Con la capacidad de desbloquear nuestros dispositivos, realizar pagos seguros y disfrutar de experiencias de RA, el reconocimiento facial ha llegado para quedarse. Exploremos evolución de la tecnología de reconocimiento facial en los Smartphone, así como sus implicaciones futuras.
El reconocimiento facial es un sistema de identificación y autenticación que utiliza características distintivas del rostro de una persona para reconocer su identidad. ¿Cómo funciona el reconocimiento facial? Funciona capturando y analizando patrones faciales únicos, como la forma de los ojos, la nariz, la boca y la geometría general del rostro.
Luego, estos patrones se comparan con los almacenados en una base de datos para encontrar una coincidencia. Permite a los usuarios acceder a sus dispositivos con el desbloqueo facial, simplemente mirando la pantalla, lo que brinda comodidad y seguridad adicional.
Gracias a esta tecnología, los usuarios pueden autorizar transacciones utilizando únicamente su rostro, eliminando la necesidad de introducir contraseñas o PINs. Esto proporciona un nivel adicional de seguridad y conveniencia, permitiendo a los usuarios realizar compras de manera rápida y sin problemas.
Los primeros pasos del reconocimiento facial en los smartphones
El desarrollo del reconocimiento facial es atribuido a diversas personas e investigadores a lo largo de los años. Uno de los primeros trabajos importantes en este campo fue realizado por Woody Bledsoe, Helen Chan Wolf y Charles Bisson en la década de 1960 en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).
Sin embargo, fue en la década de 1990 cuando se produjeron avances significativos, como el trabajo de científicos como Takeo Kanade y Paul Viola. Inicialmente, se basaba en algoritmos simples para detectar puntos clave en el rostro.
Sin embargo, con el advenimiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se ha vuelto mucho más sofisticado. Los sistemas modernos utilizan redes neuronales profundas y algoritmos avanzados para reconocer y distinguir rostros con una precisión cada vez mayor.
Primeros dispositivos en implementar esta tecnología
- iPhone X: Fue lanzado por Apple en septiembre de 2017 y fue el primer iPhone en utilizar la tecnología Face ID. El Face ID permite desbloquear el dispositivo, autenticar pagos y acceder a aplicaciones simplemente mirando la pantalla.
- Samsung Galaxy S8: Lanzado en abril de 2017, el Galaxy S8 de Samsung introdujo la función de reconocimiento facial para desbloquear el dispositivo. Microsoft Lumia 950 XL: Lanzado en 2015, era uno de los primeros en incorporar el Windows Hello. Permitía a los usuarios desbloquear el dispositivo, acceder a aplicaciones y realizar pagos utilizando su rostro.
- OnePlus 5T: En noviembre de 2017, OnePlus presentó el OnePlus 5T, que incorporaba un sistema de reconocimiento facial llamado “Face Unlock”.
Métodos utilizados en esos primeros smartphones
Los primeros smartphones que implementaron el reconocimiento facial utilizaron métodos más simples en comparación con las tecnologías actuales. Aquí te explico algunos de los métodos utilizados por estos dispositivos:
- Detección de patrones faciales: Estos primeros dispositivos utilizaban algoritmos para detectar patrones faciales básicos, como los ojos, la nariz y la boca. Estos puntos clave eran identificados y comparados con los patrones almacenados en la base de datos del dispositivo.
- Reconocimiento de características faciales: Otro enfoque utilizado por los primeros smartphones fue reconocer características faciales específicas, como la distancia entre los ojos, la forma del rostro o la disposición de los rasgos faciales.
- Comparación de imágenes en 2D: Algunos de estos dispositivos simplemente comparaban una imagen en tiempo real capturada por la cámara frontal con una imagen predefinida almacenada en la base de datos del dispositivo.
Limitaciones y desafíos iniciales enfrentados
Estos métodos iniciales para el reconocimiento facial eran menos precisos y más susceptibles a errores en comparación con las tecnologías más avanzadas de hoy. Además, estos métodos también podían ser más vulnerables a trucos, como utilizar una fotografía o un video del usuario para engañar al sistema.
Los algoritmos utilizados en esos dispositivos eran menos sofisticados y no tenían la capacidad de analizar los patrones faciales de manera detallada. En lugar de eso, se centraban en reconocer características faciales básicas, como la distancia entre los ojos o la forma general del rostro.
Se podía utilizar una fotografía impresa o un video del propietario para engañar al sistema y desbloquear el dispositivo. Esto se debía a que estos primeros sistemas solo comparaban imágenes en tiempo real con imágenes almacenadas, sin tener la capacidad de distinguir entre una imagen real y una imagen estática.
Avances y mejoras en el reconocimiento facial biométrico
Afortunadamente, a medida que la tecnología ha evolucionado, se han desarrollado métodos más seguros y precisos para el reconocimiento facial en los dispositivos móviles. La introducción de redes neuronales profundas y un análisis más detallado de los patrones faciales ha mejorado significativamente la precisión y la seguridad de esta tecnología.
Estos avances han permitido una experiencia de usuario más rápida y conveniente. Aquí te menciono algunas de las mejoras técnicas más destacadas:
Algoritmos más sofisticados
Gracias a los avances en la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo (deep learning), se han desarrollado algoritmos más sofisticados. No se centran solo en aspectos básicos del rostro, sino que también pueden reconocer patrones más detallados, como la forma de los ojos, la nariz, la boca y otras características únicas.
