Biometría facial– fascinante e intrigante
Pocas tecnologías biométricas despiertan la imaginación como el reconocimiento facial.
Así también, su llegada ha suscitado preocupaciones y reacciones profundas. Pero hablaremos sobre eso más adelante.
- Las principales tecnologías
- El impacto del aprendizaje profundo
- Los casos de uso dominantes
- El mapeo de nuevos usuarios
- El reconocimiento facial y el sistema legal
- Los hackeos al reconocimiento facial
- Hacia soluciones híbridas
#1 Una tecnología de ciencia ficción… sin la ficción
Desde su invención en la década de 1970, el reconocimiento facial ha avanzado a pasos agigantados.
Hoy se considera la más natural de todas las mediciones biométricas.
Y por una buena razón: no nos reconocemos al mirar, por ejemplo, nuestras huellas dactilares o el iris de nuestro ojo, sino al mirar nuestro rostro.
Thales, el líder mundial en seguridad digital, se ha especializado en el campo sensible de las tecnologías biométricas por casi 30 años. La compañía siempre ha colaborado con los mejores actores técnicos e institucionales del sector en lo que respecta a investigación, ética y aplicaciones biométricas.
Antes de continuar, definamos rápidamente "identificación" y "autenticación".
¿Cómo funciona el reconocimiento facial?
La biometría se usa para identificar y autenticar a una persona usando un conjunto de datos reconocibles y verificables únicos y específicos de esa persona.
La identificación responde a la pregunta: "¿Quién es usted?
Quédese con nosotros, aquí hay algunos ejemplos:
- En el caso de la biometría facial, un sensor 2D o 3D "captura" un rostro. Luego lo transforma en datos digitales mediante la aplicación de un algoritmo, antes de comparar la imagen capturada con las contenidas en una base de datos.
- Estos sistemas automatizados se pueden utilizar para identificar o verificar la identidad de las personas en cuestión de segundos, en función de sus rasgos faciales: espaciado de los ojos, puente de la nariz, contorno de los labios, orejas, mentón, etc.
Incluso pueden hacerlo en medio de una multitud y dentro de entornos dinámicos e inestables. Una prueba de esto se puede ver en el rendimiento logrado por el sistema de identificación facial en vivo (LFIS) de Thales, una solución avanzada que resulta de nuestra larga experiencia en biometría.
- Los propietarios del iPhone X ya han sido introducidos a la tecnología de reconocimiento facial. Sin embargo, la solución biométrica Face ID desarrollada por Apple fue fuertemente criticada en China a fines de 2017, debido a su incapacidad para diferenciar entre ciertas caras chinas.
Por supuesto, también existen otras firmas en el cuerpo humano: las huellas dactilares, el escaneo del iris, el reconocimiento de voz, la digitalización de las venas de la palma de la mano y las mediciones del comportamiento. Todas ellas se utilizan principalmente para garantizar los pagos en línea en un entorno en el que el cibercrimen ha proliferado en los últimos años.
Por supuesto, también existen otras firmas en el cuerpo humano: las huellas dactilares, el escaneo del iris, el reconocimiento de voz, la digitalización de las venas de la palma de la mano y las mediciones del comportamiento. Todas ellas se utilizan principalmente para garantizar los pagos en línea en un entorno en el que el cibercrimen ha proliferado en los últimos años.
¿Por qué el reconocimiento facial, entonces?
La biometría facial sigue siendo el punto de referencia biométrico preferido. Eso se debe a que es fácil de implementar y de desplegar. No se requiere interacción física del usuario final. Además, los procesos de detección de rostros y de coincidencia facial para la verificación/identificación son muy rápidos.
Principales tecnologías
Entonces, ¿cuál es el mejor software de reconocimiento facial?
En la carrera por la innovación biométrica, varios proyectos están compitiendo por el primer puesto.
Los últimos resultados de las pruebas realizadas en marzo de 2018 por la Dirección de Ciencia y Tecnología de la Seguridad Nacional de los Estados Unidos, conocida como Biometric Technology Rally, también proporcionan una excelente indicación del mejor software de reconocimiento facial disponible en el mercado.
