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Si alguna vez ha desbloqueado su teléfono mediante el escaneo facial o han captado la imagen de su rostro mientras pasaba por el control de seguridad de un aeropuerto, ha tenido experiencia con el reconocimiento facial. La tecnología de reconocimiento facial está creciendo rápidamente tanto en popularidad como en sofisticación. Siga leyendo para saber cómo funciona el reconocimiento facial y cómo puede proteger su identidad con un software de privacidad especializado.
La tecnología de reconocimiento facial es un método que se usa para mapear, identificar o verificar la estructura facial de una persona. Gracias a ella, es posible crear un código numérico único llamado huella facial. Estas huellas faciales se guardan en una base de datos de reconocimiento de caras. Si introduce una foto en la base de datos, buscará una coincidencia con las huellas faciales guardadas.
A medida que la tecnología de reconocimiento facial ha ido evolucionado, han surgido varios métodos para mapear rostros y guardar datos faciales con diferentes niveles de precisión y eficiencia. Aquí veremos cómo funciona el reconocimiento facial, cómo se almacenan los datos resultantes y quién tiene normalmente acceso a ellos.
Existen tres métodos de reconocimiento facial:
Reconocimiento facial tradicional: identificar a una persona mediante una fotografía.
Reconocimiento facial en 3D: usar escáneres tridimensionales para captar el aspecto de una persona.
Reconocimiento facial biométrico: analizar los contornos, características y medidas faciales únicos para determinar la identidad de una persona.
Podemos dividir el reconocimiento facial tradicional en dos grandes categorías: holístico y basado en características.
El reconocimiento facial holístico analiza por completo la cara de un individuo para identificar las características que concuerdan con el objetivo.
El reconocimiento facial basado en características separa los datos relevantes del reconocimiento del rostro y luego los aplica a una plantilla que se compara con posibles coincidencias.
Un sistema de reconocimiento facial tradicional suele seguir estos pasos para identificar un objetivo.
El software de reconocimiento facial detecta su rostro en una imagen; piense en esos pequeños cuadrados que aparecen cuando etiqueta fotos en Facebook o en los cuadrados de la cámara cuando alinea una imagen en su teléfono.
Se utilizan algoritmos de reconocimiento facial para identificar sus características y datos biométricos faciales únicos, como el espacio entre la nariz y la boca, el tamaño de las cejas, el ancho de la frente y muchos otros rasgos.
Estas características distintivas se denominan puntos nodales, un rostro humano normal contiene aproximadamente unos 80 de ellos. Esta información analógica se transforma en un código digital para formar su huella facial.
Ahora, el software de reconocimiento facial puede comparar su huella facial con las otras que tiene guardadas en su base de datos para encontrar una coincidencia.
El software de reconocimiento facial coteja su huella facial con las que guarda en su base de datos.
El método de reconocimiento facial en 3D implica el uso de sensores para captar la forma del rostro con mayor precisión.
A diferencia de los métodos tradicionales de reconocimiento facial, la precisión del reconocimiento facial en 3D no se ve afectada por la iluminación y los escaneos se pueden realizar incluso en la oscuridad. Otra ventaja del reconocimiento facial en 3D es que puede reconocer su objetivo desde varios ángulos, no solo con una imagen de frente.
Los iPhone X (y las versiones posteriores) incorporan la tecnología Face ID, que utiliza el reconocimiento facial en 3D para identificar a su propietario.
El proceso de reconocimiento facial en 3D se divide en seis grandes pasos.
Su rostro se puede capturar directamente en una imagen en 3D por medio de cámaras de reconocimiento facial (como cuando realiza un escaneo facial con su teléfono), o escaneando una foto en 2D.
Ahora, el software de reconocimiento facial determina la posición y el ángulo de su rostro, así como su tamaño. El software de reconocimiento facial en 3D podrá identificarle siempre que su cara esté orientada dentro de los 90 grados de la cámara.
Ahora que se ha detectado su imagen, el sistema mide (con una precisión milimétrica) la forma concreta de su rostro. Una vez realizada esta medida tan exacta, se crea una plantilla.
De forma similar al paso de análisis del reconocimiento facial tradicional, el sistema toma la plantilla única que ha creado en función de sus rasgos faciales y la convierte en código.
Como podrá imaginar, durante el paso de comparación se busca en la base de datos para encontrar una coincidencia para la plantilla recién convertida. Si la base de datos en la que se busca está compuesta completamente por imágenes en 3D, se puede encontrar una coincidencia sin necesidad de ningún paso adicional.
