Nuevas formas de reconocimiento facial

Por Jenny Månsson, Directora de Desarrollo de Negocio de Axis Communications

Jenny Månsson, Directora de Desarrollo de Negocio de Axis Communications, habla sobre los cambios en la tendencia de identificación mediante cámaras de seguridad.

El reconocimiento facial era una tecnología restringida para entornos de alta seguridad. Sin embargo, ahora 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.

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, 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.

 

Por Jenny Månsson, Directora de Desarrollo de Negocio de Axis Communications.