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El reconocimiento facial revoluciona el negocio de la biometría

15 min

La inteligencia artificial y la biométrica han dado a luz un prolífico campo tecnológico que ahora cientos de gobiernos y empresas exploran


Crece el tráfico web, la información se dispersa, las amenazas se multiplican, los avances tecnológicos se disparan. Desde que hace más de un siglo un investigador francés pusiera las bases del negocio de la biometría, el ser humano no ha dejado de trabajar para mejorar la integración entre tecnología e individuo. Ahora se habla de cómo revoluciona el reconocimiento facial este campo.

En las últimas dos décadas la aparición de la Inteligencia Artificial ha terminado de revolucionar este sector, teniendo dudas y oportunidades para con todas aquellas instituciones que buscan la seguridad bordeando los límites de la privacidad. Ahora, tanto empresas como gobiernos miran hacia estas tecnologías biométricas tratando de discernir, en ese sable, el mango de la afilada hoja.

Pocas invenciones gozan de tantas magnitudes como esta. A nivel de usuario, se entiende como un simple juguete capaz de desbloquear teléfonos móviles, servir de base para filtros de algunas aplicaciones, o darle poder al espía de la película de turno.

Pero lo cierto es que el reconocimiento facial es un fenómeno creciente que ya ha conquistado a miles de empresas en todo el mundo. De acuerdo con datos de Statista, el mercado originado en torno a esta tecnología generó el pasado 2017 nada menos que 1.400 millones de dólares, y se elevó hasta los 1.900 millones el pasado año. Para 2022 se espera que este negocio ya valga 3.100 millones, y que, de acuerdo con un estudio de Markets And Markets, llegue a los 7.000 millones en 2024.

Este prodigio viene sustentado por las incipientes necesidades de seguridad, y por la proliferación de la biometría tradicional. Un campo anclado en formalismos más tradicionales, que sin embargo sigue la estela del reconocimiento facial.

Así, según cifras de la Comisión Europea, las tecnologías especializadas en la identificación mediante huella dactilar, el iris, o incluso la voz, prometen dejar a las empresas dedicadas unos ingresos de 70.000 millones de dólares (acumulados desde 2016 y hasta 2025). Su CAGR, o crecimiento anual compuesto, sería del 22,9% durante el próximo lustro, y daría alas a que las inversiones de interesados continúen multiplicándose.

Ahora bien, es la archiconocida huella digital la que, por el momento, sigue capitalizando la mayor parte de las operaciones. Tal y como recoge Yóle Development en un informe, en 2016 el 91% de los beneficios del sector provenían de esta tecnología biométrica en particular. Es, de hecho, la única que está plenamente integrada en la actividad económica; presente en todo tipo de dispositivos, en sistemas de seguridad de empresas, en la banca e incluso en la Administración Electrónica.

Sin embargo, es precisamente el nivel de perfeccionamiento que ha alcanzado este mercado, lo que ha propiciado que interesados en la biometría comiencen a poner su mirada en el reconocimiento facial. Un campo, este, mucho más versátil y con más recorrido por delante para explotar las mejoras tecnológicas derivadas de la Inteligencia Artificial.

Intentar controlar el caos

Aunque algunos historiadores destacan registros de prácticas biométricas en la China del siglo XIV, no fue hasta medio milenio después cuando Alphone Bertillon, el jefe del departamento fotográfico de la Policía de París, ideó un sistema consolidado para identificar a sospechosos por sus rasgos físicos.

En el siglo XIX, los cuerpos de seguridad basaban sus acusaciones recurriendo únicamente a pruebas visuales o materiales, a indicios claros encontrados en la escena del delito. La aparición de un enfoque antropométrico como el que ofreció en 1883 Bertillon, supuso una revolución profunda para la ciencia, y generó retroalimentación con los primeros pasos de la teoría de Césare Lombroso que posteriormente daría lugar al positivismo criminológico.

¿Cómo funcionaba el llamado Bertillionage? A Internet todavía le quedaba un siglo por aparecer, y los expertos de la época tuvieron que recurrir a mediciones estáticas. Es decir, que, empleando distintas herramientas métricas, se anotaban las proporciones fisiológicas de los sujetos; la anchura de la cabeza, las formas del cuerpo, las distancias entre ojos, nariz, frente. Y también se dejaba constancia de signos visuales como tatuajes o cicatrices. Así se iban conformando fichas que incluían 11 mediciones físicas, acompañadas por una descripción escrita, y por retratos fotográficos estandarizados.

Distaba de ser una técnica del todo precisa, pero suponía un importante cambio respecto a la inexistencia previa de sistemas. No sorprende que la biometría se fuera extendiendo por todo Occidente como la pólvora, y que también comenzaran pronto a aparecer problemas.

