Es la forma en que está destinado a ser el futuro, ¿verdad? Los buenos necesitan encontrar a un chico malo entre una multitud de personas, por lo que empiezan a escanear el entorno con una cámara que está equipada con tecnología de reconocimiento facial. Segundos más tarde del escaneo, una cara da un resultado positivo con una entrada en su base de datos criminal y ¡bam!, lo han atrapado.

Ese futuro, sin embargo, ya está aquí. Más o menos.

El potencial del reconocimiento facial es sustancial, incluso si no está todavía plenamente desarrollado; su nivel de precisión no es lo suficientemente alto como para ser utilizado en el escenario antes mencionado, al menos no con una tasa alta de éxito. Pero es lo suficientemente bueno para que sea ya posible aplicarlo en diferentes mercados verticales, incluyendo los sectores comerciales, de marketing, atención médica y hospitalidad. Y en muchos casos, señala Bob Lorenz, especialista ejecutivo en video de Panasonic, el reconocimiento facial es una “fuerza multiplicadora y un facilitador” que aparece en primer lugar en los sistemas existentes.

“Por ejemplo, en el retail, las tiendas ya tenían cámaras de seguridad en sus locales -para vigilar el robo al interior- pero ahora ya están capturando los rostros”, añade Lorenz. “Y cuando atrapan a alguien, guardan esos rostros en sus bases de datos y la próxima vez [que esa cara] se ve, se puede enviar una notificación al personal de la tienda o a los agentes de seguridad. Es un sub-componente añadido a la infraestructura que ya está instalada”.

Jay Hauhn, vicepresidente y CTO de Relaciones Industriales para Tyco Integrated Security, clasifica el uso del reconocimiento facial en dos categorías: los entornos cooperativos y los ambientes no cooperativos. En el primer caso, la persona cuyo rostro se va a escanear es consciente de ello y está abierta a un proceso en el que el reconocimiento facial está sirviendo como su credencial; la persona sabe que va a mirar directamente a una cámara, sin ningún intento de ocultar su rostro. Sin embargo, en entornos no cooperativas, las personas no son necesariamente conscientes de que su cara se está escaneando y no están haciendo ningún intento de mirar directamente a la cámara.

“En entornos cooperativos, funciona bastante bien”, añade Hauhn. “Funciona tan bien como cualquier otro sistema biométrico, pero esa no es la “promesa” del reconocimiento facial. [En ese escenario], el reconocimiento facial no es tan difícil de vencer con una imagen”.

Mientras Hauhn señala que en el ambiente de cooperación basado en seguridad -en donde el reconocimiento facial está en su forma más simple- la tecnología no es tan difícil de vencer, aún hay esperanza. A pesar de que no podía divulgar detalles, Hauhn agrega que Tyco está familiarizada con una empresa que está desarrollando otros factores que deben ser implementados en el reconocimiento facial para desarrollar una forma de autenticación de múltiples factores en el entorno cooperativo. Por ejemplo, en lugar de reconocer una cara, pronto, las cámaras podrán también buscar el parpadeo de los ojos, movimiento de los labios, el movimiento de los músculos faciales, el movimiento del iris, o incluso analizar la forma de caminar de una persona.

En los ambientes no cooperativos es en donde, aun, el reconocimiento facial no es tan ampliamente implementado -por lo menos no con éxito- anota Hauhn, dada su relativamente baja eficacia.

“La promesa de reconocimiento facial se trata más de “sacar a alguien” de la multitud, añade. “Y ahí es donde empieza a no ser tan eficaz”.

Hauhn utilizó el ejemplo de los casinos que usan el reconocimiento facial para mantener a quienes hacen trampa fuera de sus locales. Aunque admite no ser un especialista en los métodos de seguridad de un casino, dice que probablemente podrían poner los recursos necesarios para filtrar a través de numerosos falsos positivos que se generen y hacer un acercamiento para identificar a su objetivo. Pero el “santo grial” llegará cuando los equipos de seguridad se encuentran en el punto en el que simplemente puedan capturar cualquier cara que la cámara recoja, en cualquier ángulo, para identificar a los posibles chicos malos.

