¿Cómo funciona el reconocimiento facial?

Procesamiento de imágenes cotidiano

Nos encontramos con el procesamiento de imágenes todos los días. A menudo, probablemente ni siquiera somos conscientes de ello.

¿Cuántos de ustedes desbloquean su celular con la cara? - Probablemente cada uno de ustedes. Y probablemente desde hace varios años ya.

Pero, ¿cuántos de ustedes saben qué hay realmente detrás del reconocimiento facial y cómo funciona todo? ¿Atrapó? - ¡No te preocupes, te tenemos!

Tan pronto como calibre el reconocimiento facial en su teléfono, se crea un modelo matemático basado en su rostro. Varios factores juegan un papel aquí. Por ejemplo, la distancia entre ojos u oídos, la profundidad de tus ojos y muchos otros. Cada software tiene en cuenta diferentes puntos de anclaje. En total, puede haber hasta 80 puntos de anclaje diferentes. Al desbloquear el teléfono o iniciar sesión en las aplicaciones, la cara se compara con el modelo almacenado. Y si coincide, el teléfono se puede desbloquear. Hasta ahora, todo bien.

Por cierto, el reconocimiento facial ha existido mucho antes de que los teléfonos inteligentes estuvieran listos para las masas y el reconocimiento facial se usa varias veces al día, incluso en entornos privados. En los primeros días, el reconocimiento facial se usaba para identificar a los delincuentes, entre otras cosas. Esto no siempre estuvo libre de problemas, ya que la tecnología todavía estaba lejos de ser perfecta y se reconocían rostros falsos. Fue solo con el mayor desarrollo de la inteligencia artificial y las redes neuronales que los falsos positivos se volvieron mucho menos frecuentes.

Por ahora, la tecnología detrás del reconocimiento facial en los teléfonos inteligentes involucra varios componentes, incluida una cámara infrarroja, un proyector de puntos y un iluminador de inundación. Cuando un usuario mira su dispositivo, el proyector de puntos emite un patrón de puntos infrarrojos en su cara. Luego, la cámara infrarroja captura una imagen de este patrón y la envía al chip, donde las redes neuronales la procesan para crear una representación 3D de la cara del usuario. Este modelo 3D luego se convierte en una representación matemática llamada mapa de profundidad, que es una colección de puntos de datos que representan los contornos y la forma de la cara del usuario. Luego, el mapa de profundidad se alimenta a una red neuronal, que es un tipo de algoritmo de inteligencia artificial que está diseñado para aprender de los datos. La red neuronal se entrena utilizando un gran conjunto de datos de rostros para reconocer y clasificar diferentes rasgos faciales, como los puntos de anclaje mencionados anteriormente.

En sectores industriales como la seguridad, el comercio minorista o el cuidado de la salud, el reconocimiento facial también está en línea. También en vehículos como los automóviles, se están probando métodos para detectar el microsueño en una etapa temprana. Si bien la tecnología subyacente y los modelos matemáticos utilizados en estas industrias pueden ser similares a los explicados anteriormente, puede haber algunas diferencias en la forma en que se implementan y el nivel de precisión requerido. Depende del entorno.