¿En qué consiste el reconocimiento facial?

Un analizador facial es un software que identifica o confirma la identidad de una persona a partir del rostro. Funciona mediante la identificación y medición de los rasgos faciales en una imagen. El reconocimiento facial puede identificar rostros humanos en imágenes o videos, determinar si el rostro que aparece en dos imágenes pertenece a la misma persona o buscar un rostro entre una gran colección de imágenes existentes. Los sistemas de seguridad biométricos utilizan el reconocimiento facial para identificar de forma exclusiva a las personas durante la incorporación o el inicio de sesión de los usuarios, así como para reforzar la actividad de autenticación de estos. Los dispositivos móviles y personales también utilizan con frecuencia la tecnología de los analizadores faciales para proteger los dispositivos.

¿Cuáles son las ventajas de la tecnología de reconocimiento facial?

Estas son algunas de las ventajas de los sistemas de reconocimiento facial:

Seguridad eficiente

El reconocimiento facial es un sistema de verificación rápido y eficaz. Es más rápido y cómodo en comparación con otras tecnologías biométricas, como las huellas dactilares o el escáner de retina. También existen menos puntos de contacto al utilizar el reconocimiento facial que al introducir contraseñas o PIN. Admite la autenticación multifactor para una verificación de seguridad adicional.

Mayor precisión

El reconocimiento facial es una forma más precisa de identificar a las personas que el simple uso de un número de móvil, una dirección de correo electrónico, una dirección postal o una dirección IP. Por ejemplo, la mayoría de los servicios de intercambio, desde las acciones hasta las criptomonedas, dependen ahora del reconocimiento facial para proteger a los clientes y sus activos.

Una integración más fácil

La tecnología de reconocimiento facial es compatible con la mayoría de los programas de software de seguridad y se integra fácilmente en estos. Por ejemplo, los teléfonos inteligentes con cámaras frontales cuentan con compatibilidad incorporada con algoritmos de reconocimiento facial o código de software.

¿Cuáles son los casos de uso de los sistemas de reconocimiento facial?

A continuación se presentan algunas aplicaciones prácticas de un sistema de reconocimiento facial:

Detección de fraudes

Las empresas utilizan el reconocimiento facial para identificar de forma exclusiva a los usuarios que crean una nueva cuenta en una plataforma en línea. Una vez que esto se realiza, se puede utilizar el reconocimiento facial para verificar la identidad de la persona que realmente utiliza la cuenta en caso de que se produzca una actividad de riesgo o sospechosa en la cuenta.

Seguridad cibernética

Las empresas utilizan la tecnología de reconocimiento facial en lugar de las contraseñas para reforzar las medidas de seguridad cibernética. Es difícil acceder sin autorización a los sistemas de reconocimiento facial, ya que no se puede cambiar nada del rostro. El software de reconocimiento facial también es una herramienta de seguridad cómoda y de gran precisión para desbloquear teléfonos inteligentes y otros dispositivos personales.

Control de aeropuertos y fronteras

Muchos aeropuertos utilizan los datos biométricos como pasaportes, con lo que los viajeros pueden evitar las largas filas y pasar por una terminal automatizada para llegar más rápidamente a la puerta de embarque. La tecnología de reconocimiento facial en forma de pasaportes electrónicos reduce los tiempos de espera y mejora la seguridad.

Banca

Las personas pueden autenticar las transacciones con solo mirar el teléfono o la computadora, en lugar de utilizar contraseñas de un solo uso o la verificación en dos pasos. El reconocimiento facial es más seguro ya que no se utilizan contraseñas que los hackers puedan vulnerar. Del mismo modo, en algunos cajeros automáticos y cajas registradoras se puede utilizar el reconocimiento facial para aprobar los pagos.

Sanidad

El reconocimiento facial se puede utilizar para acceder a los historiales de los pacientes. Puede optimizar el proceso de registro de pacientes en un centro de salud y detectar de forma automática el dolor y las emociones de los pacientes.

¿Cómo funciona el reconocimiento facial?

El reconocimiento facial funciona en tres pasos: detección, análisis y reconocimiento.

Detección

La detección es el proceso de encontrar un rostro en una imagen. Gracias a la visión artificial, el reconocimiento facial puede detectar e identificar rostros individuales a partir de una imagen que contenga el rostro de una o varias personas. Puede detectar los datos faciales tanto en los perfiles frontales como en los laterales del rostro.

Visión artificial

Las máquinas utilizan la visión artificial para identificar a las personas, los lugares y los objetos en las imágenes con una precisión igual o superior a la humana y con una velocidad y eficacia mucho mayores. Mediante una compleja tecnología de inteligencia artificial (IA), la visión artificial automatiza la extracción, el análisis, la clasificación y la comprensión de la información útil a partir de los datos de las imágenes. Los datos de la imagen adoptan muchas formas, como las siguientes:

  • Imágenes individuales
  • Secuencias de video
  • Visualizaciones de varias cámaras
  • Datos tridimensionales

Análisis

Posteriormente, el sistema de reconocimiento facial analiza la imagen del rostro. Asigna y lee la geometría del rostro y las expresiones faciales. Identifica los puntos de referencia faciales que son clave para distinguir un rostro de otros objetos. La tecnología de reconocimiento facial por lo general busca lo siguiente:
 
  • Distancia entre los ojos
  • Distancia de la frente a la barbilla
  • Distancia entre la nariz y la boca
  • Profundidad de las cuencas oculares
  • Forma de los pómulos
  • Contorno de los labios, las orejas y la barbilla
 
A continuación, el sistema convierte los datos de reconocimiento facial en una cadena de números o puntos denominada huella facial. Cada persona tiene una huella facial única, de forma similar a una huella dactilar. La información utilizada por el reconocimiento facial también se puede utilizar a la inversa para reconstruir digitalmente el rostro de una persona.

Reconocimiento

El reconocimiento facial puede identificar a una persona al comparar los rostros de dos o más imágenes y evaluar la probabilidad de que coincidan. Por ejemplo, puede verificar que el rostro mostrado en una autofoto tomada con la cámara de un móvil coincide con el rostro de una imagen de un documento de identidad emitido por el gobierno, como un permiso de conducir o un pasaporte, así como verificar que el rostro que aparece en la autofoto no coincide con un rostro de un conjunto de rostros capturados previamente.

¿El reconocimiento facial es preciso?

Los algoritmos de reconocimiento facial tienen una precisión casi perfecta en condiciones ideales. Existe una mayor tasa de éxito en entornos controlados, pero generalmente una tasa de rendimiento inferior en el mundo real. Es difícil predecir con exactitud la tasa de éxito de esta tecnología, ya que ninguna medida única proporciona un panorama completo.
 
Por ejemplo, los algoritmos de verificación facial que buscan coincidencias entre personas e imágenes de referencia claras, como una licencia de conducción o una foto policial, logran puntuaciones de alta precisión. Sin embargo, este nivel de precisión únicamente es posible con lo siguiente:
 
  • Posicionamiento e iluminación coherentes
  • Rasgos faciales claros y libres de obstrucciones
  • Colores y fondos controlados
  • Calidad de la cámara y resolución de la imagen
 
Otro factor que influye en las tasas de error es el envejecimiento. Con el tiempo, los cambios en el rostro dificultan la coincidencia con las fotografías tomadas años antes.

¿Es seguro el reconocimiento facial?

Los sistemas de reconocimiento de rostros humanos utilizan patrones matemáticos únicos para almacenar los datos biométricos. Por lo tanto, son uno de los métodos de identificación más seguros y eficaces de la tecnología biométrica. Los datos faciales se pueden anonimizar y mantener en privado para reducir el riesgo de acceso no autorizado. La tecnología de detección de actividad vital distingue entre usuarios vivos y sus imágenes faciales. Esto evita que el sistema sea engañado con la fotografía de un usuario vivo.

¿En qué consiste la puntuación de confianza en el reconocimiento facial?

Las puntuaciones de confianza, también conocidas como puntuaciones de similitud, son cruciales para los sistemas de detección y comparación de rostros. Proporcionan información acerca del grado de similitud entre dos imágenes. Una puntuación de confianza más alta indica una mayor probabilidad de que dos imágenes correspondan a la misma persona. Así, las puntuaciones de confianza utilizan la IA para predecir si un rostro existe en una imagen o coincide con un rostro de otra imagen.

Umbral de puntuación de confianza

Cada predicción que el sistema de reconocimiento facial hace mediante la IA cuenta con un nivel de umbral de puntuación correspondiente que se puede modificar. En un escenario típico, la mayoría de las coincidencias automatizadas se realizan sobre un porcentaje muy alto, por ejemplo, por encima de una puntuación de confianza del 99 %. Las coincidencias que tengan puntuaciones de confianza más bajas se pueden utilizar para ver las siguientes posibles coincidencias más cercanas, que luego son evaluadas más a fondo por un investigador humano.

¿Qué otros tipos de tecnología de identificación biométrica existen?

La identificación biométrica es el proceso de identificación de individuos basado en rasgos únicos y distinguibles. Además del reconocimiento facial, existen otros muchos tipos de identificación biométrica:

Verificación de huellas dactilares

El software de reconocimiento de huellas dactilares verifica la identidad de un individuo al comparar sus huellas dactilares con una o más huellas dactilares incluidas en una base de datos.

Coincidencia de ADN

La coincidencia de ADN identifica a un individuo mediante el análisis de segmentos de su ADN. La tecnología secuencia el ADN en un laboratorio y lo compara con las muestras contenidas en una base de datos.

Reconocimiento ocular

El reconocimiento ocular analiza las características del iris o los patrones de las venas de la retina para determinar una coincidencia e identificar a un individuo.

Reconocimiento de la geometría de la mano

Es posible identificar a los individuos de forma exclusiva a través de las características geométricas de sus manos, como la longitud de los dedos y la anchura de la mano. Una cámara capta una imagen de la silueta de la mano y la compara frente a una base de datos.

Reconocimiento de voz

Los sistemas de reconocimiento de voz extraen las características que distinguen el habla de un individuo respecto a los demás. Crea una huella vocal similar a una huella dactilar o facial y la compara con las muestras contenidas en una base de datos.

Reconocimiento de la firma

Se puede utilizar la tecnología para analizar el estilo de la escritura a mano o comparar dos firmas escaneadas mediante algoritmos avanzados.

¿Cómo puede ayudar AWS en el reconocimiento facial?

Puede utilizar Amazon Rekognition para automatizar el análisis de imágenes y videos con machine learning. Amazon Rekognition ofrece capacidades de visión artificial previamente entrenadas y personalizables para extraer datos faciales e información a partir de las imágenes y los videos. Puede utilizar Amazon Rekognition para realizar las siguientes tareas:

  • Analizar y detectar rostros en millones de fotos y videos en cuestión de minutos
  • Agregar la comparación y el análisis facial en los flujos de trabajo de incorporación y autenticación de usuarios para verificar de forma remota la identidad de los usuarios que han optado por participar
  • Determinar la similitud de un rostro con respecto a otra imagen o a partir de un repositorio privado de imágenes
  • Crear experiencias de automatización del hogar, como encender automáticamente la luz cuando se detecta una persona

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