Las diferencias de sistemas de medición entre países, y los cambios fisiológicos que producía el paso de los años en los individuos, hacían inservibles los registros en muy poco espacio de tiempo. En apenas dos décadas se fue gestando el terreno fértil que aprovecharía la huella dactilar para crecer hasta la actualidad. Esta no incurría en niveles de error tan elevados, resultaba más barata de ejecutar, y sus archivos ocupaban menos espacio de almacenaje.

El reconocimiento facial continúo evolucionando, y, por ejemplo, en 1936 fue revitalizado por el oftalmólogo Frank Burch y sus estudios de patrones a través del iris, pero, a pesar de llegar a la comercialización, no dejaba de ser un campo experimental del que Hollywood se alimentaba para producir sus películas de género.

Ya en 1994, cuando la red de redes comenzaba a penetrar en el mercado de consumo gracias a la estandarización de determinadas tecnologías, el experto en biométrica Joseph Atick puso las bases teóricas del actual reconocimiento facial. Elucubró, recurriendo a la lógica y a la pareidolia; el fenómeno psicológico por el que el cerebro humano tiende a atribuir rostros reconocibles a objetos cotidianos.

Si un individuo era capaz de establecer patrones tan complejos, ¿por qué no podría hacerlo también una computadora? El software pionero que Atick y sus compañeros desarrollaron basándose en el mencionado mecanismo, todavía sigue rigiendo las tecnologías de vanguardia que ahora se extienden por todo el mundo.

El reconocimiento facial moderno, a diferencia de la huella dactilar, requiere de datos constantes y variados. Su funcionamiento es tan sencillo como complejo; un algoritmo traduce determinados rasgos del rostro a números y los convierte en patrones. Habitualmente se suelen necesitar un mínimo de 68 puntos, cuya disposición sobre la cara se identifica con la base de datos con la que opere la aplicación. Sí, esta tecnología necesita trabajar con información previa. No es más que una herramienta para obtener el archivo deseado en el menor tiempo posible, y para lograrlo recurre al Machine Learning y a enfoques sistemáticos que tratan de poner orden entre el caos de la naturaleza.

Su principal ventaja pasa por estar siempre en constante evolución, por no padecer problemas de anacronismo. Es decir, que por mucho que cambie un rostro, seguirá identificándolo gracias a la adaptación del algoritmo. Este, claro, necesita alimentarse de cientos, e incluso miles de caras, para alcanzar niveles de fiabilidad interesantes.

Algunos avances recientes permiten lograr la identificación a través de técnicas de mapeado que catalogan la textura de la piel, pero la demanda de alimento sigue siendo la misma. Es, exactamente, lo que explica que la tecnología todavía no sea perfecta, y que, pese a la mejora proporcionada por los escáneres faciales 3D y la alta definición implementada desde 2006, siga existiendo un margen de error inabarcable para muchos interesados.

De acuerdo con Daniel Hu, cofundador de XH Smart Tech, “los algoritmos de reconocimiento fácil aún están en la infancia, y tienen una precisión muy baja si se compara con los sensores de huellas dactilares, que han evolucionado a lo largo de varias generaciones”, explica al El País. Lo que tampoco impide que las grandes multinacionales estén realizando inversiones cuantiosas, conscientes del potencial que tendrá el campo en las próximas décadas.

En 2014 Facebook se lanzaba a la piscina con DeepFace, un programa Deep Learning de modelado 3D capaz de determinar si dos rostros fotografiados pertenecen a la misma persona, con una tasa de precisión el 97.25%. Y así, la avalancha de intereses empresariales en la última década no ha sido más que creciente.

Reconocimiento-facial

De ficción a realidad

Pese a que todavía tardará en ponerse en práctica, en los ahora retrasados Juegos Olímpicos de Tokio se desplegará un sistema de reconocimiento facial de gran velocidad para los 300.000 atletas que se esperan acudan a la capital en 2021. En China, para combatir la pandemia del coronavirus, se establecieron controles muy estrictos a través de códigos QR y de un sofisticado algoritmo también de identificación de rostros.

Allí las cámaras, 400 millones del tipo CCTV instaladas, ya eran comunes en vías públicas antes de la llegada del virus, y el gobierno lleva tiempo imponiendo cada vez más medidas relacionadas. En septiembre de 2019 llegaban incluso a obligar a pasar por reconocimiento facial a todas aquellas personas que quieran comprarse un teléfono móvil nuevo.

