Reconocimiento facial para detectar gente con cubrebocas no sirve según estudio

Puede fallar en más del 60% de los casos.
(Foto: Wikimedia Commons)

Varios algoritmos de reconocimiento facial diseñados a lo largo de la pandemia han asegurado que pueden identificar a las personas aún cuando usan cubrebocas. Contar con esta tecnología se ha vuelto casi una necesidad debido a las medidas sanitarias que se exigen en muchos lugares públicos, sin embargo parece que han fallado. Un estudio del National Institute of Standards and Technology (NIST) descubrió que presentan altas tasas de error, y pueden equivocarse en más del 60% de los casos.

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El organismo evaluó 41 algoritmos de reconocimiento facial diseñados y modificados desde principios de año para optimizar el proceso de reconocimiento en la gente que lleva puesta una mascarilla. Supuestamente estos algoritmos eran capaces de identificar los rasgos únicos de las personas que llevaban más de la mitad de la cara cubierta.

Contrario a lo que decían las empresas responsables por su desarrollo, el cubrebocas sí representa un obstáculo para el reconocimiento facial. De acuerdo con el NIST todos presentaron una tasa de error que va del 5 al 60% en promedio.

El organismo evalúa cada algoritmo presentándole hasta 6 millones de fotografías de personas distintas múltiples veces. En algunas pruebas la gente no lleva mascarilla; en otras se le agrega una de forma digital.

A pesar de los números, los resultados son parciales y varían dependiendo de cada uno. El que fue desarrollado por la empresa china Dahua presentó una tasa de error de tan solo entre 0.3 y 6 por ciento.

Esto quiere decir que identificar a las personas que llevan una mascarilla no es del todo imposible, y se pueden conseguir resultados prometedores.

Es probable que no nos deshagamos de las mascarillas en los próximos meses. Esto esto debería funcionar como un incentivo para que esta tecnología sea optimizada para las necesidades actuales.

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