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Los gemelos, la cirugía plástica y una maquillaje engañada

Los gemelos, la cirugía plástica y una maquillaje engañada — RecFaces

Cada año la tecnología del reconocimento facial penetra más profundamente en nuestra vida cotidiana.

El desbloqueo de los dispositivos, el pago por la cara en el transporte público y en las tiendas, la apertura de las cuentas bancarias en distancia y aún al pasar el control de pasaportes — el número de las esferas para implementar el reconocimeno facial es creciente. Sin embargo, el reconocimiento facial continua estar rodeado de los mitos y engaños. En este artículo recogimos todas las preguntas más populares y emocionantes sobre el reconocimiento facial.

Contenido

¿Como trabaja el reconocimiento facial?
¿Puede la biometría distinguir entre los gemelos?
¿Reconocerá la biometría la persona si ella o él ha variado con el edad?
¿La biometría reconocerá a una persona si comienza a usar barba o gafas?
¿Y si aplicas un maquillaje especial?
¿Si la biometría reconozca la persona después de la cirugía plástica?
¿Cómo distingue la biometría a los representantes de diferentes nacionalidades?
¿Se puede hacer el pasaporte biométrico a un niño pequeño?
¿La tarea de la biometría es rastrear a las personas?
¿Es muy fácil hackear la biometría? ¿Es posible engañar al sistema con fotos o videos que una persona comparte en las redes sociales?
¿Puede el robo de datos biométricos dañar al usuario de alguna manera?

¿Como trabaja el reconocimiento facial?

Hoy las redes neuronales es el método principal del reconocimiento facial. Su ventaja concluye no sólo analizar la información pero estudiar en proceso y recordar los datos nuevos. El proceso del reconocimiento en sí mismo se consiste de unas etapas. De primero, hay que recibir la imagen del hombre a quien hace falta identificar. El sistema capta la imagen desde el flujo de video, detecta una cara y la corta, alinea y clasifica. Después se ponen los puntos antropomórficos en la imagen del hombre. Ellos están en las zonas claves de la cara: a lo largo del contorno de los ojos y entre ellos, en la frente, la barbilla, los labios, las orejas, etc. Un total de los puntos antropomórficos puede llegar a unas pocas docenas. La red neuronal mide y resume la distancia entre ellos, lo que permite calcular la geometría de la cara. La etapa sigiente es convertir una imagen con puntos en un código digital o “huella digital de la cara”. La imagen se convierta en un conjunto único de números de cierta longitud. En la última etapa el código resultante se compara con los códigos de las personas cuyos datos se almacenan en la base de datos de perfiles biométricos. Una coincidencia significa que la identificación ha pasado. A primera vista, este proceso parece ser muy largo, pero en realidad la red neuronal funciona increíblemente rápido. Así, a los algoritmos de reconocimiento instalados en los productos biométricos de RecFaces les tardan menos de 1 segundo para identificar a una persona.

¿Puede la biometría distinguir entre los gemelos?

Los algoritmos biométricos distinguen mejor que el ojo humano, pero la probabilidad de la falla del algoritmo al identificarlos es un poco más alta. En biometría hay dos tipos de faltas: primero y segundo. El primero tipo es el falso rechazo cuando el sistema no puede reconocer su hombre pero sus datos están en el base. El segundo tipo es la aceptación falsa cuando el sistema toma el extraño como su hombre conocido. Se puede reducir la probilidad de las faltas al entrenar los algoritmos del reconocimiento facial o los ajustes del producto biométrico en que ellos están usados. De este modo se puedo aumentar o reducir un índice de similitud. Eligir los ajustes óptimos es más complicado en caso de gemelos: un índice de similitud más alto y más bajo de la probilidad de que el sistema puede confundir los gemelos o los puede tomar una persona con otra. Con un índice de la similitud demasiado bajo, el sistema puede dejar distuingirlos, pero con un índice demasiado alto – puede tomar uno por uno. Sin embargo, la probilidad de las faltas aumenta sólo en centésimas de porcentaje, por eso este problema no es grave. Además para las esferas donde la garantía total de la protección se require, se puede utilizar factores de identificación adicionales. Por ejemplo, las contraseñas o RFID-cartas. Otra opción es unificar el reconocimiento facial con la identificación por las huellas dactilares o el iris del ojo. Estos indicios en gemelos son diferentes. La solución del problema de la identificación es uno de las direcciones importantes en desarrollo de las tecnologías del reconocimiento facial. La corporación Google invirtió a los estudios correspondentes mas de 2 mil millones dólares. También se ocupan la busqueda de solucion de la tarea en otros paises. 

