miércoles, 18 de abril de 2007

Una nueva era para el Reconocimiento Facial. Ahora mejor que los humanos

Recientemente se han publicado los resultados del test de empresas reconocimiento facial Face Recognition Vendor Test 2006 organizado por el prestigioso NIST (National Institute of Standards and Technology).

De los resultados publicados, se puede observar que la mejora producida en los algoritmos de reconocimiento facial es impresionante y debería cambiar las actuales percepciones de que esta tecnología no es suficientemente precisa para aplicaciones de verificación individual.

En 1993, con un ratio de falso positivo de 0.001 (permitía el acceso erroneo de una persona de cada 1000 intentos de acceso por parte de un impostor), el ratio de falso negativo FRR (False Reject Rate) (el porcentage de personas rechazadas erroneamente) era de 0,79. En 1997 el FRR cayó a 0,54 y en 2002 a 0,20 mientras que en los últimos tests esta cifra se ha reducido a 0,01 (obtenido por Neven Vision con imagenes estáticas de muy alta resolución y por Visage con imagenes 3D).

Según el NIST, el avance de los algoritmos desde el mismo evento en 2002 (FRVT 2002) y este año (FRVT 2006) se debe principalmente a los avances conseguidos en el diseño de algoritmos, los sensores y la importancia de corrección de la variación lumínica entre imagenes.

Sin embargo el test fue realizado antes de la existencia de la del standard ISO/IEC 19794-5 de imagenes faciales, y por tanto no ha podido realizarse sobre imagenes faciales ICAO como las que se almacenan en los e-Pasaportes. Esto hace que el test no proporcione información predictiva de como se comportarían los algoritmos actuales en entornos reales de inmigración.

Por último, una parte importante del estudio trato de determinar si los algoritmos de reconocimiento facial se comportan mejor que los humanos en esta tarea. Los resultados indicaron que siete algoritmos automáticos de reconocimiento facial fueron comparables o mejores que ciertos humanos en dichas tareas de reconocimiento.

Rames