Definición - ¿Qué significa reconocimiento facial?
El reconocimiento facial es una nueva tecnología que se está integrando en todo tipo de aplicaciones, desde quioscos de vigilancia de aeropuertos hasta motores de redes sociales.
También es una de las tecnologías más controvertidas que se están introduciendo hoy en día, ya que plantea preguntas profundas sobre la seguridad frente a los derechos de privacidad y cómo estas aplicaciones de reconocimiento facial pueden aplicarse de manera segura y justa.
El reconocimiento facial también se conoce como reconocimiento facial.
Techinfo explica el reconocimiento facial
El reconocimiento facial moderno depende claramente de tecnologías y algoritmos específicos que hemos construido durante la era del aprendizaje automático y la inteligencia artificial de principios del siglo XXI.
Específicamente, la mayoría de los programas de reconocimiento facial de vanguardia cuentan con un tipo de red neuronal llamada red neuronal convolucional (CNN). El sistema utiliza convoluciones y otros algoritmos que trabajan en etapas sucesivas para realizar análisis complejos de una imagen e incluso identificar personas, animales, objetos o entornos mediante análisis avanzados.
¿Cómo funciona una red neuronal convolucional?
Una de las funciones principales de la CNN es la detección de funciones. Usando algoritmos elaborados, el programa descompondrá una imagen mediante el cambio de color y el análisis local de píxeles de grupo para encontrar características, por ejemplo, en el rostro humano, características como narices, orejas, ojos, etc.
Las mismas redes neuronales de reconocimiento facial a menudo utilizan proporciones, como la proporción de ojos a la línea del cabello, de orejas a nariz u otras proporciones faciales estándar que pueden ayudar con el reconocimiento facial. El programa ML puede utilizar la singularidad de cada rostro para aprender a identificar al individuo utilizando datos existentes y principios de extrapolación.
Los expertos caracterizan las capas de una CNN como "trabajo de detective de Sherlock Holmes" en una imagen. Otros aspectos de este trabajo de investigación incluyen la agrupación máxima, donde el programa de aprendizaje automático solo mantiene la información más relevante mientras descarta datos inútiles, y un algoritmo de reconocimiento de patrones no lineales como ReLu, que a veces se describe como una "función de activación" dentro de la red. .
Las rondas consecutivas de convolución / ReLu / agrupación crean el efecto combinado. Técnicas como caminar a zancadas y padding permiten al programa "escanear" la topografía de una imagen para perfeccionar sus métodos.
Entonces, con toda esta tecnología ganadora, el motor de reconocimiento facial puede ser sorprendentemente hábil para aprender a reconocer el rostro de un individuo en particular en una multitud.
¿Cuáles son las preocupaciones?
Principalmente, las empresas que han utilizado abundantes imágenes públicas de Internet para reunir conjuntos de capacitación para programas sofisticados de reconocimiento facial enfrentan el retroceso y la resistencia de algunos de sus clientes, incluidos los departamentos de aplicación de la ley, y de los legisladores, defensores del consumidor y ciudadanos en general de los EE. UU.
En otras palabras, las personas no siempre se sienten cómodas permitiendo que estas tecnologías funcionen para identificarlas a partir de fotografías digitales. El contexto importa, al igual que la ley de privacidad aplicable. La idea de "IA ética", promovida por los principales innovadores y expertos de la industria, se aplica al reconocimiento facial de una manera particular.
Lo anterior muestra un poco sobre cómo funciona técnicamente el reconocimiento facial y cómo se está aplicando en nuestras sociedades. Ambos serán importantes en el futuro desarrollo de ML / AI en el futuro, ya que la funcionalidad de reconocimiento facial se integra cada vez más en elementos como timbres inteligentes y otros dispositivos potencialmente útiles en una vigilancia más amplia.