Las principales tendencias del reconocimiento facial – Revisión de 2018


​​​​Última actualización 27 Mayo del 2018Facial recognition ​

Biometría facial– fascinante e intrigante

Pocas tecnologías biométricas despiertan la imaginación como el reconocimiento facial.

Así también, su llegada ha suscitado preocupaciones y reacciones profundas. Pero hablaremos sobre eso más adelante.

Con la inteligencia artificial y el blockchain, el reconocimiento facial ciertamente representa un desafío digital importante para todas las empresas y las organizaciones, y especialmente para los gobiernos.

En este dossier, descubrirá los 7 hechos y tendencias de reconocimiento facial que van a configurar el panorama en 2018.
  1. Las principales tecnologías
  2. El impacto del aprendizaje profundo
  3. ​Los casos de uso dominantes
  4. El mapeo de nuevos usuarios
  5. El reconocimiento facial y el sistema legal
  6. Los hackeos al reconocimiento facial
  7. Hacia soluciones híbridas
Comencemos.

 ​#1 Una tecnología de ciencia ficción… sin la ficción

 

Desde su invención en la década de 1970, el reconocimiento facial ha avanzado a pasos agigantados.

Hoy se considera la más natural de todas las mediciones biométricas.

Y por una buena razón: no nos reconocemos al mirar, por ejemplo, nuestras huellas dactilares o el iris de nuestro ojo, sino al mirar nuestro rostro.​


Gemalto, el líder mundial en seguridad digital, se ha especializado en el campo sensible de las tecnologías biométricas por casi 30 años. La compañía siempre ha colaborado con los mejores actores técnicos e institucionales del sector en lo que respecta a investigación, ética y aplicaciones biométricas.

Biometría facial 

Antes de continuar, definamos rápidamente "identificación" y "autenticación".​

¿Cómo funciona el reconocimiento facial?​

La biometría ​se usa para identificar y autenticar a una persona usando un conjunto de datos reconocibles y verificables únicos y específicos de esa persona.

La identificación responde a la pregunta: "¿Quién es usted?

En este caso, la persona se identifica como una entre un grupo de otras (coincidencia 1:N). Los datos personales de la persona a identificar se comparan con los datos de otras personas almacenados en la misma base de datos o posiblemente otras bases de datos vinculadas.

La autenticación responde a la pregunta: "¿De verdad usted es quien dices ser?".

En este caso, los datos biométricos se utilizan para certificar la identidad de una persona mediante la comparación de los datos que proporciona con los datos pregrabados de la persona que dice ser (coincidencia 1: 1).

Quédese con nosotros, aquí hay algunos ejemplos:

  • En el caso de la biometría facial, un sensor 2D o 3D "captura" un rostro. Luego lo transforma en datos digitales mediante la aplicación de un algoritmo, antes de comparar la imagen capturada con las contenidas en una base de datos.
  • Estos sistemas automatizados se pueden utilizar para identificar o verificar la identidad de las personas en cuestión de segundos, en función de sus rasgos faciales: espaciado de los ojos, puente de la nariz, contorno de los labios, orejas, mentón, etc. 
    Incluso pueden hacerlo en medio de una multitud y dentro de entornos dinámicos e inestables. Una prueba de esto se puede ver en el rendimiento logrado por el sistema de identificación facial en vivo (LFIS) de Gemalto, una solución avanzada que resulta de nuestra larga experiencia en biometría. 
  • Los propietarios del iPhone X ya han sido introducidos a la tecnología de reconocimiento facial. Sin embargo, la solución biométrica Face ID desarrollada por Apple fue fuertemente criticada en China a fines de 2017, debido a su incapacidad para diferenciar entre ciertas caras chinas.
    Por supuesto, también existen otras firmas en el cuerpo humano: las huellas dactilares, el escaneo del iris, el reconocimiento de voz, la digitalización de las venas de la palma de la mano y las mediciones del comportamiento. Todas ellas se utilizan principalmente para garantizar los pagos en línea en un entorno en el que el cibercrimen ha proliferado en los últimos años.

