Líneas borrosas en el reconocimiento facial

El reconocimiento facial pasó rápidamente de un tópico de ciencia ficción a la realidad del mundo moderno, ampliamente utilizado en bases de datos fotográficas, redes sociales y el mundo de la seguridad. Sin embargo, como con cualquier herramienta, hay quienes abusan de ella con fines nefastos. Nueva investigación publicada en Revista internacional de biometría explora un aspecto del reconocimiento facial en el que un tercero puede “falsificar” el rostro de un usuario legítimo para obtener acceso a sistemas y servicios a los que no tiene derecho y propone una sugerencia sobre cómo detectar dicha suplantación.

Sandeep Kumar, Sukhwinder Singh y Jagdish Kumar del Punjab Engineering College en Chandigarh, India, explican cómo la biometría, incluida la cara reconocimiento, estaba a la cabeza seguridad en todas las áreas, desde el fácil acceso al teléfono inteligente de una persona hasta la seguridad de las habitaciones sensibles. La clave de la exclusión Reconocimiento facial La suplantación es determinar si un rostro se presenta a protección cámara o el dispositivo es “en vivo” o una foto o video estático, no una persona real.

El equipo recurrió a una arquitectura mejorada basada en SegNet que puede medir el “desenfoque” de los mínimos y máximos locales de los bordes izquierdo y derecho y calcular el desenfoque de los bordes horizontales y verticales. Una imagen plana, como una foto o una pantalla de video, que se muestra en cámara de seguridad o el dispositivo estaría todo enfocado cuando la “profundidad de campo” esté en juego. En el caso de un objeto tridimensional, como un rostro real, presentado a la cámara, los ojos estarían bien enfocados asumiendo que la cámara estuviera enfocada en esa parte del rostro, pero los lados curvos de la cabeza estarían ligeramente desenfocados porque no están en el mismo plano con la lente de la cámara que los ojos. Independientemente, es técnicamente imposible que todo el objeto tridimensional presentado a la cámara esté enfocado al detectar el desenfoque de partes del objeto delante o detrás. plano focal es la clave para distinguir si hay un rostro real o una imagen plana frente a la cámara.

La prueba de principio del equipo proporciona hasta un 97 por ciento de precisión, una mejora con respecto a los algoritmos anteriores cuando se prueba con los puntos de referencia estándar. Además, puede determinar la “vitalidad” de un rostro representado en aproximadamente un segundo. Los científicos ahora están trabajando para mejorar las habilidades especulativas de su sistema al observar el sombreado, otro rasgo facial real que es obvio para una persona que mira el rostro pero difícil de detectar para una computadora con una cámara.