Redes neuronales convolucionales
Las redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés) son una arquitectura de aprendizaje profundo utilizada en el procesamiento de imágenes, lo cual también incluye el reconocimiento facial. Estas redes neuronales están diseñadas para detectar y reconocer patrones específicos en imágenes, lo que permite una mayor precisión en el reconocimiento facial.
Mayor capacidad de procesamiento
Los Smartphone modernos cuentan con una mayor capacidad de procesamiento, gracias a la incorporación de procesadores más potentes y mejores unidades de procesamiento gráfico (GPU). Esto permite realizar cálculos más complejos en tiempo real, lo que se traduce en un reconocimiento facial más rápido y eficiente.
Mejoras en la iluminación y detección de rostros
Los sensores de iluminación infrarroja y los sensores de profundidad, como los sistemas de detección de cara 3D, permiten una mejor captura de los rasgos faciales en diversas condiciones de iluminación, incluso en la oscuridad.
Aprendizaje continuo y adaptativo
Esto significa que, a medida que el usuario desbloquea o utiliza el reconocimiento facial en diferentes situaciones, el sistema aprende y se adapta para mejorar la precisión y velocidad de reconocimiento en esos escenarios específicos.
Descripción de los algoritmos más utilizados en la actualidad
- Eigenfaces:
El algoritmo Eigenfaces utiliza el análisis de componentes principales (PCA, por sus siglas en inglés) para reconocer rostros. Este método busca una representación compacta del rostro, los rostros se comparan mediante la distancia euclidiana o el enfoque del vecino más cercano para encontrar una coincidencia.
- Fisherfaces:
También conocido como Linear Discriminant Analysis o LDA busca encontrar características discriminantes en los rostros para identificar de manera más precisa a cada individuo. Además de reducir la dimensionalidad del espacio de características, este algoritmo considera la variabilidad de diferentes clases (rostros) para maximizar la separabilidad entre ellas.
- Local Binary Patterns (LBP):
El algoritmo LBP se basa en la detección de patrones locales en una imagen. Examina cada píxel y compara su nivel de gris con los píxeles vecinos, generando un número binario para describir el patrón. Luego, se utiliza un algoritmo de clasificación, como Support Vector Machines (SVM) o k-Nearest Neighbors (k-NN), para reconocer patrones en los rostros.
- Deep Learning (Redes Neuronales Convolucionales):
Estas redes están diseñadas para aprender patrones y características complejas en imágenes. Puede aprender a reconocer rasgos específicos, como la distribución general del rostro. Después de entrenar la red con una gran cantidad de imágenes de rostros, se utiliza la salida de la red para la comparación y reconocimiento de rostros.
Usos, aplicaciones y tipos de reconocimiento facial en los Smartphone
La importancia del reconocimiento facial se basa en su amplia gama de usos y aplicaciones en diversos campos. Aquí hay algunos ejemplos:
- El reconocimiento facial se utiliza comúnmente en teléfonos inteligentes y tabletas como una forma conveniente y segura de desbloquear el dispositivo.
- Algunas aplicaciones de pagos móviles utilizan la tecnología de reconocimiento facial para autorizar transacciones.
- La tecnología de reconocimiento facial se utiliza en aplicaciones de realidad aumentada para la superposición de efectos, filtros y elementos interactivos en tiempo real, como máscaras virtuales.
Futuro del reconocimiento facial en los Smartphone
La tecnología de reconocimiento facial en móviles ha experimentado avances significativos en los últimos años, y se espera que continúe evolucionando y mejorando en el futuro. Aquí hay algunas tendencias y avances que se prevé que se desarrollen en la tecnología de reconocimiento facial en móviles:
- Se espera que los algoritmos de reconocimiento facial sean cada vez más precisos mediante el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) más avanzadas y técnicas de deep learning y escaneo 3D.
- Los avances en la detección de vida, como el reconocimiento de parpadeo y movimiento, ayudarán a prevenir el uso de fotos o videos para engañar al sistema.
- Mejor rendimiento en condiciones de poca iluminación, variaciones en las expresiones faciales y cambios en el estilo de cabello o uso de accesorios.
- Integración con otras tecnologías.
- Expansión de aplicaciones.
Es importante tener en cuenta que también pueden surgir desafíos éticos y de seguridad asociados con el uso generalizado de esta tecnología. Es fundamental que se sigan desarrollando y estableciendo normas de privacidad y protección de datos para garantizar un uso justo y seguro del reconocimiento facial en el futuro.
Desde los primeros intentos de desbloqueo facial en 2011 hasta los sofisticados sistemas de reconocimiento facial en 3D en la actualidad, hemos presenciado un progreso increíble en esta tecnología. El reconocimiento facial en smartphones ha pasado de ser una característica novedosa a convertirse en una herramienta en nuestra vida cotidiana.
A medida que avanzamos hacia el futuro, la tecnología de reconocimiento facial seguirá mejorando en términos de precisión, seguridad y rendimiento en condiciones adversas. ¡El futuro es emocionante y lleno de posibilidades!
