RECONOCIMIENTO FACIAL

Uno de los métodos de reconocimiento biométrico utilizados en diversas situaciones para la identificación de personas es el reconocimiento facial.

Este tipo de reconocimiento, requiere de condiciones especiales para tener un grado aceptable de confiabilidad. Iluminación, fondos, expresiones, hacen parte importante en este método. La calidad de imagen, la antigüedad de la misma, la orientación, la distancia, son factores a considerar, para que el reconocimiento facial sea exitoso.

Sin embargo, este método se ha mostrado eficiente solo para identificación dentro de un conjunto no demasiado extenso de individuos.

El sistema, transforma en bytes, mediante algoritmos matemáticos, las imágenes capturadas.

Entonces, el primer paso necesario para su aplicación es construir una galería de imágenes a comparar.

Esta base, deberá construirse, teniendo en cuenta condiciones estrictas de seguridad en cuanto a su manejo y conservación de la información.

Dadas las características de los aciertos, deberían considerarse como falsos positivos, es decir, presumiendo un posible error.

Cabria preguntarse, si las personas que conforman la base con sus imágenes,
• Dieron su consentimiento para estarlo y en que forma.
• Si fueron informadas sobre el propósito de uso de esas imágenes.
• Si las mismas son compartidas con terceros.
• Si las imágenes, se comparten en una red, bajo que condiciones de seguridad se lo hace.

El sistema funcionará de la siguiente forma:

1. Se construye un banco de imágenes de prueba.
2. Se toma la imagen para ser cotejada mediante el sistema de reconocimiento.
3. Finalmente, un operador decide si se trata de un positivo real o de un falso positivo.

Este proceso puede ser más simple si lo que se trata de verificar es que JUAN DNI 12488567 es quien dice ser, pues el cotejo se hace 1 a 1, entre la imagen de prueba y la almacenada en la galería de imágenes con que contamos.

Diferente es el caso, de búsquedas de que sujeto se trata en función de una imagen dada, pues en este caso es muy posible que el sistema traiga varios falso positivos en función del grado de certidumbre que pretendamos de la búsqueda.

Siendo aun más grave que los falsos positivos los falsos aceptados, donde la falla puede tener consecuencias más importantes.

La digitalización – Los algoritmos. El primer paso, construir una base
de cotejo.

Como lo comentáramos, es necesario transformar las imágenes de las caras, o mejor dicho, ciertas de sus características en bytes y esto tiene profundas complejidades.

Han aparecido diferentes formulas para hacerlo y en si, de su efectividad dependerá luego la eficiencia del sistema para obtener positivos reales. La primer dificultad pasa por determinar que es cara y que es ruido de fondo. Por tanto la calidad de la imagen en este proceso es esencial. El tema es aun más complicado, si en lugar de una foto lo que se analiza es un video. Lo que aparece como sencillo al ojo humano, se torna complejo al momento de la automatización.

El sistema debe determinar que parte de la imagen es cara y por tanto debe convertir y cuales no. La detección de ojos es uno de los métodos utilizados para definir en una foto que es cara y que no.

Si no hay marcas faciales posibles de localizar, el procedimiento se torna imposible de llevar adelante

El segundo paso, consiste en normalizar la imagen en términos de tamaño, pose, luminosidad, etc., intentando llevarlas lo más posible a las características definidas en la base de datos, nuestra galería de imágenes.

Una vez que la normalización ha sido lograda, comienza el proceso de extracción de datos para obtener una representación matemática facial y para guardar esos datos en una galería de imágenes que usaremos para el cotejo.

En el proceso de digitalización el sistema se basa en características distintivas del sujeto y por tanto se estima que un 90% de las diferencias se obtienen del 10% del total de la infomacion disponible.

Referido a la calidad de imagen para reconocimiento facial, hay standares, definidos ANSI 385-2004, por ejemplo donde se marca que

• Antigüedad no debe ser mayor a 6 meses
• Cara ocupando el 70/80% de la foto
• 35 a 40 mm de ancho
• Mirando directo a la cámara
• Tonos naturales
• Apropiado contraste y brillo
• Ojos abiertos y visibles
• Mirando a la cámara
• Iluminación sin sombras
• Sin cobertores de cabeza
• Sin antejos
• 90 píxeles como mínimo

Es por todo esto, que las imágenes tomadas de un video, en general, no responden a estas características de calidad requeridas, lo que hace difícil su trabajo.

El papel del operador en el reconocimiento facial.

En este proceso cobra fundamental importancia el accionar del operador.

El factor de seguridad hace que a mayor seguridad menor cantidad de posibles aciertos.

El operador recibe del sistema una lista de posibles aciertos ordenados por calidad decreciente para decidir sobre cual fuera su positivo buscado. 

Este proceso se complica cuando el operador debe trabajar sobre imágenes de rostros que no son de su misma raza. Supongamos ser el operador trabajando en un puesto de control inmigratorio del aeropuerto de Beijín. Interesante problema para un operador que no sea Asiático.

La variante del reconocimiento infrarrojo.

Una alternativa que obvia parte de todas las dificultades aquí enumeradas, es el reconocimiento infrarrojo.

Partiendo de la temperatura de las venas bajo la piel, las que tienen una temperatura de 01 grado más caliente que la piel que las rodea, puede mediante este tipo de reconocimiento, trazarse un mapa de ellas, siendo también único para cada persona.

Este método es el menos afectado por cuestiones de iluminación y funciona aún en las condiciones de oscuridad absoluta, siendo útil para reconocer también a personas enmascaradas.

Conclusiones

El reconocimiento facial tiene una efectividad que decrece sensiblemente en ambientes abiertos, es decir fuera de ambientes controlados.

Se concluye, que ha mostrado ser efectivo para identificación de grupos reducidos, mostrándose cambios muy significativos entre las pruebas de laboratorio realizadas y la práctica.