Inteligencia artificial para reconocimiento facial

En términos de evolución estamos programados para detectar y afrontar situaciones de peligro. A través del lenguaje no verbal somos capaces de reconocer el estado de ánimo del interlocutor, si está eufórico, triste, nervioso, si muestra felicidad, agresividad…

Esto mismo sucede con los comportamientos extraños, a través de la inteligencia artificial podemos aislar y analizar y detectar este tipo de patrones. Actualmente a través de este mismo principio permite a un coche automático aparcar solo, o detectar a través de una cámara el seguimiento de un individuo, tomando como directrices altura, vestimenta, o incluso capaz de diferenciar si los objetos que puedan llevar en la mano de la persona que lo porta.

De este modo, NeoCheck basa su software en patrones de aprendizaje neuronales traducidos a fórmulas matemáticas y de desarrollo. El sistema es capaz de aprender y predecir a partir de los datos que se recaban.

“Los algoritmos de inteligencia artificial podrán analizar microexpresiones de transeúntes para anticipar situaciones delictivas.”

Para llevar esta tecnología acabo la biometría entra en juego con un papel muy importante, en 2006 el proyecto “Facial Recognition Grand Challenge” (FRGC) evaluó los algoritmos de reconocimiento facial de aquel momento. Se realizaron pruebas con escáneres en 3D, imágenes del iris, demostrando que algunos métodos de reconocimiento fueron capaces de superar al ser humano en el reconocimiento de individuos, llegando a distinguir incluso entre gemelos idénticos.

En la solución por seguimiento de sala, supera el rendimiento humano detectando o reconociendo caras en tiempo real. Las ventajas que esta tecnología junto a una solución completa son las siguientes:

• Identifica caras en fotos o vídeos (en movimiento).
• Funciona con luz infrarroja.
• Genera patrones (264 bytes).
• Garantiza la seguridad y la confidencialidad.
• Simplifica el uso para desarrolladores.

Hoy en día se trabaja para mejorar y reducir el margen de error de esta tecnología, capaces de reconocer con gran precisión el sexo de las personas como edad, independientemente del color de piel, o de la raza. En el caso de Microsoft, nos facilita un sistema de reconocimiento facial trabajando para reducir la tasa de error existente en los sujetos de piel oscura, llegando a disminuir la tasa de error en un 20%, utilizando sin duda la IA que trabaja con datos estadísticos reales. Para realizar esta labor en base a estadísticas, se recogen los datos de distintos perfiles que se encuentran en la sociedad que permitan elaborar un patrón con el que aprenda a reconocer este tipo de individuos.