Sistema de reconocimiento facial

El sistema de reconocimiento facial es una aplicación dirigida por ordenador que identifica automáticamente a una persona en una imagen digital. Esto es posible mediante un análisis de las características faciales del sujeto extraídas de la imagen o de un fotograma clave de una fuente de vídeo, y comparándolas con una base de datos.​
El reconocimiento facial se ha convertido en los últimos años en un área de investigación activa que abarca diversas disciplinas, como procesado de imágenes, reconocimiento de patrones, visión por ordenador y redes neuronales. Involucra a investigadores de áreas de informática como a neurocientíficos y psicólogos. Se podría considerar también dentro del campo de reconocimiento de objetos, donde la cara es un objeto tridimensional sujeto a variaciones de iluminación, pose, etc., y ha de ser identificada basada en su proyección 2D (excepto cuando se utilizan técnicas 3D).
El objetivo de un sistema de reconocimiento facial es, generalmente, el siguiente: 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. Puede operar en dos modos:
Por su naturaleza amigable, este tipo de sistemas siguen siendo atractivos a pesar de la existencia de otros métodos muy fiables de identificación personal biométricos, como el análisis de huellas dactilares y el reconocimiento del iris.
Se utiliza principalmente en sistemas de seguridad para el reconocimiento de usuarios. En estos sistemas se utiliza un lector que define las características del rostro, y cuando este solicita el acceso, se verifica comparando los datos obtenidos con la base de datos. Sin embargo, estos sistemas no son útiles a largo plazo ya que, a medida que pasan los años, los rasgos faciales varían y al solicitar el acceso ya no coinciden con la imagen en la base de datos. Para solucionar este problema se puede utilizar un algoritmo que interprete el paso de los años, aunque igualmente sigue sin ser del todo fiable), o bien, renovar frecuentemente la base de datos.
También se utiliza en aplicaciones de interacción persona-ordenador, en gestión multimedia, y en software como Google's Picasa, Apple iPhoto, Sony's Picture Motion Browser (PMB), Facebook y Asus Smart Logon.
Una aplicación de reconocimiento facial futura se basa en establecer esta técnica a nivel de usuario. Por ejemplo, en un supermercado o en un establecimiento pequeño se podría llevar a cabo un control sobre quien abre la caja registradora mediante un reconocimiento facial previo, de esta manera también se pueden evitar intentos de robo ya que, al no reconocer el rostro, la caja permanecería cerrada. Un caso más extremo sería en los cajeros automáticos donde, para poder operar, fuese necesario un reconocimiento facial en vez del actual PIN.
El proceso consta de cuatro módulos principales:
Los resultados obtenidos dependen de las características extraídas para representar el patrón de la cara y de los métodos de clasificación utilizados para distinguir los rostros, pero para extraer estas características apropiadamente, hace falta localizar y normalizar la cara adecuadamente.​
Los métodos de reconocimiento facial tradicional se pueden dividir en dos grandes grupos:
Reconocen según toda la imagen facial. Son métodos basados en correlación. El esquema de clasificación más simple, donde se utilizan modelos de comparación para el reconocimiento, es el template matching. El problema del template matching es que ha de comparar muchas características (para él, un pixel es una característica), y si tenemos en cuenta que en la base de datos encontramos M personas, con N imágenes por persona, observamos que este método no se puede implementar en tiempo real. Por lo tanto, se trabaja con otros métodos que decorrelacionan las características entre sí para conseguir reducir el espacio facial en un número menor de coeficientes, que tengan un alto poder discriminatorio entre las personas. Es lo que se denomina subespacio facial. Ejemplos de métodos que trabajan a partir de subespacios son el Análisis de Componentes Principales (PCA - Principal Component Analysis) a partir de eigenfaces, el Análisis Linear Discriminante (LDA - Linear Discriminant Analysis) o el Discriminante Linear de Fisher (FLD - Fisher Linear Discriminant) a partir de fisherfaces.
