El reconocimiento facial sale a la caza de rostros
El sistema necesita bancos con muchas caras para acertar en la identificación
Se ha abierto la veda de la caza de rostros. Los gobiernos de China, Rusia, India o EE.UU. son los países más beligerantes con esta nueva actividad. Aunque la Unión Europea (UE) no se queda a la cola. El objetivo de esta caza sin cuartel de rasgos faciales humanos busca ampliar la diversidad de rostros en los bancos de datos biométricos que alimentan los algoritmos del reconocimiento facial. El acierto en las identificaciones con esta tecnología depende de la información de la que se nutre. Cuanta más diversidad de rostros (hay que retratar todas las razas) más garantías de éxito.
“Los datos biométricos permiten la identificación de una persona a través de su imagen facial, iris, huella, voz, forma de andar ... Y cuando se trata de rostros, esos datos biométricos tienen en cuenta los rasgos faciales del individuo como la posición de los ojos, nariz y boca, así como la distancia entre ellos”, indica Jordi González, inmás vestigador del Centre de Visió per Computador de la Universitat Autònoma de Barcelona(uab).
Esa información tiene en estos momentos un gran valor, al augurarse que en un futuro inmediato el rostro será la llave más usada en situaciones tan cotidianas como abrir la puerta de un coche o arrancar el motor, activar el teléfono (la tecnología más extendida en estos momentos), abrir una determinada aplicación, sacar dinero de un cajero, pasar un control en un aeropuerto o acceder a un club privado.
Así que no extraña que Europa se haya apuntado también a esa “cacería” de rasgos faciales. “La UE ha anunciado su intención de crear en un futuro cercano una de las bases de datos biométricos grande del mundo –el Repositorio de Identidad Común– que pretende incluir a 350 millones de personas. Ese banco de rostros se nutrirá tanto de ciudadanos de la Unión Europea, como de extranjeros que la visiten”, revela González.
La creación de esta base de datos, aprobada por el Parlamento Europeo en abril de este año, incorporará información biométrica de cada persona como la foto de la cara, huellas dactilares y escaneos faciales, y será un sistema unificado para todos los países de la UE.
A todo esto hay que sumar el frente abierto por iniciativas privadas. Son muchas las empresas que quieren crear también sus
LOS MÁS ACTIVOS China, EEUU, Rusia, India y la UE, los que más recursos destinan a esta tecnología
LA MÁXIMA VARIEDAD El sistema necesita almacenar semblantes de todas las razas para asegurar el éxito
EL MAYOR BANCO DE CARAS La Unión Europea trabaja para crear una base con la faz de 350 millones de personas
propias bases de datos biométricos para usarlas en sus productos sin importarles, en muchos casos, si los ciudadanos han dado o no su permiso para que sus rasgos sean almacenados en esos bancos de rostros.
Y también, añade este experto en inteligencia artificial de la UAB, “las innumerables aplicaciones móviles de análisis facial, como Social Mapper, Open Face, Blippar o la más conocida Faceapp (la aplicación rusa que se hizo viral y que modificaba las caras de los usuarios mediante filtros de edad y género) cuyo principal objetivo sería almacenar en sus bases de datos biométricos las características faciales de los usuarios que usan esas aplicaciones”.
“Por último –continúa este investigador– tenemos a las grandes empresas tecnológicas como Microsoft, Facebook o Google, que se nutren de las millones de fotos compartidas por sus usuarios para usar esa ingente cantidad de información biométrica en la mejora de sus algoritmos de identificación de caras”.
El problema con estos modelos –recalca Jordi González– “es que se necesitan muchas muestras, y lo más variadas posibles, si se pretende identificar de manera muy precisa a un número muy elevado de personas”. Y continúa: “En Estados Unidos hay unos 130 millones de adultos registrados en base de datos faciales, pero mayoritariamente son hombres y de ascendencia caucásica. Como resultado, los modelos de identificación facial fallan mucho al tratar de identificar a personas de otras minorías o del género femenino”.
Pone otro ejemplo: “Imaginemos una fórmula para predecir el valor de los pisos en Barcelona que utilizara sólo muestras del barrio de Sarrià-sant Gervasi, pero que luego se aplicara para estimar el precio de una vivienda en Nou Barris. Eso no funcionaría pues como sabemos muy bien los residentes en Barcelona, un piso en Nou Barris cuesta de media la mitad que en la zona de Sarriàsant Gervasi. Así que el modelo resultante generaría precios que serían el doble de la demanda real del mercado”.
Otro ejemplo de fallos en la inteligencia artificial, como ocurre con el caso del reconocimiento facial, lo advirtieron científicos de la Maastricht University Medical Centre en el 2015 en un trabajo liderado por el doctor Boris Kingma. Descubrieron que “los estándares utilizados para regular las temperaturas de los aires acondicionados están basados en la temperatura corporal de hombres de una media de 40 años, por lo que el aire resultante de estos aparatos está por defecto una media de unos 4 grados por debajo de la temperatura corporal media de las mujeres, al tener un metabolismo diferente”, recuerda Jordi González.
Antes de extender esta tecnología hay que subsanar esos errores. Queda poco tiempo, pues EE.UU. preve identificar en el 2023 con reconocimiento facial al 97% de los pasajeros de sus aeropuertos.