Cómo el cubrebocas "fastidia" a los algoritmos de reconocimiento facial | Newsweek México


Cómo el cubrebocas “fastidia” a los algoritmos de reconocimiento facial



La pandemia de coronavirus fomentó el uso generalizado de cubrebocas. Sin embargo, esta medida para frenar los contagios ha afectado el funcionamiento de los algoritmos de reconocimiento facial, una tecnología utilizada tanto en productos comunes como los celulares como en estrategias de vigilancia gobiernos.

El objetivo del cubrebocas es evitar que virus y bacterias se esparzan por el aire, e incluso algunos bloquean la entrada de éstos hacia el portador. Para lograrlo, cubren la boca y la nariz, además de una parte de las mejillas.

Por esa razón, explica un estudio preliminar del Instituto nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos (NIST, por sus siglas en inglés), los algoritmos comerciales de reconocimiento facial presentaron fallas en identificar a personas que usen estos filtros.

“Incluso el mejor de los 89 algoritmos comerciales de reconocimiento facial probados tuvo tasas de error entre 5% y 50% al combinar cubrebocas aplicadas digitalmente con fotos de la misma persona sin máscara”, explica el informe publicado el martes en su página web.

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Las fotos de personas con cubrebocas causaron que,  con mayor frecuencia, los algoritmos no pudieran procesar una cara, técnicamente denominada “falla de inscripción o plantilla“.

Foto: B. Hayes/NIST

Según el informe, las tasas de error de los algoritmos fueron más bajas con los tapabocas redondas, mientras que las negras afectaron más el rendimiento en comparación con las azules quirúrgicas, aunque debido a limitaciones de tiempo y recursos, el equipo no pudo probar el efecto del color por completo.

Mei Ngan, un científico informático del NIST y autor del informe, declaró que “tenemos que entender cómo la tecnología de reconocimiento facial se ocupa de los rostros enmascarados“.

Dijo que en el futuro proyectan probar la precisión de los algoritmos que se desarrollen intencionalmente con las caras enmascaradas en mente.

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El equipo del NIST exploró qué tan bien la tecnología pudo realizar correspondencia “uno a uno” –comparar una foto otra de la misma persona– como la utilizada para desbloquear un teléfono o cotejar un pasaporte.

La prueba no incluyó la capacidad de los algoritmos para realizar una coincidencia “uno a muchos”, utilizada para determinar si una persona en una foto coincide con alguna en una base de datos de imágenes conocidas, como la utilizada por autoridades de seguridad.

Ngan dijo que si bien ningún algoritmo se diseñó previo a la pandemia y que ellos utilizaron cubrebocas digitales, el estudio proporciona algunas lecciones generales al comparar el rendimiento de este tipo de tecnologías.

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