¿Reconocerá la biometría la persona si ella o él ha variado con el edad?

Nuestra cara cambia con la edad que provoque así llamado la obsolescencia del modelo biométrico. Hay que periódicamente actualizar los datos biométricos para mantener la relevancia. Primero, los cambios relacionados con la edad en nuestra apariencia no siempre afectan la ubicación de los puntos antropomórficos. En segundo lugar, la apariencia cambia muy lentamente. Para nosotros y nuestros seres queridos, este proceso es casi imperceptible. Pero los cambios se notarán de inmediato por un ex compañero de clase, a quien no hemos visto durante 15 años. Del mismo modo, esto funciona con algoritmos biométricos. Digamos que el centro de negocios implementa la biometría en el sistema del acceso en el pasillo y toma fotos de una persona para una base de perfiles. A medida que pasan los años, su cara cambia gradualmente. En algún momento, deja de ser “tan similar” a su foto de la base de datos, pero el dispositivo en el pasillo continúa omitiéndolo. ¿Por qué sucede esto? Se trata de la capacidad de las redes neuronales modernas para el autoaprendizaje, que mencionamos al principio del artículo. El programa diariamente recuerda incluso las transformaciones más pequeñas de la apariencia y actualiza nuestra imagen. Casi como miembros de nuestra familia. Otra cosa, si inicialmente intenta colocar una foto de hace 15 años en su perfil. Entonces la red neuronal ya estará en el papel de un antiguo compañero de clase: puede reconocer, o tal vez no.

¿La biometría reconocerá a una persona si comienza a usar barba o gafas?

El peinado, la barba, el bigote y las gafas no afectan la eficiencia del algoritmo. El código digital de una persona que expresa las características faciales depende de los puntos antropomórficos. Se mantienen sin cambios, independientemente del uso de gafas o el cambio de estilo. Además, durante la pandemia, las redes neuronales modernas aprendieron perfectamente a distinguir a las personas con máscaras médicas. Para hacer esto, los algoritmos se “reorientaron” para leer puntos antropomórficos ubicados en el área de los ojos, y las redes neuronales tuvieron que volver a entrenarse en bases con fotos de personas en máscaras. En febrero de 2020 Minivision (la compañía china) fue la primera que anunció la resolución del problema. Ya al comienzo de la pandemia, los ingenieros se dedicaron a la capacitación adicional de algoritmos en fotografías de empleados, conocidos y familiares. El programa tardó menos de dos meses en finalizarse.

¿Y si aplicas un maquillaje especial?

Todo depende de los objetivos que persigue la persona. Si el objetivo es hacerse pasar por otra persona, entonces es imposible, y he aquí por qué. Copiar la geometría de la cara de otra persona no es realista ni con superposiciones ni con la ayuda del maquillaje magistral. Si el objetivo principal es permanecer irreconocible para el sistema, entonces las posibilidades son un poco más altas. La gente ha estado tratando de engañar a la biometría facial desde el momento en que apareció. En el curso de maquillaje pegadizo, pegatinas y joyería lujosa en la cara, gafas-camaleones, máscaras médicas con la imagen de cara. Por ejemplo, en 2020, los miembros de la asociación británica de artistas Dazzle, en protesta por el uso de la biometría en los sistemas de videovigilancia de la ciudad, caminaron por Londres con un maquillaje especial. Pintaron triángulos y rayas brillantes y contrastantes en sus caras. Según los activistas, con la ayuda del maquillaje, les lograron volverse “irreconocibles” para el sistema de desbloqueo de sus dispositivos. Pero los grandes sistemas biométricos utilizados en bancos, centros de oficinas y redes de videovigilancia en la calle se utilizan algoritmos más precisos que en los teléfonos. Engañarlos con un maquillaje o gafas de «espía» es mucho más difícil.