La técnica PCA se considera una de las que proporciona un mayor rendimiento. Funciona proyectando las imágenes faciales sobre un espacio de facciones que engloba las variaciones significativas entre las imágenes faciales conocidas. Las facciones significativas se llaman eigenfaces, ya que son los eigenvectors, o componentes principales, del conjunto de caras. La proyección caracteriza la imagen facial de un individuo como la suma de los diferentes pesos de todas las facciones y, de la misma manera, para reconocer una imagen facial determinada solo hará falta comparar estos pesos con aquellos de los individuos conocidos previamente. No tiene en cuenta la información de qué imágenes pertenecen a un mismo individuo. Es muy sensible a cambios en las condiciones de iluminación en diferentes imágenes de una misma persona.
El método LDA permite utilizar la información entre miembros de la misma clase (imágenes de la misma persona) para desarrollar un conjunto de vectores de características donde las variaciones entre las diferentes caras se enfatizan mientras que los cambios debidos a la iluminación, expresión facial y orientación de la cara no. Es decir, maximiza la variancia de las muestras entre clases, y la minimiza entre muestras de la misma clase.
La técnica FLD es equivalente al LDA. Los resultados obtenidos con FLD son bastante mejores que los que podemos obtener con PCA, sobre todo cuando las condiciones lumínicas varían entre el conjunto de imágenes de entrenamiento y de test, y también con cambios de expresión facial, dando más peso a zonas como los ojos, la nariz o las mejillas que a la boca, porque son zonas más invariables en las diferentes expresiones que puede tener una persona.
Otros métodos, en vez de utilizar subespacios faciales, siguen una clasificación por redes neuronales y plantillas deformables, como EGM - Elastic graph matching.
Se comparan diferentes características geométricas de las caras. Existen dos divisiones, la basada en los vectores característicos extraídos del perfil, y la basada en los extraídos a partir de una vista frontal. Se utilizaba mucho anteriormente pero sus resultados no son óptimos.
Últimamente ha incrementado la tendencia del reconocimiento facial tridimensional, donde se utilizan imágenes 3D tanto en el entrenamiento como en el reconocimiento. Esta técnica utiliza sensores en 3D para captar información sobre la forma de la cara. Esta información se utiliza posteriormente para identificar rasgos característicos del rostro como por ejemplo la barbilla, el contorno de los ojos, la nariz o los pómulos, y reteniendo información espacial, aparte de la textura y la profundidad. Una ventaja del reconocimiento facial en 3D es que no les afectan los cambios de iluminación, como pasa en el caso de otras técnicas. Además, otro punto a favor es que pueden reconocer una cara en diferentes ángulos, incluso de perfil. El problema es que es difícil obtener imágenes 3D fidedignas en la fase de reconocimiento, ya que los sensores 3D tienen que estar muy bien calibrados y sincronizados para adquirir la información correctamente. Es por eso que se utiliza el método de Anàlisi de Components Principals Parcial (PCA - Partial Principal Component Analysis), derivado del PCA, donde se utilizan imágenes en 3D en la fase de entrenamiento y en la base de datos, pero en la fase de test puede utilizar tanto imágenes en 2D como en 3D. La técnica intenta reconstruir modelos faciales en 3D a partir de múltiples imágenes de la misma persona adquiridas mediante un sistema multicámara o a partir de aparatos 3D. Las imágenes 3D son imágenes de 180° en coordenadas cilíndricas. Otros ejemplos de técnicas 3D son 3-D Morphable Model i 3-D Face Recognition.
