¿No os pareció curiosa la primera vez que visteis que Facebook reconocía a todos vuestros amigos en las imágenes que subíais sin que fuesen etiquetados manualmente?

Este proceso es posible gracias a Face Recognition o Reconocimiento Facial, una tecnología del campo de la inteligencia artificial, que identifica automáticamente a una persona en una imagen digital, analizando las características biométricas de su rostro.

El reconocimiento facial con técnicas de IA ha dado en los últimos años un salto espectacular, llegando a superar las capacidades humanas. Inicialmente, se usaban modelos geométricos simples como la distancia entre los ojos, orejas, nariz y boca. Actualmente, el análisis se realiza mediante sofisticados procesos matemáticos y algoritmos de coincidencia que consiguen medir la forma y la estructura única de los rostros, funcionando incluso con rostros parcialmente cubiertos como gafas, barba o sombreros.

 

¿Cómo funciona el Reconocimiento Facial?

Actualmente, existen diferentes sistemas de reconocimiento facial que utilizan métodos distintos. Pero la base de esta tecnología usa los mismos principios que otras técnicas de autentificación biométrica, como los escáneres de huellas digitales y el reconocimiento de voz.

El Machine Learning y la IA están llegando a un punto en el que es difícil diferenciar entre un resultado humano y uno artificial. No es diferente en este caso.

Cuando un humano reconoce caras, lo hace a través de la memoria. Comprendemos cómo es una cara, asignamos un nombre a esa cara y memorizamos esa relación. Pues bien, a alto nivel no es tan diferente cuando estamos hablando de máquinas.

Para que el reconocimiento facial sea posible, hay que seguir un proceso parecido: a través de un análisis de las características faciales de la persona extraídas de una imagen, las compararemos con una base de datos (donde previamente se han almacenado sus datos) en la que se certifica la coincidencia de los rasgos faciales del individuo.

Lo primero es encontrar (o hacer) un banco de imágenes sobre el que entrenar.
Acto seguido, extraemos la estructura facial de las imágenes a usar. Es un proceso bastante rápido de hacer.

Esto nos dará como resultado una serie de vectores en relación a cada cara que posteriormente usaremos para identificar a qué posibles usuarios pertenece.

Casos de negocio

En PFS Tech hemos desarrollado una herramienta de reconocimiento facial capaz de identificar personas en tiempo real.

Esta herramienta resuelve diferentes casos de negocio que aportan valor a las empresas. Algunos de los cuales son:

Fichaje de personas y control de presencia integrándolo con las aplicaciones de fichaje.

Localización de empleados en distintas estancias de la empresa.

Identificación de fraude: evita la suplantación de identidad.

Gestión de accesos: desbloqueo de puertas en edificios.

Seguridad laboral: identifica fatiga en trabajadores que requieren atención plena, como cirujanos, pilotos, conductores de autobús, camioneros …

Reserva de salas.

Medir el grado de satisfacción o estado de ánimo de los clientes, mejorando el servicio al cliente tanto en el corto como en el largo plazo.

Acciones de marketing dirigido en el punto de venta: a través de los rasgos faciales se puede determinar el género, la edad y otros datos demográficos de un cliente para poder ofrecer publicidad más concreta y “afinada”.

Si te interesa el reconocimiento facial y quieres ampliar información sobre el tema y/o que te hagamos una visita para conocer cómo encaja en tu empresa, contacta con PFS Tech.

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