El uso de barbijo dificulta el reconocimiento facial: los algoritmos pueden fallar la mitad de las veces

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El NIST realizó una investigación del efecto de los barbijos en el software de reconocimiento facial

El NIST realizó una investigación del efecto de los barbijos en el software de reconocimiento facial

El uso de barbijos está dificultando el funcionamiento de los sistemas de reconocimiento facial. Según un estudio del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EE. UU, que implicó el análisis de 89 algoritmos de los más actualizados actualmente, se identificaron tasas de error de entre 5 y 50% cuando se añadía un tapabocas al rostro que se buscaba reconocer.

“Comenzamos centrándonos en cómo se desarrolló un algoritmo antes de que la pandemia pudiera afectarlo por personas con máscaras faciales. Más adelante, este verano, planeamos probar la precisión de los algoritmos que se desarrollaron intencionalmente teniendo en cuenta los rostros con tapabocas“, dijo en el comunicado oficial Mei Ngan, científico informático del NIST y autor del informe.

Entender el funcionamiento de este tipo de algoritmo en el marco de esta nueva normalidad que implica el uso casi continuo de tapabocas resulta de utilidad teniendo en cuenta que este factor biométrico se utiliza para desbloquear el teléfono, así como para verificar la identidad en otro tipo de dispositivos. En este sentido puede ser también un desafío para los sistemas de control y vigilancia basados en estos datos.

El equipo de investigación aplicó digitalmente barbijos a las fotos originales de diferentes rostros, con el objetivo de probar el rendimiento de los algoritmos. En el estudio se emplearon diferentes variantes de tapabocas digitales que contemplaban diversas formas, color y niveles de cobertura.

El uso de barbijos produjo tasas de error en los algoritmos de reconocmiento facial de hasta 50%. (REUTERS/Thomas Peter)
El uso de barbijos produjo tasas de error en los algoritmos de reconocmiento facial de hasta 50%. (REUTERS/Thomas Peter)

En el estudio concluyeron que los algoritmos más sofisticados fallaban aproximadamente el 5% de las veces e incluso muchos llegaron a tener una tasa de error de entre el 20 y el 50%.

Los errores en el reconocimiento facial pueden tomar la forma de un “falso negativo”, donde el algoritmo no puede hacer coincidir dos fotos de la misma persona, o un “falso positivo”, donde indica incorrectamente una coincidencia entre fotos de dos personas diferentes, se destaca en el informe

Además, los investigadores concluyeron que cuanto más cubra la nariz una máscara, menor será la precisión del algoritmo.

También comprobaron que la forma y el color de un barbijo son importantes: las tasas de error del algoritmo fueron usualmente más bajas con las máscaras redondas. A su vez, los tapabocas de color negro afectaron aún más el rendimiento del algoritmo en comparación con las azules. De todos modos, en relación a este punto, en el informe se destaca que debido a limitaciones de tiempo y recursos, el equipo no pudo evaluar de forma concluyente el efecto del color.

Una mujer con una mascarilla usa su celular en Manhattan, Estados Unidos, el 11 de marzo de 2020 (REUTERS/Andrew Kelly/File Photo)
Una mujer con una mascarilla usa su celular en Manhattan, Estados Unidos, el 11 de marzo de 2020 (REUTERS/Andrew Kelly/File Photo)

Este trabajo se realizó en colaboración con la Dirección de Ciencia y Tecnología del Departamento de Seguridad Nacional, la Oficina de Gestión de Identidad Biométrica y la Aduana y Protección de Fronteras.

El uso de barbijos generó un nuevo desafío en el ámbito de la inteligencia artificial. No sorprendería que a futuro las compañías tengan en cuenta este elemento para afinar el funcionamiento de sus algoritmos. De hecho, en mayo, se supo que Apple añadió cambios en el código en iOS 13.5, sistema operativo móvil para iPhone y iPad, con el objetivo de que sea más sencillo desbloquear el celular cuando se esté utilizando barbijo.

Un ingeniero de software trabaja en un programa de reconocimiento facial que identifica a las personas cuando usan una máscara facial en el laboratorio de desarrollo del fabricante chino de electrónica Hanwang (Hanvon) Technology en Beijing. Foto tomada el 6 de marzo de 2020. (REUTERS/Thomas Peter)
Un ingeniero de software trabaja en un programa de reconocimiento facial que identifica a las personas cuando usan una máscara facial en el laboratorio de desarrollo del fabricante chino de electrónica Hanwang (Hanvon) Technology en Beijing. Foto tomada el 6 de marzo de 2020. (REUTERS/Thomas Peter)

Según se puedo ver en videos compartidos en aquel entonces, los dispositivos Apple que integren reconocimiento facial saltarán de inmediato a la pantalla que requiere el ingreso del código numérico si se detecta que el usuario lleva una mascarilla, una medida de prevención cada vez más extendida a raíz del avance del coronavirus.

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