Una breve historia del reconocimiento facial | VISION Blog

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Mar 18 · 8 min read

12 eventos clave en la historia del reconocimiento facial

Hasta hace poco, la tecnología de reconocimiento facial era comúnmente vista como algo sacado de la ciencia ficción. Pero durante la última década, esta tecnología innovadora no solo se ha vuelto viable, sino que se ha generalizado. De hecho, es difícil leer noticias de tecnología en estos días sin ver algo sobre el reconocimiento facial.

Hay varias industrias que se benefician de esta tecnología. Por ejemplo, las agencias de aplicación de la ley están utilizando el reconocimiento facial para mantener a las comunidades más seguras. Los minoristas están evitando el crimen y la violencia. Los aeropuertos están mejorando la comodidad y seguridad de los viajeros. Y las compañías de teléfonos móviles están utilizando el reconocimiento facial para brindar a los consumidores nuevas capas de seguridad biométrica.

A algunos les puede parecer que el reconocimiento facial salió de la nada. Pero en verdad, esta tecnología ha estado trabajando durante algún tiempo. En este blog compartimos un poco de la historia del reconocimiento facial para arrojar luz sobre cómo surgió esta tecnología transformadora y cómo ha evolucionado a lo largo del tiempo.

Aquí mostramos 12 eventos clave en la historia del reconocimiento facial:

