El reconocimiento facial aprende a identificar mascarillas

Las calles de todo el mundo se han llenado de mascarillas. Cubrirnos la boca y la nariz se ha convertido en una medida sanitaria esencial para prevenir la propagaci¨®n del coronavirus. Una medida con la que no contaban los algoritmos de reconocimiento facial, acostumbrados a analizar rostros completamente descubiertos. Les toca adaptarse a un mundo embozado. Una tarea compleja porque su precisi¨®n depende del entrenamiento al que son sometidos. De los millones de im¨¢genes que integran su base de datos para identificarnos. Y muy pocos estaban preparados, aunque ya han comenzado a desenvolverse con cierta soltura. ¡°Si en su programaci¨®n no hay nada con mascarillas, tendr¨¢n m¨¢s deficiencias y ser¨¢n muy imprecisos¡±, asegura Ram¨®n L¨®pez de Mantar¨¢s, investigador en el instituto de investigaciones de inteligencia artificial del CSIC.

El reconocimiento facial se ha convertido en una herramienta de uso com¨²n en los ¨²ltimos a?os, sobre todo porque las tecnolog¨ªas de deep learning han logrado que la inteligencia artificial interprete con gran acierto una imagen. Gobiernos y empresas lo emplean para identificarnos en todo tipo de entornos, desde un puesto de trabajo hasta en aeropuertos y colegios. Sin embargo, su capacidad merma cuando una cara se oscurece, bien sea por el tono de piel, el ¨¢ngulo de la c¨¢mara o, como sucede con esta pandemia, por una mascarilla. ¡°Todav¨ªa no disponemos de tantos datos en Europa como para que funcione correctamente. Los algoritmos de identificaci¨®n europeos con mejores capacidades para este contexto apenas disponen de 100.000 fotograf¨ªas, un n¨²mero muy insuficiente¡±, sostiene Lorena Jaume-Palasi, fundadora de The Ethical Tech Society.

Herta es una de la infinidad de compa?¨ªas a las que la emergencia sanitaria le ha cogido a pie cambiado. Lleva m¨¢s de una d¨¦cada dedicada a la innovaci¨®n en el reconocimiento facial y, como comentan desde la propia multinacional, ha acelerado el entrenamiento de los algoritmos para identificar a personas con mascarillas. ¡°Poco antes de la explosi¨®n de la pandemia, el equipo de investigaci¨®n estaba desarrollando esta soluci¨®n. Estamos especializados en entornos multitudinarios, lo que dificulta la programaci¨®n. Por el momento, los resultados son bastante buenos¡±, afirman. Un ¨¦xito del que est¨¢n pendientes sus usuarios, entre los que se encuentran la polic¨ªa, casinos y campos de f¨²tbol.

Mientras que en el mundo occidental la tecnolog¨ªa trabaja a marchas forzadas por adaptarse a las mascarillas, en Asia es una prenda cotidiana. Pa¨ªses como Jap¨®n, Corea del Sur y China conviven con los rostros tapados; y el reconocimiento facial lleva ventaja. El ejemplo m¨¢s elemental ser¨ªa desbloquear el m¨®vil. En el caso de Alipay, sus clientes pagan sin necesidad de descubrirse la cara. La app detecta sin problemas la identidad. La startup china SenseTime demostr¨® a principios de marzo que su inteligencia artificial controlaba el acceso de los trabajadores aun cuando iban embozados. Y por sumar un ¨²ltimo caso, el machine learning de la nipona NEC tambi¨¦n funciona casi sin fisuras; aunque su vicepresidente, Benji Hutchinson, ha advertido que mejorar¨¢ su entrenamiento ante la generalizaci¨®n de las mascarillas.

¡°En biometr¨ªa, las compa?¨ªas chinas y rusas marcan el liderazgo mundial. Fuera de ah¨ª, destacar¨ªa el instituto estadounidense NIST, que valida como tercera parte la fiabilidad, robustez y prop¨®sito de estos algoritmos¡±, comenta Jaume-Palasi. A Europa le queda un camino largo por recorrer para adaptarse a la nueva realidad. En Herta precisan que las librer¨ªas p¨²blicas de las que nutren a la inteligencia artificial no contienen todas las im¨¢genes que demandan. ¡°Solo con los ojos, la informaci¨®n es escasa. Resulta dif¨ªcil y arriesgado conseguir un reconocimiento con un porcentaje de confianza elevado¡±, a?aden.

La identificaci¨®n de las personas acostumbra a estar envuelta en cierta pol¨¦mica, en especial por las cuestiones ¨¦ticas. El control social a trav¨¦s de la tecnolog¨ªa, el denominado hasta la saciedad Gran Hermano, suele asociarse con este uso de la inteligencia artificial. Ah¨ª quedan las protestas en Hong Kong, donde los manifestantes rompieron las c¨¢maras y embozaron sus caras con la idea de burlar esta vigilancia. L¨®pez de Mantar¨¢s se muestra categ¨®rico: ¡°Con la excusa de incrementar la seguridad se abusa de la tecnolog¨ªa y se atenta contra nuestros derechos y libertades m¨¢s fundamentales. Me alegro de que con las m¨¢scaras sea m¨¢s f¨¢cil poner en jaque a estos algoritmos¡±.

Ciudades como San Francisco y estados como Oreg¨®n han prohibido taxativamente el uso de estos algoritmos en cualquier espacio p¨²blico y abierto. En lado contrario queda Londres, que desde enero utiliza c¨¢maras de reconocimiento facial en tiempo real pese a la gran pol¨¦mica generada por esta decisi¨®n. Con lo que no contaba la capital brit¨¢nica es con la irrupci¨®n de una crisis como la del coronavirus y todas las consecuencias derivadas. Sin ir m¨¢s lejos, el sector textil ha comenzado a ampliar su industria hacia el dise?o de diferentes estilos de mascarillas. Algo habitual en las ciudades asi¨¢ticas, donde es habitual verlas con todo tipo de colores y dibujos. ¡°Ahora existe la oportunidad de realmente enga?ar a las m¨¢quinas¡±, zanja L¨®pez de Mantar¨¢s.

Los encargados de comprobar digitalmente nuestra identidad han de despejar multitud de interrogantes, y no solamente aquellos relacionados con la innovaci¨®n t¨¦cnica. En este futuro ya presente, Jaume-Palasi apunta una cuesti¨®n relevante si el deep learning quiere progresar. ¡°Lo que cambia ahora es que hay muchas etnias con mascarillas y no disponemos de una base de datos lo suficientemente amplia como para saber si la inteligencia artificial es fiable¡±. Es decir, el abanico de combinaciones posibles ha aumentado exponencialmente. Una mujer con hiyab o burka, un ultraortodoxo jud¨ªo con sombrero o un tatuaje facial a los que sumar esta prenda sanitaria. No solo la sociedad vive momentos confusos.