“Simplemente no estamos allí todavía”, señala. “La tecnología no es tan buena. Es bastante fácil inclinar un poco el sombrero y no mirar hacia el ángulo ideal que arroja los datos correctos. Con los sistemas que son 2D, tiene que tener una vista recta para tener precisión”. Hay algunas empresas, sin embargo, que están trabajando en el desarrollo del reconocimiento facial que funciona en un entorno 3D. Con el uso de cámaras geográficas que utilizan varios marcadores, éstas podrían aumentar la probabilidad de conseguir un buen escaneo, incluso cuando el sujeto no esté mirando de frente a la cámara.

Todavía hay mucho camino por recorrer
La tecnología de reconocimiento facial está todavía en pañales. Lorenz señala que solo ha sido en los últimos tres o cuatro años que la tecnología de las cámaras ha mejorado lo suficiente para que el reconocimiento facial sea empleado con éxito.

“Muchas veces, lo que se encuentra son trampas del reconocimiento facial”, anota Lorenz. “Pero con las nuevas cámaras de alta definición, el aumento de megapíxeles y la cantidad de datos que pueden ser procesados, realmente se ha llegado a un punto de inflexión. Ahora puede conseguir imágenes más claras, las caras más definidas con lo que la detección se hace mejor”.

Mientras Hauhn está de acuerdo con que una mejor tecnología ha proporcionado una mayor precisión, no cree que el reconocimiento facial haya demostrado sin embargo, sus beneficios en ambientes no cooperativos. Si los sujetos no saben que se está utilizando con ellos el reconocimiento facial, se trata de un entorno no cooperativo y, lamentablemente, este es el punto crucial de su uso con fines de seguridad en muchos escenarios, como el escaneo en los aeropuertos por terroristas conocidos o sospechosos.

“Después del 11 de septiembre, se suponía que el reconocimiento facial y el video iban a resolver todos nuestros problemas. Bueno, eso no ha sucedido”, señala. “Ha habido pruebas de alto perfil hace siete u ocho años que mostraron que [la precisión] no ha mejorado”.

Sin embargo, en los entornos cooperativos, como cuando se ficha a alguien en una estación de policía, Hauhn dice que el reconocimiento facial funciona muy bien.

“Ser capaz de escanear la cara de alguien a través de toda una base de datos de personas funciona bastante bien”, anota. “Si se toman las huellas dactilares, no son tan rápidas en el entorno. Pero, una vez más, es cooperación forzosa”.

Una vez más, sin embargo, como Hauhn señala, la promesa del reconocimiento facial es ser capaz de trabajar en un entorno no cooperativo también. Y en ese sentido, tanto Hauhn como Lorenz creen que todavía hay mucho camino por recorrer.

“Si nos fijamos, en la escala de precisión de datos biométricos, el reconocimiento facial es uno de los menos precisos en comparación con, por ejemplo, la biometría de huella dactilar, que tiene una precisión mayor al 99%”, señala Lorenz. “El reconocimiento facial es un poco menos preciso en ese sentido. Tiene dependencias adicionales, como el ser capaz de capturar bien una cara cuando hay poca luz, o si el rostro no está apuntando hacia cierto ángulo de la cámara”.

Lorenz añade que la eficacia también depende de la tecnología detrás de los sistemas, como el tipo de motores que están en el backend. Como Hauhn, Lorenz considera que la naturaleza 2D típica de reconocimiento facial es a la vez limitada y fácil de engañar, lo que hace a los sistemas 3D más atractivos en cuanto a exactitud y para superar limitaciones, como el ángulo de visión.

En última instancia, hay un montón de espacio para el crecimiento. Pero, mientras el reconocimiento facial se vuelve más avanzado y cada vez más preciso, podemos esperar verlo siendo usado en más escenarios y con diferentes propósitos.

