Relógio de ponto com reconhecimento facial
Seguro que has oído hablar del reloj registrador de jornada con reconocimiento facial, pero ¿sabes cómo funciona este sistema?
Es bastante habitual leer numerosos artículos que hablan de la existencia de un reloj para fichar con reconocimiento facial pero raramente conocemos cómo se descubrió este sistema y qué posibilidades deparará en el futuro.
A pesar de asociarse fácilmente con el software de ciencia ficción, su rápida evolución y difusión lo está volviendo parte del día a día de las personas.
Son varios los sectores que utilizan este sistema, tales como:
- Reconocimiento de personas por parte de la policía.
- Control fronterizo
- Tiendas
- Tecnología móvil como teléfonos celulares.
- Bancos
- Finanzas
¿CÓMO SURGIÓ EL RECONOCIMIENTO FACIAL?
Demos un paso atrás en el tiempo y veamos cómo surgió el reconocimiento facial.
Las primeras noticias de esta tecnología datan de los años 60 del pasado siglo, donde Woody Bledsoe, Helen Chan Wolf y Charles Bisson trabajaron en el método para reconocer un rostro humano usando como recurso un ordenador.
Aunque la mayor parte del trabajo nunca se publicó, debido a que una agencia de inteligencia secreta financiaba la investigación, se hizo público que el trabajo consistía en marcar manualmente varios puntos de referencia.
Los puntos de referencia faciales se ubicaron en lugares como:
- Centro del ojo
- Boca
- Nariz
- Puntos faciales característicos
Para compensar las diferentes posiciones de las personas, estos puntos fueron movidos matemáticamente por la computadora.
Las distancias desde estos puntos se calcularon y compararon entre imágenes para determinar la identidad.
Aunque el descubrimiento se vio “obstaculizado” por la precaria tecnología de la época, este trabajo fue un hito importante para demostrar que la biometría facial era viable.
LA EVOLUCIÓN DEL RECONOCIMIENTO FACIAL
En la década de 1970, Goldstein, Harmon y Lesk decidieron basarse en el trabajo desarrollado por Bledsoe y sus colegas.
Estos aumentaron el número de marcadores a 21, incluidos datos como el color del cabello y la forma de los labios.
Aunque los marcadores aumentaron la precisión del reconocimiento facial, las mediciones y ubicaciones de los marcadores tenían que realizarse manualmente, lo que hacía que esta fuera una labor que requería mucho tiempo.
El final de la década de 1980, a partir del uso del álgebra lineal, un proceso conocido como Eigenface, desarrollado por Sirovich y Kirby, mostró a través de numerosas imágenes faciales que era posible formar un conjunto de rasgos básicos.
Este trabajo fue continuado por Turk y Pentland en 1991, quienes mostraron los primeros ejemplos de reconocimiento facial de modo automático.
PROGRAMA FERET
El programa FERET (Tecnología de reconocimiento facial) fue lanzado por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) y el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EEUU.
Este proyecto implicó la creación de un banco de imágenes faciales, con los datos asociados a las mismas, que contenía 2.413 fotografías, pertenecientes a 856 personas.
La intención era favorecer la innovación en el campo del reconocimiento facial, permitiendo obtener resultados más interesantes en esta tecnología.
En 2000, en el NIST comenzaron las pruebas de voluntarios que proporcionaban su rostro para el reconocimiento facial (FRVT), que fueron utilizadas para proporcionar evaluaciones gubernamentales independientes.
En 2006, se dio un paso hacia la consolidación de esta tecnología y el principal objetivo del Face Recognition Grand Challenge fue promover y mejorar la tecnología de reconocimiento facial existente.
Esta tecnología ya utiliza los últimos algoritmos disponibles, como fotografías faciales de alta resolución, escaneos 3D e imágenes del iris.
Los resultados finales mostraron que los nuevos algoritmos eran 10 veces más precisos que los obtenidos en 2000 y 100 veces más precisos que los obtenidos en 1995, lo que demostró el avance incesante del reconocimiento facial en la última década.
RECONOCIMIENTO FACIAL – DE LAS REDES SOCIALES A LOS SMARTPHONES
La evolución del reconocimiento facial llevó esta tecnología a las redes sociales, donde en 2010 Facebook comenzó a implementar la funcionalidad de reconocimiento facial que permite identificar (con un tag) a las personas que están presentes en las fotografías.
Esta función generó una acalorada polémica sobre la privacidad de los usuarios, sin embargo, esta polémica no afectó la popularidad del programa (Facebook) donde se suben y etiquetan más de 350 millones de fotos diariamente.
La evolución a partir de 2010 fue enorme y en septiembre de 2017 Apple lanzó el primer iPhone con la opción de desbloqueo con FaceID, tecnología de Apple que utiliza reconocimiento facial.
RELOJES REGISTRADORES CON RECONOCIMIENTO FACIAL – BIOMETRÍA
Los relojes registradores de reconocimiento facial forman parte de los relojes para fichar biométricos. Estos permiten el registro mediante lectura facial de los empleados previamente registrados, en el lugar donde trabajan.
Si la lectura biométrica indica que la persona que desea acceder a las instalaciones no está autorizada para hacerlo, el sistema de control de acceso bloqueará la entrada de dicha persona.
La lectura biométrica aporta numerosas ventajas para las empresas, tales como:
- Seguridad
- Fiabilidad
- Velocidad
- Integración y sincronización de datos
- Gestión transparente
- Extremadamente difícil de falsificar
EL FUTURO DEL RECONOCIMIENTO FACIAL
Con el paso del tiempo, la tecnología que implica el reconocimiento facial la veremos prosperar de forma exponencial y su uso extendido en los más diversos ámbitos.
Ya desde el año 2020, se han advertido tendencias en el uso del reconocimiento facial a nivel mundial que comienzan a definirse como, por ejemplo:
- Comercio y proveedores que prestaran una atención personalizada basada en el cliente.
- Comercios con atención al público mediante robots
- Hoteles.
- Cajeros automáticos electrónicos.
- Medios de transporte público
- Compañías aéreas
El reconocimiento facial permite satisfacer numerosas necesidades de las empresas y le ayuda a evolucionar utilizando una tecnología que, a pesar de ser relativamente reciente para el público, ya cuenta con innumerables años de investigación y evolución.