A la hora de desarrollar un sistema de reconocimiento facial hay muchos elementos en juego. A nivel de software ya tenemos contenido recomendable para cualquiera que quiera empezar un desarrollo como este. Pero a nivel práctico es necesario tener en cuenta los factores que influyen en el proceso de reconocimiento y detección de rostros.
Desde el hardware hasta elementos externos, todas estas variables puede afectar al buen funcionamiento de cualquier proceso:
Cámaras
El sensor a través del que se captura la imagen facial puede hacer que varíe mucho el resultado final. Basta con comparar la cámara interna de un smartphone y la externa, las caras se ven distorsionadas de maneras muy distintas. Esto es debido principalmente al tamaño del sensor.
Aún mayor el contraste si comparamos con una cámara réflex, con la que evidentemente entra más luz por la lente. Algo muy importante para la mayoría de algoritmos de reconocimiento facial, que a menudo sufren por la falta de iluminación. Por otro lado, las fotografías que se capturan suelen ser más reales, ya que no se usa software para retocar y “mejorar” las imágenes.
Aunque por supuesto no hay sistemas de reconocimiento facial que usen este tipo de cámaras. Normalmente se ve el uso de webcams, un punto medio entre la cámara fotográfica y la de un móvil, que no tienen la mejor calidad de imagen ni de luz, pero son más útiles en muchos casos.
Así que en cualquier proceso de reconocimiento se debe tener en cuenta este aspecto, qué sensores se usarán y cuáles son sus características.
Oclusiones parciales
Barbas, gafas o mascarillas, son todos elementos que ocultan la forma de una cara o la modifican, y un software de reconocimiento facial puede tener problemas para sortear estas dificultades.
Precisamente hay algoritmos y softwares específicos que se han desarrollado para ser robustos ante oclusiones. La empresa japonesa NEC cuenta con una herramienta para reconocer rostro incluso con mascarilla, por ejemplo.
Esto quiere decir que, aunque las oclusiones sean un obstáculo para el buen funcionamiento de un sistema, existen métodos para entrenar al algoritmo para sobrepasarlos.
Oclusiones generales
El rostro de una persona puede variar mucho, además del vello facial, peinado o complementos, como gafas. Según la Interpol estos serían algunos de los principales factores que afectan al reconocimiento facial:
- Envejecimiento.
- Cirugía plástica.
- Cosméticos.
- Efectos del consumo excesivo de drogas o tabaco.
- Postura de la persona.
Evidentemente todo lo que afecte al rostro en general como la edad, maquillajes o cirugías va a afectar a la calidad de cualquier sistema. Pero lo más destacable aquí, y más común, es la variación en el ángulo y la postura, lo que hace que la imagen facial se vea muy distinta.
Una de las partes necesarias en la mayoría de procesos de reconocimiento facial es la alienación de la cara, de manera que facilita el análisis del algoritmo.
Sesgos de entrenamiento
Un algoritmo de reconocimiento facial se entrena en un proceso en el que hay muchos factores que influyen en el resultado final. Precisamente oclusiones como las ya mencionadas suelen ser un elemento recurrente para esta fase de entrenamiento, pero a veces hay otro tipo de problemas en una parte más esencial, el conjunto de rostros de referencia.
Como ya hemos visto en ciencia, hay casos en los que la falta de diversidad o no tener en cuenta las diferencias de género o raza han dado lugar a consecuencias inesperadas. En reconocimiento facial es importante tener un sistema que sea eficiente ante una gran diversidad de rostros, y el color de piel, la forma de los ojos o demás características son diversos entre cualquier población.