Si esta también contiene imágenes en 2D, el software utiliza un algoritmo para convertir su imagen facial en 3D a una en 2D para encontrar una coincidencia.
Ahora, dependiendo de la situación, el software de reconocimiento facial en 3D puede verificarle o identificarle. La verificación se usa para confirmar su identidad, comparando el resultado del escaneo con una imagen que verifique su identidad (como la foto de su carné de conducir).
El software también se puede utilizar para identificar a una persona, contrastando el resultado del escaneo con todas las fotos de la base de datos para encontrar posibles coincidencias.
La biometría de la piel y el rostro es un género en desarrollo en el campo del reconocimiento facial y puede aumentar significativamente la precisión de la tecnología de reconocimiento facial. El análisis de la textura de la piel se centra en una sección de la piel de una persona, y utiliza un algoritmo para realizar mediciones increíblemente minuciosas de las líneas, texturas y poros.
El análisis de reconocimiento facial biométrico es tan preciso que puede distinguir las diferencias entre gemelos idénticos.
Es probable que los datos de reconocimiento facial se encuentren en su mano o en su bolsillo en este mismo momento. Muchos teléfonos inteligentes incluyen opciones de inicio de sesión biométricos, incluidas las huellas dactilares y faciales. Esos datos se guardan en el propio dispositivo, por lo que sus datos biométricos se pueden verificar sin necesidad de enviar los datos a una fuente externa.
Pero, a pesar de que Apple y Samsung no guarden (necesariamente) su huella facial en una gran base de datos, es posible que esta se encuentre en alguna parte.
Muchas agencias gubernamentales disponen de una base de datos de reconocimiento facial. En los Estados Unidos, el FBI guarda una base de datos en crecimiento que contiene más de 640 millones de fotos. Recientemente, China hizo obligatorios los escaneos faciales para aquellos que desean disponer de un plan de datos móviles, y el país también mantiene una base de datos de reconocimiento facial para identificar o verificar casi a cada uno de sus 1400 millones de ciudadanos.
También hay una serie de bases de datos de reconocimiento facial públicas a las que se puede acceder de forma gratuita, aunque el número total de imágenes es muy limitado en comparación con las bases de datos privadas u oficiales.
Uno de los desarrollos más alarmantes de las bases de datos de reconocimiento facial tiene que ver con las empresas de corredores de datos, como Clearview AI, que cuenta con una base de datos de más de tres mil millones de imágenes extraídas de las redes sociales, registros de empleo y sitios de noticias en la Web.
Los corredores de datos no solo recogen imágenes. Los anunciantes siguen, por medio de cookies, casi todo su comportamiento en línea, lo que incluye desde aquello que ve hasta lo que compra y los sitios que visita. A menudo, esa información se combina con los datos de la huella digital del navegador, una forma más profunda de seguimiento en línea que utiliza scripts ocultos para identificarle mediante las características únicas de su navegador y su equipo.
Es posible crear una huella digital del navegador a partir de la configuración del navegador, el idioma y la zona horaria de la configuración, las extensiones del navegador que tiene instaladas, el sistema operativo, la tarjeta gráfica y muchas otras características para desarrollar un perfil que pueda identificarle con un nivel de precisión extremadamente alto.
Puede entorpecer y evitar este tipo de recopilación de datos utilizando un navegador privado y seguro que incorpore tecnología de bloqueo del reconocimiento. Avast Secure Browser se ha diseñado especialmente para evitar rastreadores web invasivos, confundir los scripts de huellas digitales del navegador y bloquear los anuncios. Si desea disfrutar de una experiencia web verdaderamente privada, pruebe ya nuestro navegador seguro gratuito.
La precisión de la tecnología de reconocimiento facial ha mejorado bastante en los últimos años. En 2014, el algoritmo de mejor rendimiento tenía una tasa de error del 4,1 %, mientras que en 2020, el mejor algoritmo presentó una tasa de error de tan solo un 0,08 %. Pero la tecnología presenta aún deficiencias críticas (y muy significativas), especialmente relacionadas con la raza y el género.
El reconocimiento facial resulta muy preciso a la hora de identificar a los hombres blancos, pero no tanto para las mujeres o las personas de color.
La tecnología se hace cada vez más omnipresente, por lo que es importante que nos preguntemos: ¿Qué precisión tiene el reconocimiento facial? Si la imagen analizada es totalmente nítida, el sujeto puede identificarse con una precisión de hasta el 99,97 %.
