Un equipo de investigación dirigido por la Dra. Alice O’Toole, profesora de la Universidad de Texas en la Escuela de Dallas denominada Behavioral and Brain Sciences, están trabajando para no tener demasiadas falsas alarmas y detener a personas que representan riesgos reales.
Los estudios de reconocimiento facial son financiados por el Departamento de Defensa de EE.UU., la agencia está buscando la forma más precisa y rentable para reconocer a las personas que puedan suponer un riesgo para la seguridad de dicha nación.
Por un lado, trabajan en algoritmos más avanzados, fórmulas que permiten a los ordenadores de “reconocer” rostros, estos varían mucho entre los desarrolladores de software, y la mayoría no se han enfrentado a los desafíos del mundo real. Por lo que este equipo está examinando cuidadosamente los algoritmos para ver cuando tienen éxito y donde se quedan cortos. Están usando comparaciones punto por punto para examinar las similitudes en millones de rostros capturados de una base de datos, y luego comparar los resultados de las determinaciones de los algoritmos.
En los estudios, los seres humanos y los algoritmos deben decidir si dos pares de imágenes de caras, tomadas bajo condiciones de iluminación diferentes, eran imágenes de la misma persona o personas diferentes.
“Muchas de las imágenes que la gente de seguridad tiene que trabajar no son de alta calidad”, dijo O’Toole. “Se pueden tomar de circuitos cerrados de televisión u otro equipo de baja resolución.”
El estudio es probable que continúe a través de varias fases más, a medida que más y mejores programas de software se presentan para su revisión. Hasta ahora, los resultados del hombre contra la máquina han sido un poco sorprendente, dijo O’Toole.
“De hecho, los algoritmos se desempeñaron mejor que los seres humanos en la identificación de rostros, porque la mayoría de las aplicaciones de seguridad se basan principalmente en comparaciones humanas hasta ahora, los resultados son alentadores sobre la posibilidad de utilizar software de reconocimiento facial en entornos reales es importante.
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