Cómo funcionan los sistemas de reconocimiento facial

El sistema de identificación facial que implementó el gobierno porteño esta semana no es nuevo, aunque sí inédito para nuestro país. Y aprovecha la capacidad analítica de las computadoras para comparar las fotos de dos rostros e intentar determinar si se trata de la misma persona: en el caso de Buenos Aires, ya sirvió para ubicar a varios prófugos. Ya se usa en China (y su tecnología podría llegar a Brasil), en Inglaterra, Rusia y otros países.

Para lograrlo busca, en la cara, patrones claros: un rostro humano convencional tiene dos ojos, una nariz, boca, mentón, pómulos, cejas, etcétera. Y aunque no sea inmediatamente obvio para nosotros, todos estos elementos tienen una forma y una geometría particular, que puede tabularse y sistematizarse: el tamaño de los ojos, su ubicación exacta respecto de la nariz, el grosor de las cejas, cuán prominentes son los pómulos, la frente, etcétera. Son decenas de rasgos anotados con enorme precisión.

Con esos datos, la computadora puede intentar estimar, ante dos imágenes, si es la misma persona. No es infalible, ni mucho menos: y dependiendo de la sofisticación del sistema será capaz, o no, de reconocer que alguien que mira de costado es la misma persona que mira de frente, o que tiene el pelo más corto.

Un ejemplo de un sistema de primer nivel es el de Google Photos, que agrupa en forma automática los rostros que encuentra en las fotos, incluso cuando las caras miran hacia abajo, hacia arriba, etcétera. Lo mismo con el sistema de etiquetado automático de Facebook, el servicio de fotos de Microsoft, etcétera. El Google es tan sofisticado que también puede distinguir entre mascotas. En China se usan en chanchos.

Automático pero no inteligente

Estos sistemas, no obstante, no son inteligentes: quien use uno de estos servicios de fotos habrá notado que a veces sufren de pareidolia, esa costumbre innata en los humanos de buscar una cara en cualquier objeto o superficie. O que nos preguntan quién es esa persona que está en la foto, señalando una muñeca.

Los sistemas de identificación facial, además, dependen de dos elementos clave. Por un lado, el aprendizaje: cuantas más fotos se tenga de una persona, más precisos serán al comparar su cara con otras. Por otro, la calidad: si la foto que se quiere analizar es de muy mala calidad, la probabilidad de error aumenta, del mismo modo que en una calle oscura nos cuesta identifica quién es que viene, a lo lejos. De hecho, en China están probando un sistema que identifica a las personas por su postura corporal y el tranco al caminar.

Es por esto que la tasa de error (de falsos positivos) suele ser bastante alta en estos sistemas. La mayoría de los smartphones modernos, por ejemplo, permite usar la identificación facial para desbloquear el teléfono, pero puede falsearse con una foto, que engaña a la cámara del teléfono; otros sistemas más sofisticados, como el Face ID de Apple, apelan a un modelo tridimensional del rostro del usuario, pero esto no es aplicable para un sistema de vigilancia callejero.

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