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Jul 18, 2018 11:00 AM ET

¿Lo bueno es cara ID tech? Depende que buscas… Se trata del ‘umbral de semejanza’


¿Lo bueno es cara ID tech? Depende que buscas… Se trata del ‘umbral de semejanza’

iCrowd Newswire - Jul 18, 2018
Amazon Rekognition CCTV image

Imagen principal: sistema de identificación de cara de Rekognition del Amazonas. Crédito: Amazon

“Ver en las películas todo el tiempo, captura de una imagen y es todo pixelado y dicen ‘mejorar’, y llegar esta imagen agradable,” dice Tom Heseltine, Director Ejecutivo de la empresa de software de reconocimiento facial Aurora. “No es real. Pero con el aprendizaje profundo trata de hacer eso, y resulta bastante bueno. [Algunos sistemas de reconocimiento facial] son capaces de tomar esa imagen y construir una cara de alta resolución”.

Suena como algo sacado de un procedimiento de policía, pero gracias a mejoras en la tecnología de reconocimiento facial, oficiales reales de la ley han comenzado a experimentar con él. En el Reino Unido, Policía Metropolitana y la policía de Gales del sur de Londres han utilizado sistemas de reconocimiento facial para recoger a los posibles alborotadores de una multitud en eventos en general en tiempo real y al final en la capital galesa Cardiff, policía hizo futbol de Liga de campeones de 2017 una detención después de que el sistema se lanzó encima de un partido con una base de datos de criminales buscados.

Críticos, afirman sin embargo, el sistema es inexacto, y las estadísticas de la policía de Gales del sur mostraban el 92% de los casi 2.500 partidos en la Liga de Campeones final fueron ‘falsos positivos’. Pero otros dicen que número tiene sentido por sí misma y sólo debe considerarse en el contexto de cómo funciona el sistema. Así que, ¿cómo funciona la tecnología? Y ¿por qué, si así se avanza, el número de falsos positivos sería tan alto?

Aprendizaje profundo

Los sistemas más avanzados, Heseltine dice TechRadar, trabajan aunque profundo de aprendizaje, un tipo de máquina de aprendizaje que utiliza redes neuronales virtuales esencialmente reconstruir una simulación de un cerebro humano. Usted puede enseñar el sistema de reconocer caras que muestran cientos de miles de pares de caras y diciendo si coinciden o no.

“Enseña diciendo ‘estos dos son la misma gente, estos dos son diferentes personas’”, dijo Heseltine. “Ello en grandes servidores potentes, por lo general equipados con GPU para acelerar ese proceso de aprendizaje. Poco a poco aprende con el tiempo, y una vez que se completa con una red neuronal que es capaz de reconocer rostros.”

Man using a face recognition scanner

Sistemas de reconocimiento de cara de Aurora se utilizan en los aeropuertos, empresas constructoras y en otros lugares donde la seguridad es una consideración clave. Crédito: Aurora

Que proceso de aprendizaje puede tomar varios días, o puede ser tan poco como algunas horas para que un sistema menos avanzado. Todo depende de lo que quieres hacer en la práctica el sistema. Si usted quería reconocer fotos de pasaporte, entonces sólo mostrar se los tipos de imágenes, que son de alta calidad, fotos de personas mirando directamente a la cámara.

Pero “si eso es todo la red neuronal se ha visto, eso es todo siempre va a ser bueno,” añade Heseltine – por lo que entonces no podía utilizar ese sistema para reconocer rostros en las imágenes de CCTV granulada, por ejemplo. Pero se pueden entrenar los sistemas para reconocer imágenes de menor calidad tomados de una variedad de ángulos.

Un sistema de reconocimiento facial no puede decir si son dos imágenes de una cara de la misma persona; simplemente asigna un puntaje de semejanza basado en la similitud de sus características. Por ejemplo, para una cámara de captura de vídeo en tiempo real, el sistema podría mirar un rostro en un marco de las imágenes y comparar a todos las caras en una base de datos de la policía conocido. Luego se asigna un puntaje de semejanza para cada cara, generando una larga lista de números. Todavía depende de un ser humano para confirmar si se emparejan dos caras.

A police van with CCTV camera

Una camioneta de la policía equipada con una cámara de reconocimiento facial. Fotografía: Policía de Gales del sur

El umbral de puntuación de semejanza que verifiques a un partido potencial varía considerablemente, explica Heseltine, dependiendo de la importancia de encontrar un partido, las consecuencias de un falso positivo y la mano de obra disponible. Por ejemplo, si la policía estaban buscando para atrapar a un criminal pequeño, podría sólo miran los más altos puntajes de semejanza. Pero si estaban tratando de atrapar un asesino en serie podría fijar el umbral más bajo y seguimiento de cualquier persona que el sistema identifica como un partido potencial, dado la mayor importancia de la captura de esa persona.