“Creo que hay una enorme cantidad de espacio para el crecimiento en el ambiente de cooperación”, anota Hauhn. “Al igual que en el acceso con tarjeta manos libres: Puede caminar hasta una puerta y ésta lo reconocerá y se abrirá, o incluso será capaz de identificar si una persona lo sigue muy de cerca. O en transacciones bancarias. Creo que una persona querría usar su rostro para asegurarse de que es ella quien está accediendo a su dinero y no otra persona”.

Lorenz comparte una opinión similar diciendo que, a medida que la tecnología crece, las cámaras que ya se han desplegado en las principales ciudades irán mejorando gradualmente e integrarán el reconocimiento facial. Mientras Hauhn está de acuerdo, éste agrega que la actual falta de implementación es también una cuestión de costos.

El Gran Hermano te está mirando
Otro problema importante con el reconocimiento facial más allá de la precisión es el de la vida privada. Con el fin de ser eficaz, la tecnología por lo general requiere, ya sea almacenar el rostro escaneado en una base de datos back-end, o contrastarlo con el rostro que está allí.

“Uno piensa en cámaras que están constantemente capturando rostros e identificando de quiénes son esas caras, y claro, allí hay varias preocupaciones acerca de la privacidad”, señala Hauhn. “Pero usted va a entrar en el argumento tradicional sobre todas las cuestiones de privacidad: ¿qué es una expectativa razonable de privacidad?”

Según señala Hauhn, ya hay un montón de cámaras situadas alrededor de las principales ciudades capturando rostros de la gente sobre una base diaria, y a la persona promedio no le importa. Sin embargo, una vez que el reconocimiento facial entra en la ecuación, y por lo tanto las cámaras saben quién es usted y donde está en un momento determinado, aparecen los cuestionamientos sobre la privacidad. En última instancia, sin embargo, los reclamos probablemente variarán de persona a persona.

“Sea o no que haya problemas de privacidad, vienen las preguntas sobre cuál es su opinión sobre el Gran Hermano”, anota Hauhn. “Usted recibirá una cantidad de respuestas tan variadas como personas existen”.

¿Y qué decir acerca de cuánto tiempo se mantienen estas exploraciones faciales en el back-end? Hauhn señala que los departamentos de policía se quejan de que tienen que conservarlas durante un máximo de 30 días en caso de que necesiten hacer una investigación sobre dónde estaba la gente en determinados días y que “ese es el tipo de cosas de la privacidad que asustan a los hombres”.

Hay, sin embargo, medidas que están siendo aplicadas progresivamente para regular cuánto tiempo se pueden almacenar esos datos privados, según Lorenz.

“Sí, hay algunas preocupaciones sobre la privacidad. Pero en este momento hay una gran cantidad de información sobre privacidad biométrica en acción ahora mismo ahí afuera”, anota Lorenz. “Se está hablando de numerosas cuestiones, como, ¿cómo se va a proteger, utilizar, manejar y almacenar esos datos? ¿Cuál es la retención alrededor de eso? Una vez que la retención está satisfecha, ¿cómo se deshace usted de esos datos? También la encriptación/cifrado: ¿Se está encriptando en el back-end? ¿Ha tomado usted medidas para salvaguardarlos? “

Si bien hay muchas formas de privacidad, ellas varían de un estado a otro y por lo general se centran en torno a la privacidad biométrica en su conjunto; puede pasar un tiempo antes de que veamos la regulación estandarizada de reconocimiento facial en todos los ámbitos. Después de todo, el reconocimiento facial todavía está en una etapa temprana de su proceso de crecimiento, señala Lorenz.

 “La recopilación de esta información y su análisis está madurando”, agrega. “Hay una gran cantidad de análisis que se hace con las cámaras hoy en día, y el reconocimiento facial es solo uno más de esos componentes”.
Grant Hatchimonji, CSO (EE.UU.)