Esta tendencia utiliza los detalles visuales de la piel. Analiza las líneas únicas, patrones y detalles evidentes como manchas y/o cicatrices del rostro del sujeto. Al utilizar este algoritmo nos ahorramos tener que recorrer toda la base de datos ya que podemos descartar imágenes fácilmente. Hay estudios que demuestran que utilizando esta técnica, juntamente con el reconocimiento facial, el rendimiento puede aumentar hasta un 25 por ciento.​
Se han desarrollado algunos sistemas de reconocimiento facial basados en video,​ por ejemplo, salas inteligentes que pueden reconocer a las personas e iniciar automáticamente las acciones apropiadas. Otro ejemplo son los sistemas que detectan la fatiga de un conductor, monitorizando las expresiones de la cara y los movimientos de cabeza. Pero en aplicaciones de videovigilancia, el reconocimiento y la identificación facial todavía es una tarea difícil debido a:
Hay aplicaciones en las que da buenos resultados, como en sistemas de control de acceso y en cajeros, donde el video se adquiere en un ambiente relativamente controlado y el tamaño de la cara es aceptable. En estos casos, el reconocimiento basado en video ofrece algunas ventajas respecto el basado en imágenes:
El sistema de reconocimiento facial no es perfecto y a veces difícil de implementar en ciertas condiciones. Una de las principales debilidades de este sistema es debida al ángulo en el que se encuentra el rostro que queremos reconocer. Estudios han confirmado que el reconocimiento actúa correctamente hasta los 20º,​ una vez superado este ángulo comienzan a surgir problemas. Es por este motivo que se está investigando el reconocimiento en 3D con el cual este inconveniente desaparecería. Otro inconveniente es el mal funcionamiento en situaciones de poca luz, además, llevar el pelo largo, gafas de sol u otros objetos que cubran parte del rostro dificulta mucho la tarea. El algoritmo no siempre es capaz de distinguir los rostros si la expresión de este es diferente a la almacenada en la base de datos.
Para solucionar algunos de estos problemas, aparte de hacer el reconocimiento sobre video, también se pueden utilizar técnicas multimodales​ donde, aparte de la imagen de la persona, se incorpora también información de voz y audio, si esta se encuentra dentro del contenido.
Principalmente, podemos distinguir dos problemas que causan una seria degradación del rendimiento en la mayoría de los sistemas existentes:
Los cambios provocados por la iluminación son normalmente más grandes que las diferencias entre personas, causando a los sistemas basados en comparación a equivocarse al clasificar las imágenes de entrada. Se han propuesto algunas soluciones basadas en el conocimiento, en particular teniendo en cuenta que todas las caras pertenecen a una misma clase. Estas técnicas están divididas en 4 tipos:
El rendimiento de un sistema de reconocimiento facial también baja significativamente cuando hay presentes cambios en la pose. Hay diferentes métodos propuestos para solucionarlo:
Según un estudio reciente, el reconocimiento facial automático da mejores resultados que en los humanos, pero todavía no hay una técnica que proporcione una solución robusta para todo tipo de situaciones y para las diferentes aplicaciones que lo puedan necesitar. Según la revista 'Science', utilizar imágenes compuestas por varias fotografías adquiridas en diferentes ángulos de una misma persona permite que el rendimiento del algoritmo llegue hasta un 100% en el mejor de los casos. Este es el resultado de estudios de psicólogos de la Universidad de Glasgow, donde se está tratando el tema y se ha llegado a la conclusión de que este nuevo sistema emula una de las claves de la capacidad humana para reconocer rostros. Aun así continúa sin poder distinguir entre diferentes expresiones faciales.
Aunque esta tecnología nos aporta grandes beneficios, se cuestiona moralmente la privacidad del sujeto. Lo que a simple vista se considera como un avance tecnológico se puede convertir en un arma. Dependiendo de su uso se puede controlar toda una sociedad entera sabiendo en todo momento donde se encuentran y qué están haciendo.Algunas de las preocupaciones incluyen la utilización de la tecnología por el ejército de la ley sin consentimiento y la utilizan de esta tecnología como forma de vigilancia.​
Dada la gran cantidad de teorías y técnicas aplicables al reconocimiento facial, son necesarias una clara evaluación y una comparativa para estos algoritmos. Para que sean factibles, se han de utilizar grandes cantidades de imágenes para una evaluación adecuada. También es muy importante que la muestra sea estadísticamente lo más similar posible a las imágenes que surgen en la aplicación que se está considerando. La puntuación ha de realizarse de manera que refleje el coste de los errores de reconocimiento. Recordemos que los resultados dependen mucho de la aplicación que tratamos, así que no podemos extrapolar los resultados para otras aplicaciones.
