En los últimos años, la velocidad y precisión de los algoritmos de reconocimiento facial ha experimentado nuevos avances gracias a la investigación, especialmente en las técnicas 3D. En la actualidad conviven diferentes tecnologías, pero todas siguen las mismas fases a la hora de reconocer una cara.
Primero capturan una imagen bidimensional o tridimensional del rostro cara a partir de una fotografía o vídeo, ya sea de una persona sola o entre una multitud. Después, los algoritmos analizan las características faciales para obtener la información biométrica. En el reconocimiento 2D se utilizan puntos de referencia como la nariz, la boca y los ojos, midiendo el ancho y la distancia entre ellos. Un rostro humano puede contener 80 de estos puntos de referencia. Los métodos 3D utilizan, además de la forma, la textura, profundidad, contornos y curva de la cara. Por eso son más precisos y suplen algunas de las deficiencias de iluminación, orientación o expresiones faciales de los sistemas 2D.
Con un modelado facial 3D se pueden almacenar además atributos del rostro humano que no cambian significativamente con la edad (por ejemplo, las curvas de la cuenca del ojo o el contorno del mentón). Sin embargo, no están exentos de otros problemas: un movimiento durante el escaneo podría provocar la deformación de la imagen y por tanto, una identificación incorrecta. Para evitar estos errores, el sistema desarrollado por Apple, por ejemplo, combina varias tecnologías. Su Face ID integrado en el iPhone X contiene una cámara frontal, otra infrarroja, una luz de apoyo y un proyector de infrarrojos que emite 30.000 puntos invisibles, reconstruyendo un mapa tridimensional de la cara que se coteja en tiempo real mediante algoritmos basados en redes neuronales. Una vez extraídos, estos datos se convierten en un código numérico llamado huella facial o faceprint que es almacenada en un software.
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El País – Tecnología
¿Cómo pueden identificarme los sistemas de reconocimiento facial?
