Software de reconocimiento facial que levanta el velo

La tecnología de reconocimiento facial avanza a buen ritmo y tiene aplicaciones en seguridad y biometría, marketing, educación, investigación criminal y muchas otras áreas. Ahora no solo puede reconocer a la persona, sino que también puede determinar la expresión de su rostro. Investigación en el Revista Internacional de Biometría aborda las limitaciones del software de reconocimiento facial cuando el rostro de la persona está parcialmente oscurecido, por ejemplo, por un velo o una máscara protectora.

Los investigadores, con sede en Hungría, Jordania, Arabia Saudita, el Reino Unido y los EE. UU., informan una precisión de reconocimiento facial con su enfoque de aprendizaje profundo que tiene una precisión del 99,95 % para el reconocimiento facial, incluso para una persona que usa un niqab, que cubre la mayor parte de la cara. excepto los ojos. El software tiene una precisión del 99,9% para el reconocimiento de género y la determinación de la edad. Puede reconocer si una persona con velo o una persona que usa una máscara COVID está sonriendo o no, analizando los ojos, con un 80,9% de precisión. Las pruebas se realizaron en una base de datos de imágenes de 150 personas, 41 hombres y 109 mujeres, con edades comprendidas entre los 8 y los 78 años.

Ahmad BA Hassanat de la Universidad Mutah en Karak y Abeer Ahmad Albustanji del Ministerio de Medio Ambiente en Amman, Jordania, Ahmad S. Tarawneh de la Universidad Eotvos Lorand en Budapest, Hungría, Malek Alrashidi, Mansoor Alghamdi e Ibrahim S. Alkhazi de la Universidad de Tabuk, Hani Alharbi de la Universidad Islámica de Medina, Arabia Saudita, Mohammed Alanazi de la Universidad de Cranfield, Reino Unido, y VB Surya Prasath de la Universidad de Cincinnati, Ohio, EE. UU., utilizaron una red neuronal convolucional profunda para desarrollar su sistema de reconocimiento. La red neuronal tiene 4.096 características en cada capa del proceso de reconocimiento.

El equipo señala que su prueba de principio, conocida como DeepVeil, implicó el uso de una base de datos de imágenes interna, con imágenes de frente de personas con velo tomadas a corta distancia. El próximo paso será trabajar con un conjunto más diverso de imágenes grabadas en una variedad de configuraciones, incluidas fotos tomadas desde diferentes ángulos. Dicho esto, en los primeros días de los sistemas de reconocimiento facial convencionales, se necesitaba una imagen frontal clara para verificar la identidad de una persona, pero ese ya no es el caso a medida que los algoritmos y el software han evolucionado. Entonces, lo mismo, con el enfoque correcto y un mayor desarrollo, probablemente se hará realidad para DeepVeil.