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Your mask may beat even the best facial recognition tech

Autor: Alfred Ng
Photo series showing various simulated face masks on a face.

El NIST añadió mascarillas de forma digital a fotos de inmigración para probar 89 algoritmos de reconocimiento facial.

NIST

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Resulta que las mascarillas para cubrir la boca y nariz no son solo eficaces en la prevención de enfermedades que se transmiten a través del aire como el COVID-19. También tienen éxito bloqueando algoritmos de reconocimiento facial, según un grupo de investigadores.

En un informe publicado esta semana, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología estadounidense (NIST, por sus siglas en inglés) vio que las mascarillas faciales confundían incluso a los algoritmos de reconocimiento facial más avanzados. Los rangos de error estaban entre el 5 y el 50 por ciento, dependiendo de las capacidades de cada algoritmo.

Estos resultados son preocupantes para la industria del reconocimiento facial, que está tratando de desarrollar algoritmos que puedan identificar a la gente a través de sus ojos y nariz simplemente. Sobre todo teniendo en cuenta que estamos llevando cada vez más mascarillas a causa de la pandemia del coronavirus.

Las mascarillas son elementos esenciales para evitar que la enfermedad siga extendiéndose. Numerosos dirigentes a lo largo de Estados Unidos están exigiendo que la gente se cubra la cara. Las mascarillas han causado problemas para el software de reconocimiento facial, haciendo que las compañías tecnológicas traten de adaptarse. Apple, por ejemplo, ha lanzado una actualización de su sistema operativo para que Face ID funcione incluso si la gente lleva la cara cubierta.

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Los algoritmos de reconocimiento facial dependen de obtener el máximo de datos posible de la imagen de una persona y las mascarillas tienden a eliminar mucha información valiosa que sirve para la identificación. Los algoritmos son lo suficientemente quisquillosos como para que una iluminación poco adecuada o un mal ángulo engañen a la tecnología y las máscaras lo ponen aún más difícil, explica el estudio.

El estudio vio que un algoritmo con un rango de error de 0.3 por ciento llegaba hasta un 5 por ciento cuando tenía que enfrentarse a imágenes de personas con máscara. El estudio probó la efectividad de 89 algoritmos de reconocimiento facial en contra de las mascarillas.

La prueba que se realizó se centró en las posibilidades de los algoritmos de comparar una foto de una persona y otra foto de esa misma persona pero con la mascarilla puesta. El NIST usó 6 millones de imágenes y les puso máscaras de forma digital, con diferentes tipos de coberturas.

El estudio también vio que cuanto más cubierta estaba la nariz, más probable era que el algoritmo tuviera problemas. Las máscaras negras también tenían más posibilidades de confundir al algoritmo que las azules, vieron los investigadores.

El NIST dijo que ésta era la primera de una serie de pruebas de reconocimiento facial y mascarillas. La agencia planea también probar algoritmos que se hayan creado específicamente para caras cubiertas.

“Con la llegada de la pandemia, necesitamos entender cómo lidia la tecnología de reconocimiento facial con las caras cubiertas”, dijo Mei Ngan, una investigadora del NIST encargada de la investigación. “Hemos empezado mirando cómo los algoritmos desarrollados antes de la pandemia podrían verse afectados por las máscaras”.

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Ngan dijo que el NIST espera que los algoritmos mejoren en su capacidad de identificar a la gente con máscaras puestas. El estudio también reconoció limitaciones porque las mascarillas que se usaron en las pruebas eran digitales en lugar de coberturas físicas reales.

Es un detalle con significaciones clave como el hecho de que una máscara física no encaje perfectamente en la cara como sí lo pueda hacer una añadida digitalmente. Además de los diferentes estampados y texturas que tienen las máscaras reales.

“Podemos llegar a algunas conclusiones a través de los resultados, pero hay que tener en cuenta ciertas cosas”, dijo Ngan. “Ninguno de estos algoritmos se diseñó para lidiar con máscaras y las máscaras que usamos fueron creaciones digitales, no reales”.

Los investigadores especializados en reconocimiento facial están reuniendo fotografías de gente que lleve máscaras como datos para sus algoritmos para aprender de ello. Pero en algunos casos, la gente no sabe que se están usando esas imágenes.

El estudio del NIST usó fotografías de gente que había solicitado beneficios de inmigración y alteró digitalmente fotos de viajeros que entraron a Estados Unidos.

Impactos: 8

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