Pero las imágenes no suelen ser totalmente nítidas. En el mundo real, a menudo las fotos no se toman en condiciones ideales (falta de iluminación, perfiles faciales complicados, etc.), y se pueden producir falsas coincidencias de reconocimiento facial.
La raza y género representan dos de los mayores problemas en cuestión de precisión. El reconocimiento facial resulta muy preciso para identificar a los hombres blancos, pero no tanto para las mujeres o las personas de color. De hecho, un estudio del MIT en 2018 demostró que cuando se aplica un algoritmo de reconocimiento facial a mujeres de piel oscura, ¡se produce una tasa de error del 34,7 %! Compárelo con la tasa de error máxima para identificar hombres blancos, que se encuentra en un insignificante 0,8 %.
Con el auge de la popularidad del reconocimiento facial, no sorprende que numerosas industrias vean potencial en esta tecnología. Hay una serie de usos para el software de reconocimiento facial, que van desde el orden público hasta la seguridad en los aeropuertos, teléfonos inteligentes y otras tecnologías de consumo. Esta es solo una selección de las muchas aplicaciones para la tecnología de reconocimiento facial.
Cámaras de reconocimiento facial en los smartphonesLos teléfonos más modernos se pueden desbloquear mediante software de reconocimiento facial. Al igual que sucede con la opción de escaneo de huellas digitales, el uso de una huella facial hace muy difícil que su teléfono sea hackeado, a menos que alguien pueda sostener su teléfono frente a su cara. Forzar el desbloqueo de su teléfono mediante reconocimiento facial se considera ilegal como táctica policial en los EE. UU. desde 2019.
Seguridad en los aeropuertosLa tecnología de reconocimiento facial se utiliza en aeropuertos de todo el mundo. El registro de pasajeros mediante el reconocimiento facial podría facilitar procedimientos de seguridad aeroportuaria más rápidos y fluidos, aunque existe una preocupación por la privacidad.
Organismos de seguridadComo hemos indicado anteriormente, el trabajo policial de reconocimiento facial se está haciendo cada vez más popular. Los organismos de seguridad utilizan diversas bases de datos para identificar y verificar a personas relevantes.
Identificar enfermedadesEl Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano ha utilizado con éxito el reconocimiento facial para diagnosticar una dolencia conocida como síndrome de DiGeorge, y con ello ha facilitado la identificación temprana de la enfermedad. En su pequeño estudio, el algoritmo de reconocimiento facial pudo diagnosticar la enfermedad con un 96,6 % de precisión.
Encontrar mascotasFindingRover es una aplicación de reconocimiento facial especializada en animales. Los dueños de mascotas pueden registrarse y subir una foto de su animal. Si la mascota se pierde, la empresa puede utilizar el reconocimiento facial para buscar coincidencias en los refugios de animales locales.
Veamos una breve cronología histórica de la tecnología de reconocimiento facial.
El reconocimiento facial da su primer paso, ya que se pulen losas de obsidiana para crear los primeros espejos.
Vale, vamos a dar un pequeño salto…
Woodrow W. Bledsoe dirige un equipo para comprobar si los ordenadores pueden reconocer un rostro humano. Para ello, enseña a un ordenador a identificar las características de un rostro y luego medirlas y compararlas con otras caras. El experimento concluye sin éxito, pero la idea parece prometedora y aumenta el interés en el software de reconocimiento facial.
Goldstein, Harmon y Lesk se basan en el trabajo de Bledsoe para desarrollar 21 marcadores faciales específicos que los ordenadores usarán para el reconocimiento. Desafortunadamente, al igual que había sucedido con Bledsoe, se ven limitados por la tecnología de la época, que requiere una gran cantidad de cálculos manuales.
¡Eigenfaces! Perdón, me pareció divertido gritar el nombre. En 1988, Surovich y Kirby desarrollaron el concepto de «Eigenfaces» (caras propias), que son esencialmente caras estandarizadas construidas a partir del estudio de muchas otras caras. Este es el primer enfoque holístico (de rostro completo) para el reconocimiento facial.
En 1991, Turk y Pentland amplían este trabajo, descubriendo una forma de detectar rostros en imágenes. Aunque estos experimentos también están limitados por la tecnología disponible, son un éxito. Aún hoy en día se considera una referencia en algunas metodologías de reconocimiento facial.
