Los avances en el reconocimiento facial siguen dándose. Es claro que esta tecnología tiene una serie de aplicaciones importantes, particularmente en el ramo de la seguridad. Por ello se trabaja en este tema y Google publicó un artículo en donde dice que tiene ya el mejor sistema para reconocer rostros y por mucho.
Tres investigadores de Google han trabajado en el tema de identificación de rostros mediante inteligencia artificial y aprendizaje profundo, al cual llamaron FaceNet, que se dice, es probablemente el enfoque más preciso para reconocer caras humanas. FaceNet logró casi el 100% de precisión en un conjunto de fotos de rostros llamado “Faces in the Wild”, que incluye más de 13 mil fotos de rostros humanos de toda la web. A través de un entrenamiento masivo de información, usando un conjunto de 260 millones de rostros, FaceNet logró un porcentaje superior al 86%.
Los investigadores usaron “Faces in the Wild” como un benchmark para probar lo que ellos deominan “verificación”. esencialmente están midiendo qué tan buenos son sus algoritmos que determinan que dos imágenes se identifican con la misma persona.
En diciembre pasado, un grupo de investigadores chinos indicaron también que tenían una precisión del 99%. El año pasado, investigadores de Facebook publicaron un artículo en donde decían tener una precisión del reconocimiento de rostros del más del 97% contra lo que los seres humanos pueden lograr, un 97.5%. Sin embargo, el enfoque de Google va mucho más allá de simplemente verificar si dos rostros son el mismo. Su sistema puede además ponerle un nombre a la cara -sistema clásico de reconocimiento- e incluso presentar colecciones de caras que son las más similares o las más distintas.
Por supuesto, todo esto está aún en fase de investigación, pero claramente este tipo de tecnologías podría aplicarse para luchar contra el crimen, o mejorar las capacidades de vigilancia de las cámaras. Incluso, por qué no, podría servir para un sitio para encontrar parejas.
Sin duda los esfuerzos de Google y Facebook, por ejemplo, se verán reflejados en sus sitios web. Esto permitirá marcar y etiquetar las fotos más fácilmente e incluso, de forma automática. Igualmente, estos sistemas podrán hacer que compañías web puedan analizar más fácilmente el uso de las redes sociales que le dan sus usuarios para así medir tendencias globales y popularidad, basadas en quienes aparecen en las fotografías.
Y aunque los esfuerzos de Google y Facebook son relativamente nuevos, este tipo de sistemas ya puede encontrarse entre nosotros. Incorporan inteligencia artificial mediante un proceso llamado “aprendizaje profundo”, el cual se ha demostrado particularmente efectivo en las tareas de percepción para las computadoras como por ejemplo, reconocer objetos, voces y entender el contexto del lenguaje escrito.
Aparte de Google y Facebook, otras empresas están trabajando en el tema: Microsoft, Baidu y Yahoo están invirtiendo mucho en la investigación del aprendizaje profundo. De hecho, algunos de estos algoritmos a están en los dispositivos que usamos, por ejemplo, para controlar el aparato a través de la voz, para la traducción de Skype, aplicaciones sobre predicción de texto e investigación en búsquedas de imágenes. Spotify y NetFlix también están investigando el aprendizaje profundo y PayPal busca usarlo para evitar fraudes.
También hay tecnologías para usar aprendizaje profundo para analizar imágenes médicas en tiempo real y dar capacidades como análisis de texto, visión por computadora y reconocimiento de voz, así como los servicios para la nube. Twitter, Pinterest, Dropbox, Yahoo y Google han adquirido recientemente empresas que trabajan en aprendizaje profundo. IBM incluso tiene AlchemyAPI, una empresa originalmente en Denver, para ayudarse a hacer Watson un sistema más inteligente.
Referencias: