Los sistemas de reconocimiento facial fallan ante cubrebocas

En la nueva normalidad el cubrebocas es un accesorio indispensable y aunque no podemos bajar la guardia y es importante seguir las recomendaciones de las autoridades sanitarias hay algunos sectores que no están disfrutando de la obligatoriedad de este elemento, entre ellos, los sistemas de reconocimiento facial.

Recordemos que, debido a la pandemia de Covid-19 , diversas empresas se dieron a la tarea de actualizar sus sistemas de reconocimiento facial para que, si detectaban una mascarilla supieran qué hacer. Sin embargo un estudio del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología ( NIST ) del gobierno de Estados Unidos demostró que no son efectivos.

En las pruebas se confirmó que la tecnología de reconocimiento facial continúa mostrando no ser efectiva cuando los usuarios utilizan cubrebocas a pesar de que ha sido diseñada para superar ese obstáculo. El organismo revisó diversos algoritmos y todos mostraron una alta tasa de error.

"Ahora que muchos de nosotros nos cubrimos la cara para ayudar a reducir la propagación del Covid-19, ¿qué tan bien identifican los algoritmos de reconocimiento facial a las personas que usan mascarillas ? La respuesta, según un estudio preliminar del NIST, es con gran dificultad ", resumió el instituto en la publicación de sus hallazgos en ese momento.

De acuerdo con el organismo, incluso el mejor de los algoritmos comerciales de reconocimiento facial probados tuvo tasas de error entre el 5% y el 50% al hacer coincidir las máscaras faciales aplicadas digitalmente con fotos de la misma persona sin máscara. Detallaron además que el margen mínimo de error solo se presentó cuando se ajustaron a condiciones casi ideales.

El instituto aclaró que si bien los algoritmos analizados se enviaron al NIST después de que comenzó la pandemia desconocen si se diseñaron o no teniendo en cuenta las cubiertas faciales. Aun así, por ejemplo, uno de los sistemas analizados fue el de la empresa china Dahua que asegura su tecnología es capaz de conocer género, edad y expresiones incluso si la persona utiliza lentes, máscaras faciales o barba y bigote, pero tuvo un margen de error de 7%.

Otra más que afirma poder reconocer a una persona con solo ver los ojos y las cejas es Rank One, pero en las pruebas del NIST tuvo una tasa de error del 35%. A su vez TrueFace, que se utiliza en escuelas y en las bases de la Fuerza Aérea de Estados Unidos, vio las tasas de error de su algoritmo ir de 0.9% a 34.8% una vez se añadieron las mascarillas a la ecuación. Aunque el porcentaje es bajo en comparación con otros sistemas que presentaron fallas en hasta un 100%.

Retos más allá del cubrebocas

Hay que decir que los algoritmos de reconocimiento facial sí han mejorado en los últimos años y que, de acuerdo con el estudio del organismo estadounidense, presentan mejores resultados cuando se trata por ejemplo de desbloquear un smartphone , pero no así cuando las personas están en movimiento.

Esto quiere decir que una cámara en las calles o en oficinas, por ejemplo, no serían efectivas para reconocer a los que pasan. Este tema ha generado muchos debates respecto al alcance que esta tecnología podría tener en áreas como la seguridad . Una cámara podía escanear y reconocer a un delincuente paseando por la calle, pero ello implica perder privacidad en la vía pública.

En ese sentido, ya hemos visto casos de criminales que aprovechan el uso común de los cubrebocas para poder delinquir sin ser captados por las cámaras, lo que está afectando la eficacia de los sistemas de reconocimiento facial. Mientras unos ven esto como un reto a enfrenar para mejorar los sistemas, otros lo ven como buena noticia para no perder su privacidad.