Las máscaras faciales pueden romper la tecnología de reconocimiento facial, pero no por mucho tiempo


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Sabemos que las máscaras faciales protegen a otros de Covid-19, y parece que también ofrecen cierta protección contra la tecnología de reconocimiento facial, por ahora. Un estudio preliminar realizado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología analizó qué tan bien funciona la tecnología en la identificación de personas con máscaras faciales. En general, los algoritmos de reconocimiento facial desarrollados antes de la pandemia tuvieron dificultades para reconocer los rostros detrás de las máscaras.

El nuevo estudio del gobierno muestra menos sobre qué tan mal los algoritmos de reconocimiento facial manejan las máscaras faciales que cómo las empresas ya están trabajando duro para construir algoritmos que puedan adaptarse a nuevas situaciones. La pandemia muestra cómo la introducción de máscaras faciales puede hacer que la tecnología de reconocimiento facial sea aún más poderosa que antes.

"Las buenas noticias aquí son de muy corta duración", dijo a Recode Albert Fox Cahn, director ejecutivo del Proyecto de Supervisión de Tecnología de Vigilancia. "Esto solo muestra que actualmente hay una carrera armamentista mundial para desarrollar un software de reconocimiento facial que puede rastrear a las personas incluso cuando usamos máscaras".

El error causado por el uso de máscaras no es demasiado sorprendente. Cualquiera que haya intentado desbloquear su iPhone con Face ID mientras usa una máscara sabe que la tecnología fallará en el nuevo escenario. Los algoritmos de reconocimiento facial generalmente están entrenados para identificarlo en función de los aspectos de la geometría de su rostro, y una máscara facial oculta gran parte de lo que el algoritmo intenta analizar, es decir, la nariz y la boca, explican los investigadores del NIST.

La medida en que las máscaras faciales pueden desencadenar algoritmos fue tan grave que el Departamento de Seguridad Nacional emitió un aviso durante las protestas de George Floyd en mayo, declarando que los "opositores violentos" de la policía enmascararon la máscara podría usar – usar para no ser descubierto por reconocimiento facial. Por supuesto, los propios manifestantes estaban preocupados por las mismas tecnologías de vigilancia que amenazaban sus libertades civiles.

La ​​investigación del NIST ahora sirve como evidencia de que las máscaras son un verdadero obstáculo para algunos sistemas de reconocimiento facial. El estudio de la agencia no reguladora examinó 89 algoritmos de reconocimiento facial, incluidos los de Panasonic y Samsung, y analizó su rendimiento utilizando imágenes de 1 millón de personas. El estudio utilizó fotos de personas recolectadas al cruzar la frontera de EE. UU. E imágenes incluidas en las solicitudes de inmigración. El primer grupo de fotos fue "enmascarado digitalmente", lo que significa que las formas artificiales en diferentes colores que imitaban las máscaras se superponían en las imágenes de los rostros y cubrían la nariz, la boca y parte de las mejillas del sujeto.

  Una captura de pantalla del estudio NIST muestra cómo se veían diferentes personas cuando se aplicaba una "máscara digital".

Esta captura de pantalla del estudio NIST muestra cómo se veían diferentes personas cuando se aplicaba una "máscara digital". [19659010] NIST

El estudio NIST encontró que usar máscaras puede disminuir la precisión de los algoritmos de reconocimiento facial. Según el comunicado de prensa de la agencia, “el mejor de los 89 algoritmos comerciales de reconocimiento facial probados tuvo tasas de error entre 5% y 50% en máscaras faciales aplicadas digitalmente con fotos de la misma persona sin máscara. “Los algoritmos de algunos proveedores funcionaron mejor que otros, y el rendimiento varió según la forma y el color de la máscara. En general, el reconocimiento facial es más preciso en personas con máscaras redondas, mientras que los algoritmos pueden ser menos precisos cuando los sujetos usan máscaras negras que en una máscara azul claro.

En general, esto parece ser una buena noticia para quienes están preocupados por su privacidad y están interesados ​​en encontrar formas de falsificar la tecnología de reconocimiento facial. Pero este tipo de error también es probable que sea temporal, ya que las compañías que fabrican tecnologías de reconocimiento facial intentan actualizar sus algoritmos para adaptarlos mejor a la cobertura facial. Como Recode informó anteriormente, las compañías anunciaron la capacidad de sus algoritmos para tener en cuenta las máscaras en febrero, y Panasonic dijo que había resuelto el problema de la máscara anteriormente. Desde que comenzó la pandemia, varias compañías faciales, incluidas Facewatch del Reino Unido, Sensory de California y las compañías Hanwang y SenseTime con sede en China, han comenzado a reconocer su capacidad para reconocer a las personas con máscaras.

"Creo que este es un problema solucionable y que se necesitan más esfuerzos de investigación y desarrollo para cerrar la brecha de precisión", dijo Shaun Moore, CEO de TrueFace, cuya tecnología fue evaluada en el estudio NIST, un e- Correo. "Cuantos más datos (enmascarados) podamos entrenar nuestros algoritmos, mejor será el rendimiento".

Fox Cahn del Proyecto de Supervisión de Tecnología de Vigilancia ofreció una interpretación más distópica de lo que está por venir. Rechazó la idea de que conceptos como el maquillaje y las camisas de reconocimiento antifacial ya no podrían seguir el ritmo de la tecnología de reconocimiento facial en el futuro. "Habremos llegado a un punto en el que las cámaras son tan productivas, y la tecnología es tan poderosa", dijo, "que cualquier cosa que no sea un traje de cuerpo completo será rastreable".

NIST también indicó que las luchas de la tecnología que han revisado son de corta duración. Uno de los autores del informe NIST, el científico informático Mei Ngan, dijo que los investigadores "esperan que la tecnología continúe mejorando" para identificar a las personas que usan máscaras. En consecuencia, el NIST planea considerar más algoritmos en su próxima ronda de investigación que se han actualizado para reconocer a las personas con máscaras. Mientras tanto, investigadores independientes están usando fotos de personas con máscaras publicadas en línea para crear bases de datos de imágenes para ayudar a mejorar sus algoritmos de reconocimiento facial, informó CNET en mayo.

Las máscaras no son la primera vez que se identifica un reconocimiento facial por inexactitudes. Durante años, los sistemas de reconocimiento facial se han caracterizado por ser desproporcionadamente inexactos en mujeres, personas negras y especialmente en mujeres con piel más oscura. Lauren Sarkesian, consultora política sénior en el Instituto de Tecnología Abierta New America del grupo de expertos, dijo a Recode que el tema de las máscaras y el reconocimiento facial nos recuerda que la tecnología sigue sin estar regulada en gran medida en los EE. UU. Y que a menudo ni siquiera sabemos cuándo está en uso . Si bien algunos lugares han aprobado leyes que regulan o prohíben el uso de la tecnología por parte del gobierno, todavía no existe una ley nacional que regule el reconocimiento facial, aunque hay varias sugerencias.

"Esta tecnología es peligrosa, tanto cuando funciona como cuando no", dijo Sarkesian. "A medida que estos problemas de precisión se resuelven en los algoritmos, el rendimiento de monitoreo de la tecnología de reconocimiento facial aumenta".

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