El ‘umbral de semejanza’

Los mejores sistemas de ahora son muy precisos, Heseltine dice y casi siempre dará puntuación alta semejanza a emparejar caras si la calidad de imagen es bastante buena. Así que, ¿por qué tendrían sistemas de policía falsos positivos alta? Hay varios factores en juego. En primer lugar, el porcentaje de falsos positivos, cuando se toma aisladamente, es “casi sin setido” porque simplemente refleja el ‘umbral de semejanza’ que la policía decidió registrar un partido potencial. Podría ha definido el umbral muy alto y tenía no hay falsos positivos, pero también significaría que el sistema no funciona para la captura de los delincuentes.

“Si están haciendo 200 identificaciones falsas, eso es porque fijan el umbral tal que sería 200 identificaciones falsas. Tal vez 20

número 0 es porque es un manejable figura que un humano puede revisar y decidir qué hacer al respecto.

“Se podría hacer eso 0 y tienen un informe fantástico si se volvieron [umbral] encima de una muesca. Pero me imagino que desde la perspectiva de la policía, si está tratando de encontrar a un violador serial algo mirar a través de 200 partidos y averiguar si están en allí.”

 

Face recognition tech demonstration

Sistemas de reconocimiento de cara de Aurora utilizan sensores de cercano-IR especialmente diseñados para asegurar la fiabilidad en cualquier condición de iluminación. Crédito: Aurora

 

Es una situación similar en los aeropuertos, donde principalmente se implementa tecnología de Aurora. Imágenes de caras de pasajeros son capturados cuando entran en un área segura, y esa imagen se hace referencia a cuando esa misma persona intenta abordar un avión.

 

Un puntaje de semejanza baja podría indicar que alguien ha tomado el lugar del pasajero, y algunos falsos positivos son necesarios para casos reales son capturados. Aeropuertos ajuste el umbral basado en el número de pasajeros que pueden seguir para arriba. “Nos podemos permitir parar y cuestionar y buscar a uno de cada 100 pasajeros, eso es lo que podemos abordar, por lo que es lo que lo a,” explica Heseltine.

 

También puede obtener altos falsos positivos debido a una gran base de datos para partido contra un gran volumen de imágenes – ya sea debido a un montón de cámaras o material de archivo con una velocidad de fotogramas alta- o si usted haga funcionar el sistema durante un largo período. Pero las debilidades en la tecnología también son parte de la culpa.

Software de reconocimiento facial funciona muy bien en claramente había iluminado, imágenes de alta calidad, pero puede luchar cuando la calidad de imagen es pobre. Sistemas de Aurora en los aeropuertos utilizan cámaras diseñadas específicamente para ese propósito, pero otras cámaras, como en los sistemas de CCTV, “se han instalado sin reconocimiento facial en la mente, y son probablemente cinco, 10 años de edad”, dice Heseltine.

 
 

Preocupaciones sobre el juicio de la policía de Gales del sur se tratan en el vídeo de arriba por adjunto jefe de policía Richard Lewis, quien dice que algunas de las imágenes que utilizadas no eran de calidad suficiente, y así oficiales fueron identificando personas erróneamente porque no eran capaces de obtener el detalle de una imagen. La fuerza ya que ha instalado cámaras especiales en furgonetas que funcionan mejor.

También puede ser difícil para un sistema para identificar a las personas si su cabeza está en un ángulo, o si parte de su cara es oscurecida por la sombra. Y en última instancia, es “muy fácil” para evitar ser reconocido por las cámaras si “cubres tu rostro con una gorra de béisbol, gafas oscuras y una camisa o puente que viene de lo alto”, dijo Heseltine.

“Nos podemos permitir parar y cuestionar y buscar a uno de cada 100 pasajeros, por lo es lo que el umbral”

Tom Heseltine, Director Ejecutivo, Aurora

En un espacio público, no se puede hacer mucho sobre eso, pero los proveedores de reconocimiento facial están trabajando para mejorar la detección de imágenes de mala calidad, o donde se oculta parte de la cara. Además de la técnica de zoom y mejorar estilo CSI, otras innovaciones incluyen sistemas que pueden predecir lo que el lado izquierdo de la cara parece como si puede ver sólo el lado derecho, así como las que dice Hesletine “regenerar un área cubierta por la sombra”.

 

Preocupaciones de privacidad relacionadas con la policía de manera otras organizaciones utilizan fotos y permanecerán otros datos vinculados a los sistemas y los trabajadores de esta semana en Amazon exigieron que la empresa dejar de vender su software de reconocimiento facial, llamado Rekognition, a la aplicación de la ley. Pero mejoras en la precisión de la tecnología y una reducción de falsos positivos, podrían ayudar a mitigar las preocupaciones de algunos críticos.

La evaluación de la prueba del año del uso de la tecnología por la policía de Gales del sur continúa, y el resultado podría resultar fundamental para el futuro uso del reconocimiento facial en el Reino Unido.

Consejo de los jefes de policía nacional y policía de Gales del sur se negó a ser entrevistado para este artículo.

See Campaign: https://www.techradar.com/news/how-face-recognition-tech-is-helping-the-police-catch-criminals
Contact Information:
Samuel Horti

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