Reconocimiento facial es más útil

El reconocimiento facial robotizado, una tecnología ya muy avanzada, está en camino de superar al ojo humano en precisión, una vez que se incluyan imágenes 3D en el procesado de los datos, un reto en el que trabajan los tecnólogos, dijo uno de los creadores del sistema de identificación que usa Facebook.

Eden Shochat, cofundador de la empresa Face.com, adquirida hace tres años por Facebook para mejorar el reconocimiento facial de forma masiva, visitó recientemente Madrid para participar en un foro sobre tendencias futuras (FTF).

Los niveles de precisión de los ordenadores gracias a la inteligencia artificial a la hora de identificar rostros son ya casi iguales a los del ojo humano, pero en breve podrían superar a los del hombre, dice este joven israelí, actualmente socio de un fondo de inversión dotado con unos 164 mil 600 millones de dólares para proyectos de capital riesgo.

Shochat explica que el escollo para que la identificación de imágenes robotizadas no tenga ya una precisión del 100%, por encima de la del hombre, cuya efectividad está en torno al 98%, no es técnico, dado que los algoritmos estarían resueltos, sino por falta de imágenes suficientes en 3D, todavía muy escasas.

La tecnología de reconocimiento facial funciona a partir de comparaciones entre los atributos de la cara de la persona que se quiere identificar y los de millones de individuos con características similares contenidas en una enorme base de datos.

Cuanto mayor sea el volumen de información disponible, mayor será la precisión del sistema a la hora de reconocer las caras, detalla.

Dado que las cámaras 3D son todavía excesivamente caras, las imágenes en tres dimensiones hasta el momento accesibles son escasas, algo que previsiblemente cambiará según pase el tiempo, afirma este experto informático.

Shochat ha creado varias start up de éxito antes de la venta de Face.com.

El uso de imágenes de rostros en 3D para identificación masiva facial será“un hito” tecnológico, añade. Sus aplicaciones podrían extenderse a áreas como la seguridad, para el reconocimiento automático de criminales o delincuentes, a partir de la comparación de imágenes.