En Estados Unidos, donde la preocupación de las instituciones por la privacidad es más palpable tras el escándalo de Facebook y Cambridge Analytica, una investigación de OneZero ha descubierto que decenas de cuerpos policiales de todo el país utilizan cámaras en sus agentes para identificar rostros. Este aparato fabricado por Wolfcom sería capaz de arrojar resultados en unas pocas décimas de segundo gracias a una gigantesca base de datos.

Un funcionamiento similar al del polémico ClearView AI, aplicación capaz de identificar casi a cualquier persona gracias a un algoritmo que compara entre 3.000 millones de fotografías provenientes de redes sociales. Y según descubrió el New York Times, gracias a esta tecnología, el FBI ya habría comenzado a detener delincuentes y sospechosos con un 30% de margen de error.

En el Viejo Continente, el año pasado el Parlamento Europeo aprobó la creación de un DNI biométrico para controlar el flujo de personas que cruzan las fronteras comunitarias. El objeto principal del programa serán los ciudadanos extracomunitarios, cuya vigilancia estará sujeta a un documento digital sostenido en una base de datos que permitirá a las autoridades identificar a través de huellas o imágenes faciales si existen delitos tipificados asociados a cada viajero.

Esto, en teoría, deberá impedir que los individuos en situación irregular o sin visado sean detectados con mayor facilidad, ya que la información será compartida por los cuerpos policiales de los distintos estados miembros, sin sujeción legal ninguna.

En septiembre de 2018, el gobierno de la India puso en marcha la última fase del proyecto Aadhaar; un mastodonte biométrico que permite identificar a 1.250 millones de ciudadanos, y que incorpora de forma opcional el reconocimiento facial. Además, la NCBR, la Oficina Nacional de Registros Criminales, ya está trabajando en una base de datos sistematizada a la que tendrán acceso todas las comisarías de policía del país. Las cámaras identificarán a personas automáticamente gracias a un algoritmo, y servirá de brazo armado para los cuerpos de seguridad.

Los ejemplos institucionales que están caminando hacia el reconocimiento facial son casi interminables. En Brasil, el Tribunal Superior Electoral participa en un proyecto de recopilación de datos biométricos a nivel nacional, de cara a la creación de una base de datos compuesta por información de 140 millones de ciudadanos.

Por su parte, el Banco Central de Rusia lleva desde 2017 recopilando datos de rostros, voz, iris y huellas dactilares para establecer un poderoso mecanismo de vigilancia contra el crimen articulado en 160.000 cámaras VTC.

¿Y qué sucede en España? La legislación y la cultura generan un notable rechazo hacia la vigilancia a través esta tecnología. Aún así, ya existen casos prácticos, y en el futuro no dejarán más que multiplicarse, atendiendo a los beneficios que reportan para las empresas y las instituciones.

A finales del pasado 2019 IFEMA, la feria por la que pasan 4 millones de personas al año, instaló una serie de cámaras de reconocimiento facial similares a las ya presentes en determinados edificios del Estado y en zonas estratégicas clave.

A corto y medio plazo se espera que centros comerciales, estaciones de transporte e incluso casinos se sumen a esta tendencia de videovigilancia a través de la Inteligencia Artificial. Además, el reconocimiento facial ya permite retirar dinero en cajeros automáticos de algunas oficinas de CaixaBank en Barcelona. También es posible asistir a conciertos y a determinados eventos identificándote con el rostro, y en los próximos años aeropuertos como el de Barajas o Menorca podrán dar acceso de embarque a los pasajeros mediante parámetros biométricos.

Las empresas también se prestan

El interés por el reconocimiento facial no solo aflora entre gobiernos. Facebook es el mejor ejemplo de compañía volcada hacia la obtención de valor añadido mediante la Inteligencia Artificial, pero otras muchas multinacionales le siguen el juego. En junio de 2015 Google lanzó FaceNet, una tecnología que se complementa con Google Photos para clasificar imágenes y etiquetarlas automáticamente en función de personas reconocidas, manteniendo una precisión del 99.63%. Para ello, no obstante, necesitaban nutrir al algoritmo de un conjunto de más de 260 millones de rostros.

En 2016 Microsoft presentaba MS Celeb, lo que por entonces la compañía promocionaba como el programa público de reconocimiento facial más grande del mundo; un algoritmo que operaba con 10 millones de imágenes de unas 100.000 personas.

El potencial de este recurso pronto llamó la atención de Megvii y de SenseTime, dos firmas militares chinas que comenzaron a enturbiar los intereses de Estados Unidos. Solo dos años después Microsoft se vio forzada a retirar la base de datos, presionada por el gobierno de Donald Trump y también por los errores de un sistema, que tendía a operar con sesgos negativos hacia la población negra.