Por supuesto, también existen otras firmas en el cuerpo humano: las huellas dactilares, el escaneo del iris, el reconocimiento de voz, la digitalización de las venas de la palma de la mano y las mediciones del comportamiento. Todas ellas se utilizan principalmente para garantizar los pagos en línea en un entorno en el que el cibercrimen ha proliferado en los últimos años.

¿Por qué el reconocimiento facial, entonces?

La biometría facial sigue siendo el punto de referencia biométrico preferido. Eso se debe a que es fácil de implementar y de desplegar. No se requiere interacción física del usuario final. Además, los procesos de detección de rostros y de coincidencia facial para la verificación/identificación son muy rápidos.

Innovación biométrica​​

Principales tecnologías

Entonces, ¿cuál es el mejor software de reconocimiento facial?

En la carrera por la innovación biométrica, varios proyectos están compitiendo por el primer puesto.

Entre ellos, Google, Apple, Facebook y Amazon (GAFA). Todos los gigantes de la web ahora publican regularmente sus descubrimientos teóricos en los campos de la inteligencia artificial, el reconocimiento de imágenes y el análisis de rostros, en un intento por impulsar nuestra comprensión lo más rápido posible.

Hay más.

Los últimos resultados de las pruebas realizadas en marzo de 2018 por la Dirección de Ciencia y Tecnología de la Seguridad Nacional de los Estados Unidos, conocida como Biometric Technology Rally, también proporcionan una excelente indicación del mejor software de reconocimiento facial disponible en el mercado.

  • El algoritmo GaussianFace desarrollado en 2014 por investigadores de la Universidad de Hong Kong logró puntajes de identificación facial del 98.52% en comparación con el 97.53% alcanzado por humanos. Una puntuación excelente, a pesar de las deficiencias en cuanto a la capacidad de memoria requerida y los tiempos de cálculo.
  • Nuevamente en 2014, Facebook anunció el lanzamiento de su programa DeepFace que puede determinar si dos rostros fotografiados pertenecen a la misma persona, con una tasa de precisión del 97.25%. Al realizar la misma prueba, los humanos responden correctamente en el 97.53% de los casos, o solo un 0.28% mejor que el programa de Facebook.
  • En junio de 2015, Google lo superó con FaceNet, un nuevo sistema de reconocimiento con puntajes inigualables: 100% de precisión en la prueba de referencia Labeled Faces in The Wild, y 95% en la base de datos de rostros de YouTube (YouTube Faces DB). Utilizando una red neuronal artificial y un nuevo algoritmo, la empresa de Mountain View ha logrado vincular un rostro con su “dueño” con resultados casi perfectos.

    Esta tecnología se incorpora a Google ​Photos y se utiliza para clasificar las imágenes y etiquetarlas automáticamente en función de las personas reconocidas. Demostrando su importancia en el área de la biometría, fue seguido rápidamente por el lanzamiento en línea de una versión de código abierto no oficial conocida como OpenFace.
  • En mayo de 2018, Ars Technica informó que Amazon ya está promocionando activamente su servicio de reconocimiento facial basado en la nube llamado Rekognition para las agencias encargadas del cumplimiento de la ley. La solución podría reconocer hasta 100 personas en una sola imagen y puede realizar coincidencias faciales con bases de datos que contienen decenas de millones de rostros.n 
  • La Dirección de Ciencia y Tecnología de la Seguridad Nacional de los EE.UU. patrocinó pruebas en el Maryland Test Facility (MdTF) en marzo de 2018. Esas pruebas de la vida real midieron el rendimiento de 12 sistemas de reconocimiento facial en​ un corredor de 2 m por 2.5 m. La solución de Gemalto que usa un software de reconocimiento facial (LFIS)​ logró excelentes resultados con una tasa de adquisición facial del 99.9% en menos de 5 segundos (contra un promedio de 68%), una tasa de identificación verdadera del proveedor del 98% en menos de 5 segundos en comparación con un promedio del 66%, y una tasa de error del 1% en comparación con un promedio del 32%.​

 

Face tracking

Marzo de 2018 – las pruebas en vivo realizadas con más de 300 voluntarios identificaron las tecnologías de reconocimiento facial de mejor rendimiento.

