida con el rostro de la foto en una identificación emitida por el gobierno, como una licencia de conducir o un pasaporte, y confirme que el rostro está en el selfie.
Uso de los sistemas de reconocimiento facial
Estos son algunos de los usos de los sistemas de reconocimiento facial:
Detección de fraudes
Las empresas utilizan el reconocimiento facial para identificar de forma única a los usuarios que crean nuevas cuentas en plataformas en línea. Una vez hecho esto, en caso de actividad sospechosa o riesgosa en la cuenta, se puede usar el reconocimiento facial para confirmar la identidad de la persona que realmente usa la cuenta.
Seguridad cibernética
Las empresas están utilizando tecnología de reconocimiento facial en lugar de contraseñas para fortalecer las medidas de ciberseguridad. Es difícil obtener acceso no autorizado a un sistema de reconocimiento facial porque no se puede cambiar nada en la cara.
Aeropuerto y control de fronteras
Muchos aeropuertos usan datos biométricos, como pasaportes, para permitir que los viajeros eviten largas filas y lleguen más rápido a la puerta de embarque a través de terminales automatizadas.
Negocio bancario
En lugar de usar contraseñas de un solo uso o verificación en dos pasos, las personas pueden confirmar las transacciones simplemente mirando su teléfono o computadora. El reconocimiento facial es más seguro porque no utiliza una contraseña que los piratas informáticos puedan descifrar.
¿Es preciso el reconocimiento facial?
En un entorno controlado los algoritmos de reconocimiento facial tiene una tasa de éxito más alta, pero en entornos abiertos, su tasa de rendimiento es más baja. Esto se debe a que, es difícil determinar la tasa de éxito de esta técnica, ya que no existe una medida única que pueda proporcionar una imagen completa.
Si quiere implementar un sistema de reconocimiento facial y de esta forma mejorar la seguridad de su empresa, no dude en contactarnos. En Bdr Informática estamos para satisfacer sus necesidades tecnológicas.