Reconocimiento facial

Un informe publicado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) señala que las máscaras faciales ya no son un problema tan grave para lograr identificar a las personas. Todo ello, gracias a las mejoras que se vienen dando en los software de reconocimiento facial.

El uso de las máscaras faciales o cubre bocas es una práctica que se ha popularizado a raíz de la pandemia del COVID-19. Como bien se sabe, la utilidad de estos accesorios radica en nuestra propia protección.

Sin embargo, las mascarillas tienden a cubrir prácticamente un 50 por ciento de nuestro rostro. En algunos casos esta situación no nos permite identificar a las personas. Al menos que sean conocidos y logremos identificar sus ojos.

Más de 150 algoritmos para identificar el rostro de las personas tras una máscara

Con base en la información señalada, investigadores se han dado a la tarea de desarrollar algoritmos que ayuden con este propósito, identificar a las personas más allá de las máscaras. Tal parece que lo están logrando, pues, han probado más de 150 algoritmos, de los cuales algunos muestran un menor índice de error.

El NIST indica que algunos “algoritmos prepandémicos siguen siendo los más precisos en fotos enmascaradas”. Sin embargo, los nuevos aportes, softwares desarrollados en pandemia, son de mucha utilidad, ya que demuestran una precisión significativamente mayor. Particularidad que los fija entre los más exactos de la prueba.

En la siguiente captura correspondiente a la tabla de clasificación pública del NIST para las pruebas de reconocimiento facial, se muestra la precisión de los algoritmos con y sin máscaras. Además de estar listados de mayor a menor, de acuerdo a la exactitud que tengan.

Captura de la tabla de clasificación pública del NIST para las pruebas de reconocimiento facial

El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología usa datos enviados por proveedores de reconocimiento facial, información que es aportada de forma voluntaria, para experimentar con los algoritmos.

Reconocimiento facial
Vía: NIST

Hasta ahora las pruebas se han hecho sobre fotografías, por lo cual no han podido “realizar una simulación exhaustiva de las infinitas variaciones de color, diseño, forma, textura, bandas y formas en que se pueden usar las máscaras”.

De igual modo, el estudio indica que la precisión de los algoritmos se ve influenciada por el espacio que ocupan las máscara en nuestros rostros. Algo lógico, ya que a mayor cobertura de la cara, menores rasgos físicos quedan a la vista. ¿Estás de acuerdo?