  1. MEDICIONES MANUALES DE BLEDSOE (1960S)
    Muchos dirían que el padre del reconocimiento facial fue Woodrow Wilson Bledsoe. En la década de 1960, Bledsoe desarrolló un sistema que podía clasificar fotos de rostros a mano usando lo que se conoce como una tableta RAND, un dispositivo que las personas podían usar para ingresar coordenadas horizontales y verticales en una cuadrícula usando un lápiz que emitía pulsos electromagnéticos. El sistema podría usarse para registrar manualmente las ubicaciones de coordenadas de varias características faciales, incluidos los ojos, la nariz, la línea del cabello y la boca.
    Estas métricas podrían entonces insertarse en una base de datos. Luego, cuando el sistema recibió una nueva fotografía de un individuo, pudo recuperar la imagen de la base de datos que más se parecía a ese individuo. En ese momento, el reconocimiento facial estaba desafortunadamente limitado por la tecnología de la era y el poder de procesamiento de las computadoras. Sin embargo, fue un primer paso importante para demostrar que el reconocimiento facial era una biométrica viable.
  2. MAYOR PRECISIÓN CON 21 MARCADORES FACIALES (años 70)
    En la década de 1970, Goldstein, Harmon y Lesk pudieron agregar mayor precisión a un sistema de reconocimiento facial manual. Usaron 21 marcadores subjetivos específicos que incluyen el grosor de los labios y el color del cabello para identificar las caras automáticamente. Al igual que con el sistema de Bledsoe, la biometría real aún tenía que ser computada manualmente.
  1. EIGENFACES (finales de los años 80 y principios de los 90)
    En 1988, Sirovich y Kirby comenzaron a aplicar el álgebra lineal al problema del reconocimiento facial. Lo que se conoció como el enfoque Eigenface comenzó como una búsqueda de una representación de imágenes faciales de baja dimensión. Sirovich y Kriby pudieron mostrar que el análisis de características en una colección de imágenes faciales podría formar un conjunto de características básicas. También pudieron demostrar que se requerían menos de cien valores para codificar con precisión una imagen facial normalizada.
    En 1991, Turk y Pentland expandieron el enfoque de la superficie propia al descubrir cómo detectar rostros dentro de las imágenes. Esto llevó a los primeros casos de reconocimiento facial automático. Su enfoque estuvo limitado por factores tecnológicos y ambientales, pero fue un avance significativo en la prueba de la viabilidad del reconocimiento facial automático.
  2. PROGRAMA FERET (1993–2000S)
    La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) y el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología lanzaron el programa de Tecnología de Reconocimiento Facial (FERET) a partir de la década de 1990 para fomentar el mercado comercial de reconocimiento facial. El proyecto consistió en crear una base de datos de imágenes faciales. La base de datos se actualizó en 2003 para incluir versiones en color de alta resolución de 24 bits de las imágenes. En el conjunto de prueba se incluyeron 2,413 imágenes faciales que representan a 856 personas. La esperanza era que una gran base de datos de imágenes de prueba para reconocimiento facial pudiera inspirar innovación, lo que podría resultar en una tecnología de reconocimiento facial más potente.
  3. SUPER BOWL XXXV (2002)
    En el Super Bowl de 2002, los oficiales de policía usaron el reconocimiento facial en una prueba importante de la tecnología. Si bien los funcionarios informaron que se detectaron varios “delincuentes menores”, en general, la prueba se consideró un fracaso. Los falsos positivos y las reacciones violentas de los críticos demostraron que el reconocimiento facial no estaba del todo listo para el horario de máxima audiencia. Una de las grandes limitaciones tecnológicas en ese momento era que el reconocimiento facial aún no funcionaba bien en grandes multitudes, funcionalidad que es esencial para usar el reconocimiento facial para la seguridad de eventos.
  4. PRUEBAS DE VENDEDORES DE RECONOCIMIENTO FACIAL (2000S)
    El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) comenzó las Pruebas de Proveedores de Reconocimiento Facial (FRVT) a principios de la década de 2000. Sobre la base de FERET, las FRVT fueron diseñadas para proporcionar evaluaciones gubernamentales independientes de los sistemas de reconocimiento facial que estaban disponibles comercialmente, así como las tecnologías de prototipos. Estas evaluaciones fueron diseñadas para proporcionar a las agencias policiales y al gobierno de los EE. UU. La información necesaria para determinar las mejores maneras de implementar el reconocimiento facial.
  5. BASE DE DATOS FORENSE DE DATOS (2009)
    En 2009, la Oficina del Alguacil del Condado de Pinellas creó una base de datos forense que permitió a los agentes acceder a los archivos fotográficos del Departamento de Seguridad de Carreteras y Vehículos Motorizados (DHSMV) del estado. Para el año 2011, unos 170 diputados habían sido equipados con cámaras que les permitían tomar fotos de sospechosos que podían compararse con la base de datos. Esto resultó en más arrestos e investigaciones criminales de lo que hubiera sido posible de otra manera.
  6. MEDIOS SOCIALES (2010-PRESENTE)
    A partir de 2010, Facebook comenzó a implementar la funcionalidad de reconocimiento facial que ayudó a identificar a las personas cuyos rostros pueden aparecer en las fotos que los usuarios de Facebook actualizan diariamente. Si bien la característica fue instantáneamente controvertida con los medios de comunicación, lo que provocó una serie de artículos relacionados con la privacidad, a los usuarios de Facebook en general no pareció importarles. Al no tener un impacto negativo aparente en el uso o la popularidad del sitio web, más de 350 millones de fotos se cargan y etiquetan con reconocimiento facial cada día.
  7. PRIMERA INSTALACIÓN PRINCIPAL DEL RECONOCIMIENTO FACIAL EN UN AEROPUERTO (2011)
    En 2011, el gobierno de Panamá, asociándose con el entonces EE. UU. La secretaria de Seguridad Nacional, Janet Napolitano, autorizó un programa piloto de reconocimiento facial para reducir las actividades ilícitas en el aeropuerto de Tocumen en Panamá (conocido como un centro para el contrabando de drogas y el crimen organizado).
    Poco después de la implementación, el sistema dio lugar a la detención de múltiples sospechosos de Interpol.
  8. OSAMA BIN LADEN IDENTIFICADO (2011)
    El reconocimiento de la cara se ha utilizado cada vez más para los forenses por los profesionales de la ley y militares. A menudo es la forma más efectiva de identificar positivamente los cadáveres. De hecho, el reconocimiento facial se utilizó para ayudar a confirmar la identidad de Osama bin Laden después de que fue asesinado en una redada de los Estados Unidos.
  9. LAS AGENCIAS DE APLICACIÓN DE LA LEY ADOPTAN EL RECONOCIMIENTO DE CARA MÓVIL (2014)
    A partir de 2014, el Sistema de información de justicia regional automatizado (ARJIS, por sus siglas en inglés), comenzó a proporcionar a las agencias asociadas una plataforma móvil que admite el reconocimiento facial para el cumplimiento de la ley. ARJIS, una red compleja de empresas de justicia penal que promueve el intercambio de información y datos entre las agencias locales, estatales y federales de aplicación de la ley, quería resolver un problema crítico: la identificación instantánea para las personas que no tenían una identificación o que no querían ser identificadas. Algunas de las agencias que comenzaron a usar el reconocimiento facial móvil para identificar a los sospechosos en el campo son la policía de San Diego, el Departamento de Justicia, el FBI, la DEA, la CBP y los EE. UU. Marshalls.
  10. RECONOCIMIENTO FACIAL “INEVITABLE” PARA LOS RETAILERS (2017)
    A medida que el comercio (retail) adopta el reconocimiento facial más rápido que cualquier otra industria, los expertos toman nota. En un reciente seminario web, D&D Daily Publisher y el Editor Gus Downing declararon que el reconocimiento facial está en un “camino inevitable hacia la adopción de retailers”. Downing, considerado uno de los líderes de opinión más importantes en materia de prevención de pérdidas, es solo un experto que ahora ve enormes ventajas para los comerciantes. Que utilizan un sistema de reconocimiento facial.
  11. IPHONE X (2017)
    Apple lanzó el iPhone X en 2017, anunciando el reconocimiento facial como una de sus principales funciones nuevas. El sistema de reconocimiento facial del teléfono se utiliza para la seguridad del dispositivo. El nuevo modelo de iPhone se agotó casi al instante, lo que demuestra que los consumidores ahora aceptan el reconocimiento facial como el nuevo estándar de oro para la seguridad.
  12. LISTADO DE VIGILANCIA COMO SERVICIO (2018)
    Ahora es más fácil que nunca para las organizaciones beneficiarse de la tecnología de reconocimiento facial. Este año, en la conferencia NRF Protect presentó el futuro de los retails con WatchList as a Service (WaaS) . WaaS es una nueva plataforma de datos de reconocimiento facial diseñada para ayudar a prevenir el robo en tiendas y los delitos violentos. Las watchlists incluyen una base de datos administrada de delincuentes conocidos que representan un riesgo de seguridad, robo o crimen violento. La base de datos funciona en conjunto con la plataforma de vigilancia biométrica, que utiliza tecnología de comparación de características para alertar a la seguridad sobre amenazas en tiempo real.

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