{"id":322892,"date":"2020-01-13T16:19:36","date_gmt":"2020-01-13T19:19:36","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=322892"},"modified":"2020-01-13T16:22:36","modified_gmt":"2020-01-13T19:22:36","slug":"un-rostro-en-la-multitud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/un-rostro-en-la-multitud\/","title":{"rendered":"Un rostro en la multitud"},"content":{"rendered":"

Ya pas\u00f3 la \u00e9poca en la que digitar una clave o apoyar el dedo en el sensor de lectura de la huella dactilar adosado a los smartphones<\/em> eran las \u00fanicas maneras de desbloquearlos y acceder a su contenido. Hoy en d\u00eda, los \u00faltimos modelos cuentan con sistemas de reconocimiento facial. Esta tecnolog\u00eda biom\u00e9trica, que tambi\u00e9n se utiliza en el control de acceso a instalaciones, en el check-in<\/em> de compa\u00f1\u00edas a\u00e9reas, en procesos de investigaci\u00f3n penal y en transacciones comerciales, viene ganando popularidad r\u00e1pidamente a medida que empresas de diversos segmentos se van percatando acerca de sus m\u00faltiples formas de aplicaci\u00f3n. El mercado global de biometr\u00eda facial movilizar\u00e1 9.800 millones de d\u00f3lares en 2023, m\u00e1s del doble que el a\u00f1o pasado, seg\u00fan la consultora estadounidense Research and Markets.<\/p>\n

\u201cLa biometr\u00eda facial reconoce a las personas a partir de las caracter\u00edsticas intr\u00ednsecas de su rostro\u201d, explica el cient\u00edfico de la computaci\u00f3n Tiago de Freitas Pereira, investigador de la Escuela Polit\u00e9cnica Federal de Lausana (EPFL) y del Instituto de Investigaciones Idiap, ambos en Suiza. Ese es uno de los diversos sistemas biom\u00e9tricos existentes<\/a>. \u201cSi bien los humanos somos capaces de reconocer esas caracter\u00edsticas con facilidad, la tarea de definir un conjunto de normas e implementarlas en un sistema computarizado para que lo haga de manera autom\u00e1tica y sin errores no es tan sencilla\u201d, enfatiza el ingeniero electricista Jos\u00e9 Mario De Martino, docente de la Facultad de Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica y de la Computaci\u00f3n de la Universidad de Campinas (Unicamp) y coordinador del Laboratorio de Visualizaci\u00f3n Cient\u00edfica Galileu de la instituci\u00f3n.<\/p>\n

El primer paso para el desarrollo del sistema consiste en la elaboraci\u00f3n de un algoritmo capaz de registrar las caracter\u00edsticas identificatorias del rostro, lo que se denomina puntos nodales, tales como la distancia entre los ojos, el ancho de la nariz, el tama\u00f1o del ment\u00f3n y la l\u00ednea de la mand\u00edbula. A continuaci\u00f3n, debe establecerse un m\u00e9todo para mapear esos puntos en las im\u00e1genes, y otro para clasificarlos y compararlos. \u201cA partir de una imagen est\u00e1tica o en video captada por una c\u00e1mara, el sistema detecta el rostro y escanea sus puntos nodales\u201d, explica la ingeniera electr\u00f3nica Olga Regina Bellon, docente del Departamento de Inform\u00e1tica de la Universidad Federal de Paran\u00e1 (UFPR). Luego, comenta la investigadora, que tambi\u00e9n coordina el Grupo Imago de Investigaciones en Visi\u00f3n Artificial, Computaci\u00f3n Gr\u00e1fica y Procesamiento de Im\u00e1genes de la UFPR, se elabora una representaci\u00f3n matem\u00e1tica de las caracter\u00edsticas del rostro y se genera un c\u00f3digo biom\u00e9trico, una especie de firma facial \u00fanica, que queda almacenado en un banco de datos. En el futuro, siempre que un individuo sea sometido al sistema de reconocimiento facial se generar\u00e1 una secuencia num\u00e9rica digital de su rostro para compararla con el c\u00f3digo archivado.<\/p>\n\n \n \n \n <\/picture>\n

Reconocimiento de ingresantes universitarios<\/strong>
\nEl uso de esta tecnolog\u00eda ha proliferado en todo el mundo, incluso en Brasil. Fuvest, que se encarga del examen de ingreso a universidades tales como la de S\u00e3o Paulo (USP), adoptar\u00e1 el reconocimiento facial en su proceso de selecci\u00f3n de 2019, con el objetivo de aumentar la seguridad del examen y agilizar la identificaci\u00f3n de los postulantes. La idea es que el sistema sustituya a la impresi\u00f3n digital que se realiza en papel y complemente el uso del documento oficial y la firma del individuo. El reconocimiento estar\u00e1 basado en las fotos que env\u00edan los candidatos cuando se inscriben y que quedan almacenadas en el banco de datos de Fuvest. El d\u00eda del examen, el sistema podr\u00e1 cotejar el rostro de los postulantes con los datos almacenados.<\/p>\n