¿Si la biometría reconozca la persona después de la cirugía plástica?

Los cambios significativos en la apariencia requieren la actualización de la plantilla biométrica de una persona. Esto incluye la pérdida del ojo, la alteración de la incisión ocular, la rinoplastia, el estiramiento facial y otras intervenciones quirúrgicas graves que afectan la geometría facial, pero las cicatrices, el aumento de labios y el Botox no afectan el reconocimiento facial.

¿Cómo distingue la biometría a los representantes de diferentes nacionalidades?

El principio de funcionamiento de los algoritmos de reconocimiento facial sigue siendo el mismo independientemente de la raza. Además, como en el caso de los gemelos, la red neuronal distingue las caras mucho mejor que la persona promedia. Sin embargo, mucho depende de cómo se entrenó la red neuronal. Un programa desarrollado en China, que utilizó principalmente bases de datos con fotos de personas de apariencia asiática para entrenar, puede reconocer peor las caras caucásicas, y viceversa. Así, en 2020, durante las protestas del movimiento BLM en los Estados Unidos, comenzaron a hablar sobre la discriminación en la biometría. A los desarrolladores de algoritmos se les reprocharon que los programas empezaron a fallar en identificar a los afroamericanos y confundirlos con delincuentes. En respuesta a las acusaciones, la Asociación Internacional de Biometría e Identificación probó el funcionamiento de una serie de grandes algoritmos. El informe de los resultados del estudio fue diseñado para refutar las acusaciones de “intolerancia” a la biometría. Los expertos enfatizaron que la precisión del reconocimiento no depende de la raza o el sesgo de una persona, sino de la calidad y las características del algoritmo en sí. Los principales desarrolladores del mundo utilizan bases de datos con fotos de personas de diferentes razas para entrenar redes neuronales. A pesar de que la probabilidad de error aún persiste, no siempre está relacionada con la cuestión demográfica. Así, algunos algoritmos reconocen mejor a las mujeres que a los hombres.

¿Se puede hacer el pasaporte biométrico a un niño pequeño?

La introducción de pasaportes biométricos en el mundo comenzó en la primera mitad de la década de 2000. De los documentos ordinarios, se distinguen por la presencia de un chip, donde se registra una foto digital de una persona y otra información biométrica. Esto puede ser huellas dactilares, una identificación del iris y otros datos. Hoy en día, los pasaportes biométricos se utilizan en más de 150 países de todo el mundo. Los pasaportes de nueva generación permiten un uso más activo de la biometría en la industria de viajes y transportes aéreos: para pasar los trámites previos al vuelo y el control de pasaportes. Sin embargo, el lugar “delgado” en el tema de la introducción de pasaportes biométricos sigue siendo la posibilidad de emitir dichos documentos para niños. La experiencia mundial ofrece diferentes opciones para resolver este problema. Por ejemplo, en Alemania los ciudadanos de 1 a 12 años no pueden emitir un pasaporte biométrico del modelo europeo, sino un simple “pasaporte de un niño”. Tal documento es adecuado para los movimientos dentro de la UE, pero en la mayoría de los países fuera de la UE no lo aceptarán. En España, para los niños menores de cinco años, la validez de los pasaportes biométricos está limitada a dos años.

¿La tarea de la biometría es rastrear a las personas?

El reconocimiento facial es una herramienta importante en el trabajo de la aplicación de la ley. La policía y las agencias de inteligencia utilizan videovigilancia inteligente para investigar crímenes, detener a delincuentes, combatir ataques terroristas y encontrar personas desaparecidas. Y, sin embargo, la biometría no se trata solo de mantener el orden, sino también de la comodidad en la vida cotidiana. Pago en tiendas y retiros de efectivo en cajeros automáticos, protección de datos en el teléfono en caso de robo, Internet-banking seguro: el reconocimiento facial nos hace la vida más fácil, más segura y más cómoda. Es por tal “buena biometría” y defiende RecFaces. En cuanto a las perspectivas de una mayor introducción de la biometría, todo dependerá del marco legal. En este sentido, la biometría se puede comparar con las armas: todo depende de cómo y cuándo usarlas. Para seguir desarrollando y aplicando la tecnología de reconocimiento facial, es importante que el estado elabore normas legales claras y transparentes, habiendo presentado previamente el problema de la recopilación y el almacenamiento de datos para el debate general.

