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Evolución de los sistemas de reconocimiento facial

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Los sistemas de reconocimiento facial parecen existir únicamente en las películas de ciencia ficción o en instituciones muy poderosas, como entidades gubernamentales o megacorporaciones. Sin embargo, sus fundamentos fueron sentados hace muchos años y en la actualidad su uso tiende a popularizarse cada vez más.

Las técnicas de reconocimiento facial tienen una larga historia y su uso para la captura de criminales prófugos encuentra su origen en épocas inmemorables. Tuvieron que pasar muchos siglos para que alcanzaran algún grado de exactitud. La falta de precisión solía tener graves consecuencias. Uno de los primeros casos de los que se tiene registro sucedió en Francia, en 1796, cuando cuatro hombres robaron una diligencia. Durante los diez años posteriores, se juzgó y encarceló a ocho personas; seis de ellas serían ejecutadas. Tiempo después se descubriría que uno de los ejecutados en realidad había sido un simple testigo y víctima del delito. Otro ni siquiera estaba presente en ese momento. Pero ¿habían sido condenados, también, los verdaderos responsables? La falta de técnicas adecuadas y la precariedad del sistema judicial de la época impidieron obtener una respuesta.

Con el tiempo, irían apareciendo métodos más sofisticados. En 1936 comenzó a estudiarse el reconocimiento por patrón del iris y, en la década de 1960, gracias al avance de la tecnología, harían su aparición los primeros sistemas de reconocimiento facial semiautomáticos. En los 70, Harmon, Goldstein y Lesk dieron un paso adelante hacia la automatización total creando un sistema de reconocimiento de 21 marcas sobre el rostro; sin embargo, las medidas y ubicaciones de estas marcas debían establecerse manualmente. En 1988, Sirovich y Kirby aplicaron principios de álgebra sobre ese modelo para aumentar la exactitud de los resultados, en lo que sería un enorme avance. Pero fue recién en 1991 que aparecieron las técnicas de reconocimiento facial automático como las que hoy conocemos.

En la actualidad existen dos enfoques principales sobre este sistema: geométrico (basado en los rasgos) y fotométrico (basado en la mirada). Éstas son algunas de las tecnologías más utilizadas:

PCA: Principle Components Analysis (Análisis de Componentes Principales) es un enfoque donde las imágenes tomadas se normalizan para alinear los ojos y la boca de los individuos que aparecen en la fotografía. LDA: Linear Discriminate Analysis (Análisis Discriminante Lineal) es un enfoque estadístico para separar las muestras de clases desconocidas de aquellas que son conocidas. EBGM: Elastic Bunch Graph Matching (Correspondencia entre Agrupaciones de Grafos Elásticos) es un enfoque donde se analizan las características no lineales, es decir, aquellas que no son contemplada por los otros métodos.

Los sistemas de reconocimiento facial modernos se basan en estos algoritmos. Actualmente se utilizan para identificar criminales, terroristas o personas que se hayan perdido. En especial, a la hora de resolver un crimen, se combina el uso de estas técnicas con herramientas de la psicología para reconstruir adecuadamente la declaración de un testigo. Escuelas, hospitales, aeropuertos y otros lugares donde se congregan multitudes emplean este tipo de métodos como medida de seguridad.

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Acerca del autor

Raúl es Webmaster de Reparalo.com una web especializada en la reparación de dispositivos iPhone.

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