Con el cambio de siglo, se producen algunos avances en el reconocimiento facial. En 1993, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) y el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) lanzaron el programa FERET, con el objetivo de construir una base de datos de reconocimiento facial.
Más tarde, a principios de la década de 2000, el Instituto Nacional de estándares y tecnología presenta una serie de evaluaciones llamadas prueba de proveedor de reconocimiento facial. Estas evaluaciones independientes de las bases de datos de reconocimiento facial aún se utilizan hoy en día.
Aquí es donde las cosas comienzan a despegar realmente. Facebook lanza un software de reconocimiento facial que etiqueta a los usuarios cuando estos (u otros) suben su foto.
Apple anuncia que el iPhone X incluirá Face ID, su propio software de reconocimiento facial que permite a los usuarios desbloquear sus teléfonos con solo mirarlos. 2017 también es testigo del nacimiento de Clearview AI, mencionado anteriormente, y su base de datos de más de tres mil millones de fotos extraídas de Internet.
Ciertamente, se pueden lograr cosas increíbles con el reconocimiento facial, pero existen muchas preocupaciones comprensibles de que los escaneos faciales se puedan usar de forma inapropiada o dar lugar a coincidencias falsas. Afortunadamente, existen formas de proteger sus datos.
Durante la pandemia de COVID-19, la tecnología de reconocimiento facial se ha utilizado para determinar si los empleados están siguiendo los protocolos de uso de las mascarillas. La tecnología se utilizó de forma encubierta en hoteles y restaurantes de Europa y EE. UU., lo que provocó preocupaciones sobre la privacidad por parte de sus críticos.
En China, las tecnologías de vigilancia como el reconocimiento facial se han utilizado para encontrar y perseguir a minorías religiosas. El Gobierno chino también está vendiendo sus herramientas de vigilancia a Gobiernos autoritarios de todo el mundo, incluidos los de Venezuela y Zimbabue.
Los Gobiernos pueden utilizar la tecnología de reconocimiento facial para vigilar a sus ciudadanos.
IBM ha dicho que ya no desarrollará ni ofrecerá tecnología de reconocimiento facial. Google no ofrecerá reconocimiento facial hasta que desarrolle políticas para evitar un mal uso. Amazon ha impuesto una prohibición de un año a la policía para el uso de su software de reconocimiento facial a causa de sus preocupaciones por la precisión y los prejuicios raciales.
Si le asusta el escaneo facial, puede tomar algunas medidas sencillas para reducir las posibilidades de ser agregado a una base de datos.
Deshabilite el reconocimiento facial en Facebook. Puede cambiar la configuración de Facebook para que el software de identificación facial de Facebook no le reconozca. Al seleccionar esta opción, Facebook también elimina la plantilla de su rostro.
Deje de disfrazarse de extraterrestre o perro. Aunque Snapchat ha afirmado que su tecnología de filtro facial no llega tan lejos como los algoritmos de reconocimiento facial, podría hacer cosas cuestionables gracias a los millones de escaneos faciales que ha obtenido con esta aplicación si así lo desean. Face App generó cierta preocupación el año pasado cuando se volvió viral gracias a un filtro que envejecía al usuario. Resulta preocupante que sus condiciones de uso le otorguen a la empresa el derecho a utilizar las fotos cargadas como mejor le parezca.
Mantenga el anonimato en línea con una VPN (red privada virtual). Las VPN cifran los datos que intercambia en sus actividades en línea y ocultan su dirección IP, lo que ayuda a esconder su identidad a los agentes malintencionados e incluso a su ISP (proveedor de servicios de Internet). Al hacerlo, puede evitar el seguimiento web y limitar la cantidad de información que se puede vincular a su imagen.
Pero incluso con una VPN sólida y fiable, debe tener cuidado al subir sus imágenes en línea. Como suele decirse, «Internet es para siempre».
Los corredores de datos, las empresas y otros recopilan datos en línea sobre todo el mundo, incluido usted. Y venden estos datos a especialistas en marketing, anunciantes y otros interesados en utilizar información agregada o personalizada. Y por si eso no resultara lo suficientemente malo, las bases de datos de los corredores de datos pueden quedar expuestas y sus datos terminarán estando en venta en la web oscura.
Avast BreachGuard le proporciona un mayor control sobre sus datos en línea comunicándose con los corredores de datos conocidos para exigirles que eliminen sus datos de los registros. Al mismo tiempo, supervisa los mercados de la web oscura y le alerta si se ha filtrado parte de su información personal, lo que le permite hacer frente al problema de la privacidad en línea.
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