En mayo de ese mismo año se descubrió que el gigante de Jeff Bezos se estaba introduciendo en el sector con Rekognition, una plataforma cloud destinada a cuerpos de seguridad capaz de reconocer hasta a 100 personas en una sola imagen, y de realizar comparaciones de rostros con bases de datos conformadas por millones de caras.

Los errores asociados al reconocimiento facial, sin embargo, tampoco dejaban impune a Amazon, que se enfrentaba un escándalo provocado por la identificación errónea de 28 miembros del Congreso de los Estados Unidos, como personas detenidas por delitos.

Aplicaciones tecnológicas similares son las que también están comenzando a emplear empresas más pequeñas de distintos sectores. Es sencillo pensar en el campo de la seguridad, pero también se pueden encontrar ejemplos en la industria de la salud, donde el reconocimiento facial es capaz de facilitar el seguimiento de pacientes con medicación, la detección de enfermedades genéticas como el Síndrome de DiGeorge, así como servir de respaldo para la gestión de procedimientos paliativos.

E igual de interesante es para el sector retail y para el marketing, cuyas empresas podrían predecir el comportamiento de los consumidores situando cámaras en las tiendas y áreas cercanas. En la Quinta Avenida, la tienda de Sacks, y a nivel nacional los establecimientos de Amazon GO ya está poniendo esto en prueba.

La otra cara del reconocimiento facial

Cada paso dado añade peso sobre los hombros de los pioneros. El reconocimiento facial ha puesto de relevancia los límites del individualismo, volviendo a reabrir una diatriba de imposible resolución: ¿privacidad o seguridad?

En países como China o Corea del Sur tienen clara la respuesta, y así lo están demostrando durante la pandemia del COVID-19, pero en Occidente las fronteras legales y éticas están más emborronadas. Es frecuente que, a cada innovación o política de vanguardia en este campo, le sigan críticas feroces desde asociaciones y medios de comunicación. La opinión pública habitúa a posicionarse en contra, a pesar de las constantes injerencias que otras tecnologías hacen en la vida privada de cada ciudadano.

Y es que, aunque se esgriman garantías de confidencialidad desde instituciones y empresas, no existe un control imparcial sobre este flujo de información que puede terminar convertida en ataduras para la libertad de expresión. “Si se extiende el uso de los datos biométricos y, por ejemplo, usas tu huella en muchos entornos, una persona con la plantilla de esta huella podría hacer consultas en varias bases de datos donde se haya registrado y saber dónde hemos estado”, explica Helena Rifà, directora del máster universitario de Seguridad de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), sobre el riesgo de sistemas biométricos.

Para esta profesora, al hablar de reconocimiento facial, la cuestión se complica. “Las cámaras que registran imágenes en la vía pública o la conexión GPS de los móviles son una vía mucho más directa de registro de nuestros movimientos”. Así, pues la tecnología sería peligrosa no solo por la intencionalidad de la empresa de turno, sino también por la exposición de la información ante ciberataques.

Por ello, las instituciones europeas pusieron en funcionamiento el Reglamento General de Protección de Datos hace un par de años. En los artículos 6 y 9 de este texto legal se recogen los límites que los interesados deben tener en cuenta a la hora de invadir la esfera privada de las personas.

Se debe tener especial atención a los sesgos y circunstancias discriminatorias para personas sobre las que se aplica el reconocimiento facial y que pueden, por ejemplo, ser rechazadas por el sistema”, opina Samuel Parra, socio de 451.legal. “Deben introducirse garantías adecuadas, intervenciones humanas, soluciones o mecanismos que permitan al usuario la posibilidad de defender su punto de vista ante decisiones automatizadas.

Y así precisamente, en el mencionado RGPD, se recogen cuestiones como el consentimiento explícito que haya un sí expreso del individuo, o el interés legítimo. Es decir, que la empresa tenga un motivo de peso, como por ejemplo la investigación de una vacuna, para utilizar la tecnología.

El rostro de una persona y los rasgos faciales son datos que incluso la normativa protege de forma especial, al mismo nivel que la información sobre la ideología política o las creencias religiosas”, añade. Ahora bien, la crisis del coronavirus podría derribar los límites concesionarios que durante las últimas décadas han prevalecido por el bien de los principios democráticos.

El reconocimiento facial está acompañado de innumerables oportunidades, pero igual que sucedió con Internet, las empresas y los gobiernos deberán aprender a utilizarla de forma responsable. En Yoigo Empresas estaremos pendientes de su futuro, y si tú no quieres quedarte atrás con tu negocio, puedes unirte a este viaje llamando al 900 676 535 o visitando nuestra web.