Reconocimiento Facial

RECONOCIMIENTO FACIAL
1. Introducción
Los humanos a menudo utilizan los rostros para reconocer individuos y los avances en las
capacidades de computación en las últimas décadas, ahora permiten reconocimientos similares en
forma automática. Los algoritmos de reconocimiento facial biométricos anteriores usaban
modelos geométricos simples, pero el proceso de reconocimiento actualmente hamadurado en
una Ciencia de Sofisticadas representaciones matemáticas y procesos de coincidencia.
Importantes avances e iniciativas en los pasados diez a quince años han propulsado a la tecnología
de reconocimiento facial al centro de la atención.
2. Resumen
La industria de reconocimiento facial basado en computadoras ha hecho muchos adelantos útiles
en la pasada década; sin embargo la necesidadde sistemas de mayor precisión persiste. A través
de la determinación y compromiso de la industria, las evaluaciones del gobierno, y cuerpos
estándar organizados, el crecimiento y el progreso continuaran, elevando la barra para la
tecnología de reconocimiento facial.
3. Historia
El reconocimiento facial automatizado es relativamente un concepto nuevo. Desarrollado en los
años 60, el primersistema 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.
En los años 70 Goldstein, Harmon, & Lesk , usaron 21 marcadores subjetivos específicos tales
como el color delcabello 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 reconocimiento facial. Esto fue considerado algo así como un hito al mostrar que eran
requeridos menos de 100 valores paracifrar acertadamente la imagen de una cara
convenientemente alineada y normalizada.

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 aproximación era un tanto forzada por
factoresambientales, 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 Súper Bowl de la NFL en enero de 2001, la cual capturó
imágenes de vigilancia y las comparó con una base de datos de foto archivos digitales. Esta
demostración inició unmuy 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 y
minimizar el fraude en lasidentificaciones.
4. Enfoques Predominantes
Hay dos enfoques predominantes en el problema de reconocimiento facial:
El geométrico (basado en rasgos) y el fotométrico (basado en lo visual). Conforme a que el interés
investigador en reconocimiento facial continuó, fueron desarrollados muchos algoritmos
diferentes, tres de los cuales han sido bien estudiados en la literatura del reconocimiento facial:
Análisis de componentes principales (Principal Components Analysis, PCA),



Análisis lineal discriminante (Linear Discriminant Analysis, LDA), y



Correspondencia entre agrupaciones de grafos elásticos Elastic Bunch Graph Matching,
EBGM).

5. Software de Reconocimiento facial
5.1. Debilidades
El sistema de reconocimiento facial no es perfecto y a veces difícil de implementar en...