#2 Aprendiendo a aprender a través del aprendizaje 

La característica común a todas estas tecnologías disruptivas se conoce como aprendizaje profundo.

¿Por qué es importante?

Es un componente central de los algoritmos de última generación desarrollados por Gemalto y otros jugadores clave del mercado, y contiene el secreto para la detección de rostros, el seguimiento facial y la coincidencia facial, así como la traducción de conversaciones en tiempo real.

El aprendizaje profundo utiliza "una red de neuronas artificiales que imitan el funcionamiento del cerebro humano", explica el experto australiano en robótica Peter Corke. "Las posibilidades que ofrece esta tecnología aumentarán a medida que descubramos los secretos de nuestro propio cerebro. A través de la comprensión del algoritmo en el que se basa el cerebro humano... la ingeniería inversa nos permitirá llevar el potencial del cerebro humano a redes artificiales".

Las redes neuronales artificiales son algoritmos que se suministran con varios valores de entrada diferentes. Estos son procesados por un rango de funciones que eventualmente devuelven un valor de salida. Estas funciones inicialmente implican una fase de aprendizaje para calibrar los resultados producidos.

  • En primer lugar, la red se suministra con valores de entrada y resultados de salida conocidos.
  • Luego se realizan comprobaciones para garantizar que la red esté produciendo el resultado esperado.
  • Mientras este no sea el caso, los ajustes se realizarán hasta que el sistema esté configurado correctamente y sea capaz de producir sistemáticamente el resultado esperado.
Piénselo de esta manera:

La red se comporta de forma similar a una caja negra. Se le dan valores de entrada cuyos resultados aún no se conocen, y producirá un valor de salida.

Por lo tanto, esta experiencia de aprendizaje hace posible el uso de redes neuronales para, por ejemplo, el reconocimiento de imágenes, el análisis de rostros o las predicciones del mercado de valores.

Obtenga más información en:

 

​#3 Seguridad, salud y comercio: las tres aplicaciones principales de 2018 

Un estudio realizado en junio de 2016 estimó que, para el año 2022, el mercado global de reconocimiento facial generaría $9,600 millones de ingresos, respaldado por una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 21.3% durante el período 2016-2022. Esto aumenta al 22.9% de crecimiento si tomamos solo las administraciones gubernamentales, los principales impulsores de este crecimiento.

Las principales aplicaciones de reconocimiento facial se pueden agrupar en tres categorías principales. 

1. Seguridad

Este mercado está liderado por una mayor actividad para combatir el crimen y el terrorismo, así como la competencia económica.

  • El reconocimiento facial se utiliza al emitir documentos de identidad y, la mayoría de las veces, se combina con otras tecnologías biométricas, como las huellas dactilares.
  • La coincidencia de rostros se utiliza en las verificaciones fronterizas para comparar la foto de un pasaporte biométrico digitalizado con el rostro del portador de dicho pasaporte. En 2017, Gemalto se encargó de suministrar las nuevas puertas de control automático para el sistema PARAFE (cruce rápido automatizado en fronteras externas) en el aeropuerto Roissy Charles de Gaulle de París. Esta solución ha sido diseñada para facilitar la evolución del reconocimiento de huellas dactilares al reconocimiento facial durante el transcurso de 2018.
  • ​La biometría facial también se puede utilizar en controles policiales, aunque su uso está rigurosamente controlado en Europa. En 2016, el "hombre del sombrero" responsable de los ataques terroristas de Bruselas fue identificado gracias al software de reconocimiento facial del FBI.

​2. Salud

En esta área se han realizado importantes avances.