El Servicio de Protecci\u00f3n al Cr\u00e9dito (SPC) tambi\u00e9n resolvi\u00f3 la adopci\u00f3n de esa tecnolog\u00eda para incrementar la seguridad en las transacciones comerciales y evitar fraudes. En el mes de julio, lanz\u00f3 el sistema SPC Reconhecimento Facial, destinado a ayudar a comerciantes a confirmar la identidad de los consumidores y garantizar su honradez para la concesi\u00f3n de cr\u00e9ditos. Una webcam<\/em> instalada en el lugar capta el rostro del cliente y env\u00eda los datos al sistema de reconocimiento facial del SPC, que lo compara con la informaci\u00f3n almacenada previamente. El objetivo es que el sistema sea provisto en forma mancomunada por comerciantes o instituciones ligadas al SPC Brasil y eso se sume a otras herramientas de convalidaci\u00f3n del cr\u00e9dito. La meta es registrar 3 millones de facciones durante el primer a\u00f1o de operaci\u00f3n del sistema.<\/p>\n

En el mercado hay disponibles dos tipos de tecnolog\u00edas de reconocimiento facial, la bidimensional y la tridimensional. La mayor\u00eda de los sistemas que se utilizan en el pa\u00eds se basa en el reconocimiento 2D, un m\u00e9todo que solamente tiene en cuenta la altura y el ancho de la cara en el proceso de identificaci\u00f3n y medici\u00f3n de los puntos nodales. \u201cLos sistemas bidimensionales mapean la variaci\u00f3n de las distancias entre esos puntos comunes\u201d, informa el ingeniero inform\u00e1tico Luciano Silva, docente del Sector de Ciencias Exactas de la UFPR.<\/p>\n

Ese sistema depende de la cooperaci\u00f3n del individuo, que debe mirar directamente a la c\u00e1mara para que la misma capture su imagen, realice el escaneo de los puntos, genere el c\u00f3digo biom\u00e9trico y efect\u00fae la comparaci\u00f3n en forma adecuada. En esos casos, el nivel de exactitud puede alcanzar un 99%. \u201cExiste un problema: en la biometr\u00eda facial bidimensional puede que se produzca una interferencia de la iluminaci\u00f3n del ambiente donde fue tomada la imagen\u201d, subraya Olga Bellon, de la UFPR. \u201cCualquier distorsi\u00f3n, como en el caso de sombras o variantes en la posici\u00f3n del rostro, puede incidir en el an\u00e1lisis\u201d, a\u00f1ade la investigadora.<\/p>\n

Adem\u00e1s, esos sistemas de reconocimiento facial pueden eludirse f\u00e1cilmente por medio de lo que se llama spoofing attacks<\/em>, que consisten en la presentaci\u00f3n de muestras biom\u00e9tricas falsas, tales como m\u00e1scaras o fotograf\u00edas, delante del sensor de reconocimiento. Al final del a\u00f1o pasado, una empresa vietnamita logr\u00f3 enga\u00f1ar al sistema del iPhone X, de Apple, al usar una m\u00e1scara que simulaba las facciones del usuario original.<\/p>\n

Los sistemas tridimensionales, a su vez, son m\u00e1s sofisticados. \u201cAparte de mapear datos del rostro en dos dimensiones [alto y ancho], tambi\u00e9n captan datos relativos a la profundidad de los rasgo de la cara, Este tipo de captura logra describir en forma m\u00e1s precisa toda la geometr\u00eda facial\u201d, explica Martino, de la Unicamp.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda japonesa NEC es una de las principales proveedoras de tecnolog\u00eda en el mundo. La empresa desarroll\u00f3 el Neoface, un sistema de biometr\u00eda facial tridimensional que utiliza el fisco (Receita Federal<\/em>) en 14 aeropuertos brasile\u00f1os para el reconocimiento de pasajeros de vuelos internacionales. Esa tecnolog\u00eda, que se implement\u00f3 en 2016, ha colaborado para identificar fugitivos de la justicia y sospechosos de contrabando y tr\u00e1fico de estupefacientes.<\/p>\n

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L\u00e9o Ramos Chaves<\/span><\/a> Sistema de reconocimiento de FullFace: mapea el rostro a partir de la estructura \u00f3seaL\u00e9o Ramos Chaves<\/span><\/p><\/div>\n

