En los últimos años, las tecnologías para la identificación de personas por sus rasgos faciales se volvieron más accesibles, mientras que se mejoraron los algoritmos de su
software y las funciones de las cámaras. Ahora, esta tendencia está empezando a ser útil para mucho más que la captura de sospechosos.
El reconocimiento facial era una tecnología restringida para entornos de alta seguridad. Pero esta característica se está convirtiendo en atractiva para un grupo más amplio de industrias y aplicaciones. Entre 2010 y 2013, el rendimiento de las tecnologías de reconocimiento facial – que dependen de precisión y velocidad – mejoró en un 30% en todos los proveedores, según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología, de Estados Unidos, que trabaja con la industria el desarrollo y aplicación de tecnología, medidas y normas.
Estas mejoras se producen gracias a los avances en los algoritmos de software, pero al mismo tiempo, la calidad de las cámaras de vídeo también ha jugado un papel importante.
A menudo, las propias cámaras son utilizadas para capturar imágenes de los rostros de la gente y almacenarlos en una base de datos con los listados de personas con permiso para acceder o de personas sospechosas. Esto hace que la imagen sea un factor clave en la fiabilidad de un sistema de reconocimiento facial.
La iluminación plantea desafíos
En un entorno de alta seguridad, como el control en un aeropuerto, la cámara se suele instalar en una posición fija, con condiciones de iluminación consistentes y fácilmente controladas, de día o de noche. La cámara tiene sólo para capturar un rostro a la vez, y se pide a los pasajeros a tomar una posición a una distancia determinada. Este escenario, con sus factores controlables, trabaja en favor de una alta tasa de precisión.
Sin embargo, esto mismo no se aplica a los casos en que una iluminación pobre podría perjudicar la calidad de la imagen. Una aplicación particularmente difícil es el control de acceso, cuando la cámara necesita para capturar la imagen en muchas personas que se desplazan en la medida que pasan a través de las entradas, por ejemplo. No sólo es difícil de capturar una imagen nítida de varios rostros en movimiento sino que la calidad también dependerá de la manera en la que la cámara podría manejar las diferencias en la intensidad de la luz – en un día soleado, por ejemplo, la zona exterior puede ser muy brillante en contraste con una zona más oscura.
Pero están surgiendo tecnologías innovadoras en las cámaras de vídeo de red, que pueden reducir los efectos de deslumbramiento y ofrecer imágenes nítidas incluso en condiciones de iluminación difíciles. Lentes especiales, tecnología para condiciones de poca luz y balance de blancos automático son factores que pueden mejorar la calidad de la imagen. Junto con las mejoras de los algoritmos del software, y el hecho de que el costo del software de procesamiento de imagen ha disminuido considerablemente en los últimos años, el reconocimiento facial se está convirtiendo en una opción para una variedad más amplia de control de acceso, seguridad, detección de fraudes, investigación forense, investigación criminal y servicio al cliente.
Además de la seguridad
El reconocimiento facial ya no es una cuestión de la concesión o denegación del acceso o enviar alertas cuando se identifican ciertas personas. La identificación del rostro de un cliente en una base de datos también puede permitir a los minoristas, hoteles, bancos o casinos la posibilidad de identificar rápidamente a los candidatos para un tratamiento VIP, por ejemplo.
Del mismo modo, el reconocimiento facial se está convirtiendo en una herramienta poderosa para el Business Intelligence que va más allá de reconocer la identidad de una persona. Puede recoger los patrones demográficos y de comportamiento, el seguimiento de los clientes femeninos o masculinos, jóvenes o mayores que se desplazan alrededor de la tienda, dónde permanecieron más tiempo y lo que más les llamó la atención. En este caso, el software no necesita identificar a la persona, pero permite decir con precisión sus características físicas.
Las posibilidades son casi infinitas: el software de reconocimiento facial se puede integrar con un sistema de comercialización que muestre automáticamente promociones a la medida de cada cliente. Los datos recogidos en un período determinado le dan al minorista una mejor comprensión de cómo la organización de la tienda afecta las ventas y las tasas de conversión. Basándose en esto, puede hacer las mejoras necesarias con tan sólo evaluar los datos.
Gran oportunidad de mercado
Con los costos más bajos y las mejoras de captura de imagen y procesamiento de datos, los analistas prevén una tasa de crecimiento anual promedio de 25% en el mercado de reconocimiento facial. Para 2020, este mercado tendrá un valor de 6.18 mil millones de dólares, según la firma de investigación MarketsandMarkets.
Por el momento, la barrera para muchas nuevas aplicaciones sigue siendo la inversión inicial en software y hardware, incluyendo servidores de alto rendimiento necesarios para hacer la conferencia en la base de datos. Cuanto más potentes sean los chips de las cámaras desarrolladas y más avanzada sea la tecnología, parte del procesamiento de la imagen con el tiempo será hecha dentro de las cámaras mismas y no en el servidor, haciendo las soluciones de reconocimiento facial más eficientes en términos de costo. Por ello, las empresas están empezando a comprender el retorno de la inversión que pueden obtener al implementar una solución de este tipo para combatir problemas como la irrupción, robo y vandalismo, convirtiéndose en capaces de hacer un seguimiento más eficaz inclusive en los estadios, en los que se les negaría la entrada a aficionados violentos. Por lo que se puede comprobar a través de algunas instalaciones pioneras en reconocimiento facial, ya estamos cara a cara con el futuro.
Por Jenny Månsson, Directora de Desarrollo de Negocio de Axis Communications