Gracias al aprendizaje profundo y al análisis de rostros, es posible:

  • rastrear el uso de medicamentos de un paciente con más precisión
  • detectar enfermedades genéticas, como el síndrome DiGeorge​, con una tasa de éxito del 96.6%,
  • apoyar los procedimientos de manejo del dolor.

Marketing y retail 

3. Marketing y retail

Esta área es, sin duda, en la que menos se esperaba el uso del reconocimiento facial. Sin embargo, posiblemente sea la más prometedora. El proceso Conozca a su cliente (KYC) seguramente será un tema candente en 2018. Esta importante tendencia se está combinando con los últimos avances de marketing en la experiencia del cliente.

A través de la colocación de cámaras en tiendas retail, ahora es posible analizar el comportamiento de los compradores y mejorar el proceso de compra del cliente.

¿Cómo exactamente?

Al igual que el sistema diseñado recientemente por Facebook, el personal de ventas recibe información del cliente extraída de los perfiles de las redes sociales para producir respuestas perfectamente personalizadas.

El gran almacén estadounidense Saks Fifth Avenue  ya está usando este sistema.

¿Cuánto tiempo transcurrirá antes de que se use el pago selfie?

Desde 2017, KFC​,  el rey estadounidense del pollo frito, y Alibaba, el gigante chino del retail y la tecnología, han estado probando una solución de pago de reconocimiento facial en Hangzhou, China.
Por lo tanto, Minority Report podría convertirse pronto en el presente, no en el futuro.

#4 Mapeo de nuevos usuarios

Si bien Estados Unidos actualmente ofrece el mercado más grande para oportunidades de reconocimiento facial, la región Asia-Pacífico está experimentando el crecimiento más rápido en el sector. China e India lideran el campo.

El reconocimiento facial es el nuevo tema candente en cuanto a tecnología en China, ya sea para los bancos, los aeropuertos o la policía. Ahora las autoridades están ampliando el programa de reconocimiento facial sunglasses program, a medida que la policía comienza a usar las gafas en las afueras de Beijing.

China también está configurando y perfeccionando una red de videovigilancia en todo el país. Ciento setenta y seis millones de cámaras de vigilancia estaban en uso a fines de 2017 y se esperan 626 millones para 2020.

En India, el proyecto Aadhaar conforma la base de datos biométrica más grande del mundo. Ya proporciona un número de identidad digital único para 1,200 millones de residentes. La UIDAI, la autoridad a cargo, anunció que la autenticación facial se lanzará el 1 de julio de 2018. La autenticación facial estará disponible como un servicio complementario en modo fusión, junto con otro factor de autenticación, como las huellas dactilares, el iris o una OTP.

En Brasil, el Tribunal Superior Electoral (Tribunal Superior Eleitoral) participa en un proyecto nacional de recopilación de datos biométricos. El objetivo es crear una base de datos biométrica y una tarjeta de identidad única para 2020, que registre la información de 140 millones de ciudadanos.

En África, Gabón, Camerún y Burkina Faso han elegido a Gemalto para enfrentar los desafíos de la identidad biométrica.

El Banco Central de Rusia ha estado desplegando un programa nacional desde 2017 diseñado para recolectar rostros, voces, escaneos de iris y huellas dactilares.
Protección de datos

#5 Cuando el reconocimiento facial fortalece el sistema legal

El desafío ético y social que plantea la protección de datos se ve radicalmente afectado por el uso de tecnologías de reconocimiento facial.

¿Estas hazañas tecnológicas, dignas de una novela de ciencia ficción, realmente amenazan nuestra libertad? ¿Y con eso, nuestro anonimato?