Imagen angular<\/strong>
\nEl cient\u00edfico de la computaci\u00f3n Rafael Vida, gerente de soluciones biom\u00e9tricas de la empresa en Brasil, explica que Neoface mapea puntos espec\u00edficos del rostro en la zona de los ojos, cerca de las mejillas y de la boca. \u201cUna de las ventajas del modelado en 3D es que el mismo permite la captura del rostro en forma angular y en tiempo real, sin que el individuo necesite pararse de frente a la c\u00e1mara\u201d, destaca. El sistema convierte los datos sobre el rostro en un c\u00f3digo que, una vez almacenado, solo puede accederse a \u00e9l mediante un algoritmo desarrollado por la propia empresa. \u201cNo utilizamos la imagen del rostro propiamente para identificar a una persona\u201d, resalta Vida. \u201cEl reconocimiento se hace mediante la comparaci\u00f3n entre las claves biom\u00e9tricas, un proceso que demanda menos de 1 segundo\u201d.<\/p>\n

En Brasil, la startup<\/em> paulista FullFace Biometrics Solutions desarroll\u00f3 un algoritmo capaz de analizar hasta 1.024 puntos de la topograf\u00eda de un rostro generando, en menos de 0,05 segundo, medidas y proporciones que le permiten generar un c\u00f3digo \u00fanico para cada individuo, y tampoco necesita almacenar las fotos de sus rostros. \u201cA diferencia de las soluciones tradicionales, nuestra tecnolog\u00eda de reconocimiento 3D no se basa en puntos cartilaginosos, tales como la punta de la nariz o el contorno de las orejas, sino en la estructura \u00f3sea\u201d, explica el ingeniero civil Danny Kabiljo, director comercial de FullFace. \u201cEso le permite al sistema el reconocimiento de rostros envejecidos diferenciando incluso variaciones m\u00ednimas en la geometr\u00eda de la cara de gemelos id\u00e9nticos\u201d.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda de FullFace, seg\u00fan la empresa, puede reconocer y memorizar caracter\u00edsticas asociadas a la faz de cada individuo a medida que lo identifica desde diferentes \u00e1ngulos o condiciones de iluminaci\u00f3n. Eso es posible porque el sistema se diagram\u00f3 con base en lo que se denomina redes neuronales convolucionales (CNN, en ingl\u00e9s), un conjunto de t\u00e9cnicas de computaci\u00f3n inspiradas en las estructuras neuronales de los organismos inteligentes, capaz de adquirir conocimiento a partir de la experiencia.<\/p>\n

\u201cHoy en d\u00eda, los abordajes m\u00e1s prometedores para el reconocimiento facial involucran el uso de redes convolucionales profundas, que buscan extraer y comparar en forma autom\u00e1tica las caracter\u00edsticas m\u00e1s relevantes del semblante por medio del an\u00e1lisis de extensos conjuntos de im\u00e1genes de referencia\u201d, resalta Martino.<\/p>\n

Seg\u00fan Kabiljo, el sistema de FullFace, cuya precisi\u00f3n puede llegar al 99%, realiza el reconocimiento facial incluso si el individuo tuviera anteojos, barba, maquillaje o se hubiera hecho alg\u00fan tipo de cirug\u00eda pl\u00e1stica. La empresa tiene 36 clientes, entre los cuales figuran Serasa Experian, Ita\u00fa y la compa\u00f1\u00eda a\u00e9rea Gol, que adopt\u00f3 esa tecnolog\u00eda el a\u00f1o pasado para sus check-in<\/em>. Con el nuevo sistema, el pasajero solo debe instalar la aplicaci\u00f3n de la compa\u00f1\u00eda a\u00e9rea y tomarse una foto de su rostro para confirmar el embarque.<\/p>\n

FullFace sigue trabajando en el perfeccionamiento de esa tecnolog\u00eda, para aumentar su precisi\u00f3n y reducir el tiempo empleado por el sistema para efectuar el an\u00e1lisis. Kabiljo explica que, de manera general, tanto empresas como cient\u00edficos de todo el mundo est\u00e1n trabajando para que la tecnolog\u00eda pueda realizar el reconocimiento facial en ambientes sin luz y determinar la edad y el g\u00e9nero de la persona analizada.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Los sistemas de reconocimiento facial se popularizan en Brasil y ya se est\u00e1n usando para evitar fraudes comerciales, en la identificaci\u00f3n de ingresantes universitarios, en el monitoreo de viajeros y para efectuar el check-in<\/em> de pasajeros","protected":false},"author":346,"featured_media":322897,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[192],"tags":[278,288,333],"coauthors":[662],"class_list":["post-322892","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia-es","tag-biologia-es","tag-computacion","tag-tecnologia-de-la-informacion"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/322892","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/346"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=322892"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/322892\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":323057,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/322892\/revisions\/323057"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/322897"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=322892"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=322892"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=322892"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=322892"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}