¿Es muy fácil hackear la biometría? ¿Es posible engañar al sistema con fotos o videos que una persona comparte en las redes sociales?

Si es posible engañar a la biometría haciéndose pasar por otra persona en la identificación es una pregunta que preocupa a muchos. Para atacar los sistemas biométricos, use máscaras especiales, fotos y deepfake videos . La razón de las preocupaciones especiales a menudo es el contenido de video y foto, porque ambos atacantes pueden encontrar fácilmente en las redes sociales. Sin embargo, es importante entender que la creación de deepfake requiere una foto de muy alta calidad y resolución. Es imposible engañar a la seguridad biométrica con una simple foto de las redes sociales. Y, en general, hackear la biometría es una tarea extremadamente laboriosa en actualidad. La lucha contra el compromiso es un vector clave en el desarrollo de la tecnología biométrica moderna. Hay varios enfoques para la protección. El primero es analizar la imagen en diferentes espectros: convencional, infrarrojo, 3D infrarrojo. Al verificar, el sistema compara el equilibrio de la imagen a todo color y la imagen infrarroja. El segundo son los algoritmos de validación de liveness. Su tarea principal es asegurarse de que hay una persona viva frente a la cámara. La mayoría de las veces, liveness usa la verificación en línea. Se ofrece a una persona que realice una serie de acciones: parpadear, girar la cabeza, sonreír. El sistema tiene en cuenta no solo el hecho de ejecutar comandos, sino también la naturalidad de la cara, así como la uniformidad de las texturas circundantes durante el movimiento. Algunos algoritmos se aplican análisis de textura: leen reflejos en la piel, áreas claras y sombras en la cara. Otra opción es el frame-análisis. Le permite asegurarse de que la cara está inscrita en un fondo natural. Una foto de una persona en la pantalla de un dispositivo no pasará tal verificación: el sistema reconoce la presencia de un marco del dispositivo.

¿Puede el robo de datos biométricos dañar al usuario de alguna manera?

El temor de las personas sobre el tema del robo o la pérdida de datos biométricos, desafortunadamente, es bastante común. Debido a la falta de conocimiento de los principios de la tecnología, las personas a menudo tienden a exagerar las consecuencias de tales incidentes. En los sistemas biométricos modernos, toda la información se almacena encriptada en diferentes bases de datos. Las fotos de las personas, las plantillas biométricas y la información personal se convierten en un conjunto de números. La plantilla biométrica no es una clave, ni una tarjeta bancaria, ni una contraseña del teléfono. Sin un algoritmo correcto, es imposible restaurar el patrón, y recoger el algoritmo es prácticamente imposible. Además, los datos biométricos hacen que una persona sea menos vulnerable a los estafadores. La biometría es la mejor arma contra la ingeniería social, cuyas técnicas son tan populares entre los atacantes. Los códigos PIN y las contraseñas de una sola vez para realizar transacciones bancarias son fáciles de engañar, hablando con un interlocutor o haciéndose pasar por un empleado de una organización financiera. En comparación con la biometría, estas técnicas son irremediablemente obsoletas: si las víctimas de tales estafas tuvieran una identificación biométrica configurada, nunca perderían su dinero. Después de todo, a diferencia de los datos de la tarjeta bancaria, es imposible «atraer» a una persona a su “cara” o “dedos”. Por lo tanto, el acceso a la información confidencial y el riesgo de compromiso tiende a cero. La biometría es seguridad y conveniencia. Como todas las nuevas tecnologías, la tecnología de reconocimiento facial plantea muchos prejuicios y preguntas. Sin embargo, con cada año que pasa, los beneficios de la biometría facial para la persona promedia son cada vez más evidentes. Popularizar el conocimiento de la biometría y sus beneficios de aplicación es una de las misiones de RecFaces. Para conocer más sobre la biometría y las soluciones biométricas basadas en la biometría facial de RecFaces y su aplicación en diferentes ámbitos de la vida, podéis leer en nuestro blog y participar en webinares gratuitos. ¿Qué confusiones y mitos sobre la biometría conocéis?

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