Existen extensas bases de datos públicas disponibles, así como protocolos de test, para probar las aplicaciones del reconocimiento facial. Uno de ellos es el protocolo FERET, cuyo objetivo es proporcionar un marco de actuación que modele una configuración en tiempo real y reunir una extensa base de datos con imágenes de caras para poder desarrollar algoritmos y evaluarlos. Es el que se utiliza en el FRVT (Face Recognition Vendor Test).
En la siguiente tabla se muestran una serie de bases de datos disponibles actualmente, donde se puede observar el número de elementos utilizados y el tiempo de reconocimiento:
A mediados del 2006, en el Face Recognition Grand Challenge (FRGC) se evaluaron los últimos algoritmos de reconocimiento facial. Escanners faciales 3D, imágenes de rostros de alta definición y del iris fueron utilizadas en los tests. Los resultados indicaron que estos nuevos algoritmos tienen 10 veces más exactitud que los algoritmos con fecha anterior a 2002, y 100 veces más que los de 1995. Estos algoritmos son tan precisos que son capaces de reconocer a dos gemelos idénticos.
Otra mejora reciente es que las imágenes de baja resolución actualmente ya no son un problema porque pueden ser tratadas a partir de la superresolución del rostro, conocido como Face Hallucination. Igualmente, la instalación de cámaras de alta definición está en proceso.
Pese a que este sistema cuente con numerosas ventajas, los principales riesgos de los que se ha hablado en los últimos años son:
Algunos consideran que la privacidad en el siglo XXI es un mito,​​​ especialmente si se tienen en cuenta el escándalo de Cambridge Analytica de 2018​ relacionados con la comercialización de información personal y los consecuentes cambios, en el mismo año, en la «Política de Privacidad».​
No obstante, sigue existiendo una mayoría que defiende su deseo de preservar la privacidad, algo que llega a verse en peligro con, entre otras cosas, los avances en el sistema de reconocimiento facial. Pese a que la idea de utilizar el sistema de reconocimiento facial para reforzar los sistemas legales y hacer de los países más seguros está aceptada por la gran mayoría, el problema se encuentra en lo que se puede conseguir a partir de esto.
La información de la que uno puede disponer a través del sistema de reconocimiento facial (Localización o datos personales, entre otras cosas​) permite la utilización de la misma para fines tanto positivos​ (Las razones por las cuales se utiliza) como negativos. En las manos de la persona incorrecta el reconocimiento facial puede ser utilizado como arma de acoso y extorsión, entre otras cosas, al disponer de información exacta sobre localización y datos personales.
Ejemplos
FBI
A través de una investigación hecha por la American Government Accountability Office, en marzo de 2018, se descubrió que el FBI, mediante su base de datos Next Generation Identification-Interstate Photo System (NGI-IPS), dispone de 412 000 000 fotografías, entre las cuales se encuentran personas que no han sido sujetos de ningún tipo de investigación.​​
Además, la media de utilización de estos datos fue encubierta deliberadamente por el FBI para no ir en contra de los requisitos de la evaluación del impacto sobre la privacidad.​
Moscú
La implementación de la tecnología FaceN, aportando para ello el código de Find Face (Servicio que permite buscar a personas usando sus fotos) permite obtener las imágenes y datos de millones de personas en Rusia. Este servicio permite hacer hasta 200 búsquedas y mirar con ello al menos 2 millones de rostros en menos de un segundo.​
Las redes sociales como Facebook, Instagram o Google +, cuentan con muchas más imágenes de rostros que el FBI, teniendo además una solución al reconocimiento facial desarrollada y mejorada constantemente.​
Concretamente el sistema de reconocimiento facial de Facebook es uno de los más grandes del mundo.​ El problema de esto es la discreta introducción del sistema a la plataforma, de manera que tu imagen se introduce en la base de datos de forma casi imperceptible.
