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El reconocimiento facial automatizado es relativamente un concepto nuevo. Desarrollado en los años 60, el primer sistema semiautomático para reconocimiento facial requería del administrador para localizar rasgos (como ojos, orejas, nariz y boca) en las fotografías antes de que este calculara distancias a puntos de referencia en común, los cuales eran comparados luego con datos de referencia.
Enlos años 70 Goldstein, Harmon, & Lesk , usaron 21 marcadores subjetivos específicos tales como el color del cabello y grosor de labios para automatizar el reconocimiento facial. El problema con estas soluciones previas era que se computaban manualmente. En 1988 Kirby & Sirobich aplicaron análisis de componentes principales, una técnica estándar del álgebra lineal, al problema del reconocimientofacial. Esto fue considerado algo así como un hito al mostrar que eran requeridos menos de 100 valores para cifrar acertadamente la imagen de una cara convenientemente alineada y normalizada.
En 1989, T. Kohonen denió la técnica de reconocimiento basada en la caracterización de la cara por la extracción de los autovectores de la matriz de auto correlación, actualmente conocidos como eigenfaces.Esta técnica dio buenos resultados en imagenes de caras alineadas pero no obtuvo los mismos resultados en imagenes donde la situación de la cara no era conocida. Kirby y Sirovich introdujeron un algoritmo para facilitar el cálculo de las eigenfaces y demostraron que con menos de 100 era posible caracterizar caras alineadas. En 1991, Turk y Pentland demostraron que el error residual de codicar laseigenfaces se podía utilizar para detectar caras en imágenes no controladas y determinar su posición en las mismas. Este método de detección combinado con las técnicas de reconocimento anteriormente denidas, resultó en la obtención de un sistema de reconocimiento able capaz de trabajar con imágenes en entornos poco controlados. A raíz de estas investigaciones, el interés sobre las técnicas dereconocimiento facial aumento sensiblemente y, desde entonces, numerosas técnicas han sido desarrolladas en esta área. [Eslava et al. 2013]

En 1991 Turk & Pentland utilizando las técnicas Eigenfaces, el error residual podía ser utilizado para detectar caras en las imágenes un descubrimiento que permitió sistemas automatizados de reconocimiento facial en tiempo real fidedignos. Si bien la aproximaciónera un tanto forzada por factores ambientales, creó sin embargo un interés significativo en posteriores desarrollos de éstos sistemas.
La tecnología inicialmente capturó la atención del público a partir de la reacción de los medios a una prueba de implementación en el Super Bowl de la NFL en enero de 2001, la cual capturó imágenes de vigilancia y las comparó con una base de datos de fotoarchivosdigitales. Esta demostración inició un muy requerido análisis sobre cómo usar la tecnología para satisfacer necesidades nacionales, mientras se tomaban en consideración las preocupaciones sociales y de privacidad del público. Hoy la tecnología de reconocimiento facial está siendo utilizada para combatir el fraude de pasaportes, soporte al orden público, identificación de niños extraviados yminimizar el fraude en las identificaciones.
En los últimos años, el desarrollo de nuevas tecnologías informáticas para sistemas de seguridad ha experimentado un gran avance. Entre estos, se destacan los sistemas biométricos para el reconocimiento facial, que se perfilan como los más prometedores.
Ya hace algún tiempo Google hizo un sorprendente anuncio, está desarrollando una tecnología quepermitirá determinar el sexo de las personas a partir de fotografías utilizando diversos patrones de reconocimiento. Esto supone un primer paso para la búsqueda de información dentro de las imágenes basadas en sistemas inteligentes capaces de determinar qué es lo que las fotos contienen.
El objetivo del buscador será devolver imágenes no en función del texto que les rodea (como se viene haciendo...