Academia
El algoritmo GaussianFace desarrollado en 2014 por investigadores de la Universidad de Hong Kong logró puntajes de identificación facial del 98.52% en comparación con el 97.53% alcanzado por humanos. Una puntuación excelente, a pesar de las deficiencias en cuanto a la capacidad de memoria requerida y los tiempos de cálculo.
Academia
Nuevamente en 2014, Facebook anunció el lanzamiento de su programa DeepFace que puede determinar si dos rostros fotografiados pertenecen a la misma persona, con una tasa de precisión del 97.25%. Al realizar la misma prueba, los humanos responden correctamente en el 97.53% de los casos, o solo un 0.28% mejor que el programa de Facebook.
En junio de 2015, Google lo superó con FaceNet, un nuevo sistema de reconocimiento con puntajes inigualables: 100% de precisión en la prueba de referencia Labeled Faces in The Wild, y 95% en la base de datos de rostros de YouTube (YouTube Faces DB). Utilizando una red neuronal artificial y un nuevo algoritmo, la empresa de Mountain View ha logrado vincular un rostro con su “dueño” con resultados casi perfectos.
Esta tecnología se incorpora a Google Photos y se utiliza para clasificar las imágenes y etiquetarlas automáticamente en función de las personas reconocidas. Demostrando su importancia en el área de la biometría, fue seguido rápidamente por el lanzamiento en línea de una versión de código abierto no oficial conocida como OpenFace.
Amazon
La Dirección de Ciencia y Tecnología de la Seguridad Nacional de los EE.UU. patrocinó pruebas en el Maryland Test Facility (MdTF) en marzo de 2018. Esas pruebas de la vida real midieron el rendimiento de 12 sistemas de reconocimiento facial en un corredor de 2 m por 2.5 m.
Marzo de 2018 – las pruebas en vivo realizadas con más de 300 voluntarios identificaron las tecnologías de reconocimiento facial de mejor rendimiento.
#2 Aprendiendo a aprender a través del aprendizaje
La característica común a todas estas tecnologías disruptivas se conoce como aprendizaje profundo.
¿Por qué es importante?
Es un componente central de los algoritmos de última generación desarrollados por Thales y otros jugadores clave del mercado, y contiene el secreto para la detección de rostros, el seguimiento facial y la coincidencia facial, así como la traducción de conversaciones en tiempo real.
El aprendizaje profundo utiliza "una red de neuronas artificiales que imitan el funcionamiento del cerebro humano", explica el experto australiano en robótica Peter Corke. "Las posibilidades que ofrece esta tecnología aumentarán a medida que descubramos los secretos de nuestro propio cerebro. A través de la comprensión del algoritmo en el que se basa el cerebro humano... la ingeniería inversa nos permitirá llevar el potencial del cerebro humano a redes artificiales".
Las redes neuronales artificiales son algoritmos que se suministran con varios valores de entrada diferentes. Estos son procesados por un rango de funciones que eventualmente devuelven un valor de salida. Estas funciones inicialmente implican una fase de aprendizaje para calibrar los resultados producidos.
- En primer lugar, la red se suministra con valores de entrada y resultados de salida conocidos.
- Luego se realizan comprobaciones para garantizar que la red esté produciendo el resultado esperado.
- Mientras este no sea el caso, los ajustes se realizarán hasta que el sistema esté configurado correctamente y sea capaz de producir sistemáticamente el resultado esperado.
#3 Seguridad, salud y comercio: las tres aplicaciones principales de 2020
Un estudio realizado en junio de 2019 estimó que, para el año 2024, el mercado global de reconocimiento facial generaría $7,000 millones de ingresos, respaldado por una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 16% durante el período 2019-2024.
Las principales aplicaciones de reconocimiento facial se pueden agrupar en tres categorías principales.
1. Seguridad
Este mercado está liderado por una mayor actividad para combatir el crimen y el terrorismo, así como la competencia económica.
- El reconocimiento facial se utiliza al emitir documentos de identidad y, la mayoría de las veces, se combina con otras tecnologías biométricas, como las huellas dactilares.