Desde que implantó este sistema en su base de datos en 2012, ha recibido numerosas demandas en relación con los problemas que pueden generar en los usuarios tener sus datos guardados en la base de datos de Facebook o Google. [1][2]
La posibilidad de acceder a las redes sociales de una persona a través del reconocimiento facial en una imagen pone a disposición de cualquiera un amplio contenido de información personal.
Ejemplo
A partir de un proyecto de fotografía llevado a cabo por el estudiante Yegor Tsvertkov en St. Petersburgo, consistente en fotografiar a personas desconocidas y encontrarlas en redes sociales a través de FindFace,​ un grupo de troles comenzaron a acosar a actrices porno rusas.
Las imágenes de estas actrices fueron subidas a la aplicación FindFace por estos troles y a través de ella consiguieron dar con sus redes sociales, acosando una vez en ellas a familiares y amigos de las actrices.​
En relación con esta polémica han surgido diferentes opiniones, ofreciendo cada una de ellas un balance relacionado con los potenciales beneficios que el sistema de reconocimiento facial ofrece contrapuesto con los aspectos negativas de este.
Según el reporte hecho por Al Now (Instituto de estudio de las implicaciones social de la Inteligencia artificial) en 2018, dónde se comentan numerosos incidentes acontecidos en 2018 a causa de las nuevas tecnologías, sistemas como el reconocimiento facial podrían llevar a facilitar una manipulación y vigilancia de los gobiernos y grandes corporativas.​
Concretamente, este grupo afirmará que el reconocimiento facial necesitará ser regulado a fin de proteger los intereses públicos.
Por otro lado, un grupo de 10 miembros del Forbes Technology Council elaboraron un informe en relación con los peligros que generaría la utilización de reconocimiento facial para temas legales. Este consejo consiste en una organización sin ánimo de lucro compuesta por líderes de diversas empresas tecnológicas.​ En este informe establecieron lo siguiente:
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Un estudio realizado por investigadores en la Universidad de Carnegie Mellon en 2011 demostró cómo la identificación de desconocidos permitía obtener su información personal y en ocasiones, números de seguridad, utilizando sistemas de reconocimiento facial.​ Este equipo de investigación estaba conducido por Alessandro Adquisti, también profesor de información tecnológica y políticas públicas en la Universidad Heinz, y su equipo, entre los cuales se encontraban los doctores Ralph Gross y Fred Stutztman.
El objetivo de este estudio era determinar el potencial peligro que el reconocimiento facial podía generar en una sociedad, dada la facilidad con la que se puede acceder a los datos personales de una persona a través de este sistema. Para ello, se llevaron a cabo tres experimentos:
Este estudio se complementó además con la creación de una aplicación para teléfono inteligente que permitía descubrir información de sujetos a partir de imágenes de sus caras.
El estudio busca demostrar cómo esta capacidad de reconocimiento continuará mejorando y volviéndose más asequible económicamente a medida haya más formas de identificarse los unos a los otros. Ante esta situación, Acquisti considerará lo siguiente:
"Finalmente, todo este acceso nos acabará forzando a replantearnos nuestra noción de privacidad. También puede llegar a afectarnos en cómo interactuámos los unos con los otros. A través de la evolución natural, el ser humano ha desarrollado mecanismos para manejar confianza en las relaciones interpersonales cara a cara. ¿Confiaremos en nuestros instintos cuando nuestros teléfonos móviles puedan predecir información sobre otras personas?"​