Todos hemos visto en películas de cine y en televisión cómo parece bastante habitual el uso de métodos de identificación de personas haciendo uso de la biometría. Lector de huella dactilar o de la palma de la mano, escáner de retina o de iris, reconocimiento de la voz o del rostro, grafología, e incluso del ADN. Toda esa tecnología es real, excepto el reconocimiento instantáneo del ADN, aunque quizá no por mucho tiempo. Lo que no es del todo cierto es que su uso sea tan generalizado como puede parecer.
La realidad es que sólo el ADN y la huella dactilar tienen un estándar legal como método para identificar personas que sea considreado fiable. De estos dos, el análisis de ADN aún es demasiado lento para ser usado en aplicaciones en tiempo real. El resto de métodos tienen detrás una tecnología más o menos madura, y van mejorando cada día.
95% de precisión reconociendo rostros
Un gran ejemplo es un reciente avance en reconocimiento de rostros conseguido por un grupo de científicos de la Universidad Carlos III de Madrid, de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, y de la Universidad Técnica de Dinamarca. Ellos han conseguido desarrollar un software capaz de reconocer rostros a partir de imágenes digitales, con una precisión del 95% según publican en su web.
Lo novedoso de su desarrollo es que no sólo utiliza datos geométricos tomados de la imagen del rostro en cuestión. También incorpora datos distintivos de cada individuo, que en la imagen quedan representados por texturas. De este modo se aumenta la cantidad de información recolectada sobre el individuo, facilitando la identificación.
La realidad es que sólo el ADN y la huella dactilar tienen un estándar legal como método para identificar personas que sea considreado fiable. De estos dos, el análisis de ADN aún es demasiado lento para ser usado en aplicaciones en tiempo real. El resto de métodos tienen detrás una tecnología más o menos madura, y van mejorando cada día.
95% de precisión reconociendo rostros
Un gran ejemplo es un reciente avance en reconocimiento de rostros conseguido por un grupo de científicos de la Universidad Carlos III de Madrid, de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, y de la Universidad Técnica de Dinamarca. Ellos han conseguido desarrollar un software capaz de reconocer rostros a partir de imágenes digitales, con una precisión del 95% según publican en su web.
Lo novedoso de su desarrollo es que no sólo utiliza datos geométricos tomados de la imagen del rostro en cuestión. También incorpora datos distintivos de cada individuo, que en la imagen quedan representados por texturas. De este modo se aumenta la cantidad de información recolectada sobre el individuo, facilitando la identificación.
Foto: Universidad Carlos III de Madrid
“Nuestra forma de describirla (a una persona) sería mediante algunas características que el resto no posea, como por ejemplo la mujer alta de ojos azules o el chico calvo con barba. Intentamos aplicar esta idea a nuestro algoritmo”, comenta el profesor David Delgado Gómez, del Departamento de Estadística de la UC3M, “Con sólo la información geométrica se obtienen clasificaciones muy bajas, por lo que combinamos esta información con la proveniente de las texturas para obtener un modelo más robusto y se nos ocurrió una forma estadística de combinarlas que dio buenos resultados”.
Otro avance reciente en el reconocimiento de rostros es el conseguido por científicos de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid . Han desarrollado un software capaz de reconocer expresiones del rostro humano a partir de secuencias de vídeo. Aunque es aplicable más bien al reconocimiento de expresiones para inteligencia artificial que a la identificación de personas, es relevante la actividad científica alrededor de estas tecnologías y de otras similares.
Otro avance reciente en el reconocimiento de rostros es el conseguido por científicos de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid . Han desarrollado un software capaz de reconocer expresiones del rostro humano a partir de secuencias de vídeo. Aunque es aplicable más bien al reconocimiento de expresiones para inteligencia artificial que a la identificación de personas, es relevante la actividad científica alrededor de estas tecnologías y de otras similares.
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