Reconocimiento facial con aprendizaje automático: lista de pasos involucrados

Machine Learning ha impactado todos los campos de operación en el mundo actual. Por lo tanto, lo más probable es que ya haya sentido el impacto del aprendizaje automático en su vida diaria, ya sea que esté involucrado profesionalmente o no. También es muy posible que ya esté utilizando varias herramientas y productos que se basan en el aprendizaje automático. Estos incluyen asistentes inteligentes como Alexa o Siri, televisores inteligentes y automóviles automatizados, por nombrar algunos.

Incluso las aplicaciones cotidianas aparentemente simples, como Netflix, usan datos y aprendizaje automático para predecir qué títulos mostrar en qué ubicaciones, según el comportamiento del usuario y otras cosas. Asimismo, otras plataformas de streaming como Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music también confían en Machine Learning en una u otra. Incluso las plataformas de redes sociales emplean algoritmos ML para hacer que la experiencia sea más personalizada para los usuarios y entregar el contenido que desean. Esto también es cierto para plataformas de compras como Amazon, Flipkart, etc.

La lista sigue y sigue para el aprendizaje automático y su aplicación. En esa lista, uno de los casos de uso más importantes, tanto desde el punto de vista de los productos de consumo como desde el punto de vista de la investigación, es el del reconocimiento facial o el reconocimiento facial mediante Machine Learning. Este blog analizará qué es el reconocimiento facial y cómo funciona con el aprendizaje automático.

¿Qué es el reconocimiento facial?

El reconocimiento facial se refiere al proceso de otorgar a máquinas, herramientas y software la capacidad de identificar o verificar diferentes rasgos faciales. Su principal caso de uso es para seguridad y configuraciones biométricas, aunque también se usa igualmente en varias áreas.

El reconocimiento facial es una de las tecnologías que ha recibido mucha atención tanto de académicos como de innovadores. A día de hoy, existen numerosas técnicas diferentes de reconocimiento facial en la práctica. La mayoría de estos sistemas funcionan en función de los diversos puntos nodales de un rostro humano. Los valores derivados de las variables asociadas a estos puntos ayudan a identificar a una persona. Esta técnica permite que las aplicaciones identifiquen a las personas de manera rápida y precisa y es extremadamente útil para contextos de seguridad. Estas técnicas evolucionan constantemente con enfoques novedosos como el modelado 3D, que ayuda a superar los inconvenientes de los procesos actuales.

La técnica de reconocimiento facial presenta numerosos beneficios, especialmente en comparación con otras técnicas biométricas. En primer lugar, se trata de una naturaleza completamente no invasiva, ya que no requiere contacto con la persona que se está verificando. Un simple escaneo hará el trabajo. Las imágenes de la cara se pueden capturar fácilmente incluso a distancia y analizar según sea necesario.

Debido a estos beneficios y más, existe una investigación continua para hacer que las técnicas de reconocimiento facial sean más efectivas y sofisticadas. En su mayor parte, Machine Learning ha podido simplificar muchas cosas y proporcionar algoritmos y sistemas de reconocimiento facial eficientes. Todavía es un campo en crecimiento, pero el comienzo del reconocimiento facial con aprendizaje automático ha sido fructífero.

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Veamos el papel del aprendizaje automático para hacer que el reconocimiento facial sea más eficiente y sofisticado.

Reconocimiento facial con aprendizaje automático

Las técnicas de reconocimiento facial han madurado y evolucionado constantemente junto con el avance en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial y otras tecnologías relacionadas. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático encuentran, capturan, recopilan, analizan y recuperan rápidamente diferentes rasgos faciales y matices para unirlos con imágenes preexistentes para formar una conexión. El aprendizaje automático en el reconocimiento facial ya ha demostrado su valía en varios campos, incluidos la seguridad y la biometría, entre otros.

Exactamente cómo funciona el reconocimiento facial mediante el aprendizaje automático es algo ligeramente técnico y va más allá del alcance de este artículo introductorio sobre el reconocimiento facial mediante el aprendizaje automático. Entonces, para este artículo, consideremos los cinco problemas generales que las máquinas deben resolver para reconocer una cara con éxito y correctamente. Aquí están esos cinco problemas:

1. Detección de rostros

El proceso de reconocer rostros correctamente comienza con la primera detección de rostros de un conjunto de objetos. Por ahora, muchas cámaras de teléfonos inteligentes vienen con un módulo de detección de rostros incorporado. También está disponible con plataformas de redes sociales como Facebook, Instagram, Snapchat, etc., mediante las cuales los usuarios pueden agregar diferentes efectos y filtros a sus fotos.

2. Alineación de la cara

La computadora interpreta las caras que no miran directamente a la cámara o las que están lejos del punto focal como completamente diferentes. Por eso, se necesita un algoritmo de aprendizaje automático para normalizar el rostro en cuestión para que parezca coherente con los rostros almacenados en la base de datos. Esto generalmente se hace mediante el uso de puntos de referencia faciales genéricos. Estos podrían incluir el exterior de los ojos, la parte superior de la nariz, la parte inferior de la barbilla, etc. Luego, el algoritmo ML se entrena repetidamente usando diferentes puntos de datos para ubicar estos puntos en la cara y girarlos hacia el centro para alinearlos para que coincidan. la base de datos.

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4. Extracción de características

Este es otro paso crucial que ayuda a extraer todos los rasgos y características esenciales del rostro que luego ayudarán en la comparación final del rostro con otros rostros en la base de datos. Durante mucho tiempo, no estuvo claro qué función debía extraerse y buscarse. Eventualmente, los investigadores concluyeron que es mejor dejar que las máquinas y los algoritmos identifiquen las características que necesitan recolectar para una mejor coincidencia. En términos técnicos, este proceso puede denominarse incrustación y utiliza redes neuronales convolucionales profundas para entrenarse a sí mismo. Luego, genera múltiples medidas de la cara, lo que facilita distinguir la cara de otras caras.

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5. Reconocimiento facial

Una vez que se extraen las características y medidas únicas de la cara en la etapa de extracción de características, se requiere otro algoritmo ML para comparar estas medidas con otras caras almacenadas en la base de datos. Cualquier cara de la base de datos que se acerque más a las características coincidirá con la cara de entrada.

6. Verificación facial

La verificación facial es el último paso en todo el proceso de reconocimiento facial mediante el proceso de aprendizaje automático. En esto, se requiere que el algoritmo ML devuelva un valor de confianza para confirmar si la cara coincide o no. Dependiendo de eso, se realizan las siguientes iteraciones para mejorar el emparejamiento o declarar el resultado.

En conclusión

Las máquinas se están volviendo más inteligentes, y no se puede negar eso. En este punto, es su elección si desea sentarse y ver cómo las máquinas se vuelven más inteligentes o si desea ser parte activa de este cambio. La mejor parte de este campo es que está abierto e invita a personas de diferentes orígenes, desde informática hasta psicología, economía, ingeniería eléctrica y más.

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