  • En Europa, el Reglamento General de Protección de Datos  (GDPR, por sus siglas en inglés) proporciona un marco riguroso para estas prácticas. Cualquier investigación sobre la vida privada de un ciudadano o sobre los hábitos de viaje de negocios están fuera de discusión, y cualquier invasión de privacidad conlleva penalidades severas. Aplicable desde el 25 de mayo de 2018, el GDPR apoya el principio de un marco europeo armonizado, en particular la protección del derecho al olvido y la concesión del consentimiento a través de una clara acción afirmativa. Esta directiva seguramente tendrá repercusiones internacionales.
  • En Estados Unidos, Washington es el tercer estado de los EE.UU. en proteger formalmente los datos biométricos a través de una nueva ley introducida en junio de 2017.
  • En India, gracias a la sentencia Puttaswamy emitida el 27 de agosto de 2017, la Corte Suprema ha consagrado el derecho a la privacidad en la constitución del país. Esta decisión progresista ha reequilibrado la relación entre el ciudadano y el estado, y plantea un nuevo desafío para la expansión del proyecto Aadhaar en 2018.
  • Efecto rebote: el sistema legal y sus manifestaciones se fortalecen aún más. Como embajadores y guardianes de la regulación de protección de datos, el puesto de oficial de protección de datos se ha vuelto necesario para las empresas y un rol muy solicitado.
Sin embargo, tal como están las cosas, y gracias a la experiencia digital de compañías como Gemalto, en lugar de preocuparse por la protección de datos, "los ciudadanos deberían estar más preocupados por las personas que roban la información de su tarjeta de débito cuando pagan en el supermercado", según el secretario general del sindicato de policías franceses.

 

#6 Los rebeldes: los hackers del reconocimiento facial

A pesar de este arsenal técnico y legal, diseñado para proteger los datos, a los ciudadanos y su anonimato, aún existen voces críticas. Algunos interesados están preocupados y alarmados por estos acontecimientos.

  • En Rusia, Grigory Bakunov ha inventado una solución para escapar de los ojos que están permanentemente observando nuestros movimientos y confundir a los dispositivos de detección de rostros. Ha desarrol​​lado un algoritmo que crea un maquillaje especial para engañar al software. Sin embargo, ha decidido no llevar su producto al mercado después de darse cuenta de la facilidad con la que podría ser utilizado por delincuentes.
  • En Alemania, el artista berlinés Adam Harvey ha ideado un dispositivo similar conocido como CV Dazzle, y ahora está trabajando en prendas de vestir con patrones para evitar la detección.
  • A fines de 2017, una compañía vietnamita utilizó con éxito una máscara para hackear la función de reconocimiento facial Face ID del iPhone X de Apple. Sin embargo, el truco es demasiado complicado para implementarlo en la explotación a gran escala.
  • Casi al mismo tiempo, los investigadores de una empresa alemana revelaron un truco que les permitió eludir la autenticación facial de Windows 10 Hello mediante la impresión de una imagen facial en infrarrojo.

​Dos temas complementarios han sido iden​​tificados por grupos de estandarización:

  • ​Asegúrese de que la imagen haya sido capturada de una persona y no de una fotografía (2D), una pantalla de video (2D) o una máscara (3D), (control o detección de prueba de vida).
  • Asegúrese de que las imágenes faciales (retratos distorsionados​) de dos o más personas no se hayan unido en un documento de referencia, como un pasaporte.

#7 Más unidos: hacia soluciones híbridas

Está claro que las soluciones de identificación y autenticación del futuro tomarán prestado de todos los aspectos de la biometría. Esto conducirá al llamado "biometrix" o mix biométrico, capaz de garantizar la seguridad total para todos los interesados del ecosistema.

Esta séptima tendencia nos pertenece. Es nuestro trabajo concebirla juntos, y hacerla realidad a través de proyectos biométricos de alto valor agregado.

Ahora es su turno

Los meses venideros tienen preparados muchos cambios. Por supuesto que no podemos pretender predecir todos los temas importantes que surgirán en el futuro a corto plazo. Pero ¿puede llenar alguno de los espacios vacíos?

Si tiene algún comentario sobre las aplicaciones, la tecnología o las tendencias de reconocimiento facial, si tiene una pregunta o si si​mplemente ha encontrado útil este artículo, puede dejar un comentario en el recuadro a continuación. También agradeceremos cualquier sugerencia sobre cómo podría mejorarse, o propuestas para artículos futuros.

Esperamos saber pronto de usted.