- La coincidencia de rostros se utiliza en las verificaciones fronterizas para comparar la foto de un pasaporte biométrico digitalizado con el rostro del portador de dicho pasaporte. En 2017, Thales se encargó de suministrar las nuevas puertas de control automático para el sistema PARAFE (cruce rápido automatizado en fronteras externas) en el aeropuerto Roissy Charles de Gaulle de París. Esta solución ha sido diseñada para facilitar la evolución del reconocimiento de huellas dactilares al reconocimiento facial durante el transcurso de 2018.
- La biometría facial también se puede utilizar en controles policiales, aunque su uso está rigurosamente controlado en Europa. En 2016, el "hombre del sombrero" responsable de los ataques terroristas de Bruselas fue identificado gracias al software de reconocimiento facial del FBI.
2. Salud
En esta área se han realizado importantes avances.
Gracias al aprendizaje profundo y al análisis de rostros, es posible:
- rastrear el uso de medicamentos de un paciente con más precisión
- detectar enfermedades genéticas, como el síndrome DiGeorge, con una tasa de éxito del 96.6%,
- apoyar los procedimientos de manejo del dolor.
3. Marketing y retail
Esta área es, sin duda, en la que menos se esperaba el uso del reconocimiento facial. Sin embargo, posiblemente sea la más prometedora. El proceso Conozca a su cliente (KYC) seguramente será un tema candente en 2018. Esta importante tendencia se está combinando con los últimos avances de marketing en la experiencia del cliente.
#4 Mapeo de nuevos usuarios
Si bien Estados Unidos actualmente ofrece el mercado más grande para oportunidades de reconocimiento facial, la región Asia-Pacífico está experimentando el crecimiento más rápido en el sector. China e India lideran el campo.
#5 Cuando el reconocimiento facial fortalece el sistema legal
El desafío ético y social que plantea la protección de datos se ve radicalmente afectado por el uso de tecnologías de reconocimiento facial.
¿Estas hazañas tecnológicas, dignas de una novela de ciencia ficción, realmente amenazan nuestra libertad?
¿Y con eso, nuestro anonimato?
#6 Los rebeldes: los hackers del reconocimiento facial
A pesar de este arsenal técnico y legal, diseñado para proteger los datos, a los ciudadanos y su anonimato, aún existen voces críticas.
Algunos interesados están preocupados y alarmados por estos acontecimientos.
- En Rusia, Grigory Bakunov ha inventado una solución para escapar de los ojos que están permanentemente observando nuestros movimientos y confundir a los dispositivos de detección de rostros. Ha desarrollado un algoritmo que crea un maquillaje especial para engañar al software. Sin embargo, ha decidido no llevar su producto al mercado después de darse cuenta de la facilidad con la que podría ser utilizado por delincuentes.
- En Alemania, el artista berlinés Adam Harvey ha ideado un dispositivo similar conocido como CV Dazzle, y ahora está trabajando en prendas de vestir con patrones para evitar la detección.
- A fines de 2017, una compañía vietnamita utilizó con éxito una máscara para hackear la función de reconocimiento facial Face ID del iPhone X de Apple. Sin embargo, el truco es demasiado complicado para implementarlo en la explotación a gran escala.
- Casi al mismo tiempo, los investigadores de una empresa alemana revelaron un truco que les permitió eludir la autenticación facial de Windows 10 Hello mediante la impresión de una imagen facial en infrarrojo.
- Asegúrese de que la imagen haya sido capturada de una persona y no de una fotografía (2D), una pantalla de video (2D) o una máscara (3D), (control o detección de prueba de vida).
- Asegúrese de que las imágenes faciales (retratos distorsionados) de dos o más personas no se hayan unido en un documento de referencia, como un pasaporte.
#7 Más unidos: hacia soluciones híbridas
Está claro que las soluciones de identificación y autenticación del futuro tomarán prestado de todos los aspectos de la biometría.
Esto conducirá al llamado "biometrix" o mix biométrico, capaz de garantizar la seguridad total para todos los interesados del ecosistema.
Ahora es su turno
Los meses venideros tienen preparados muchos cambios. Por supuesto que no podemos pretender predecir todos los temas importantes que surgirán en el futuro a corto plazo. Pero ¿puede llenar alguno de los espacios vacíos?
