Actualmente, debido a la pandemia y a las medidas de bioseguridad para no contagiarse y evitar la propagación del covid-19, las mascarillas protectoras se han convertido en uno de los accesorios más llevados y ahora más comunes, convirtiéndose en una pieza más del atuendo.
Pero en una época que además está muy cerca de los sistemas avanzados de tecnología, este accesorio puede llegar a afectar una de las funciones de los Smartphones: los algoritmos de reconocimiento facial.
Este tipo de software se ve gravemente afectado por el uso de la mascarilla, al momento de registrar y analizar los rasgos faciales de las personas, y esto fue comprobado por un estudio realizado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), el cual se tituló “Ongoing Face Recognition Vendor Test (FRVT) Part 6A: Face recognition accuracy with face masks using pre-COVID-19 algorithms”.
Este es el primer informe de una serie que se llamó por sus creadores “Face Recognition Vendor Test (FRVT)”, investigación que fue impulsada y promocionada por el NIST, y que tiene como principal objetivo analizar el rendimiento y alcance de los algoritmos de reconocimiento facial en los rostros de usuarios que están parcialmente cubiertos por las mascarillas de seguridad.
La entrada en escena de la pandemia y posteriormente de las medidas de seguridad, lleva a las empresas de tecnología a estudiar cómo se comportan los algoritmos y softwares de reconocimiento facial bajo estas circunstancias, o al menos esto es lo que cree el científico informático Mei Ngan, quien fue el autor de este informe.
Además, colaboraron junto con él Patrick Grother, Kayee Hanaoka, e instituciones como la Information Access Division, y el Information Technology Laboratory.
Comparar imágenes de reconocimiento facial con mascarilla
Durante el estudio realizado, el equipo de investigación encargado hizo que los algoritmos respondieran a fotografías digitales que eran luego comparadas.
La comparación se hacía al mostrar al algoritmo la imagen de la persona con mascarilla, y después sin ella.
La parte cubierta, donde se supone debería estar la mascarilla, se agregaba de forma digital al rostro de la persona; cambiando con esto las formas, los colores y los tamaños, se podía estudiar la respuesta del reconocimiento facial ante diversos tipos de mascarillas que son usadas actualmente.
El estudio concluyó que el porcentaje de acierto de los algoritmos de reconocimiento facial disminuye en precisión, presentando errores que casi llegaban al 50% de los rostros presentados ante ellos.
Además de esto, se sacó en claro que mientras más cubierta esté la nariz por la mascarilla más difícil y complicado es para el algoritmo realizar su función.
Estas afirmaciones podrían llamarse provisionales, ya que ninguno de los algoritmos utilizados en el estudio fue creado desde su inicio para el trabajo de reconocimiento facial.
Por esto se realizará una segunda parte del estudio después del verano en la que se agregarán otros elementos para complementar y profundizar lo ya visto.
Entidades e instituciones como la Dirección de Ciencia y Tecnología del Departamento de Seguridad Interior, la Oficina de Gestión de la Identidad Biométrica y el Servicio de Aduanas y Protección de Fronteras, están colaborando con esta investigación.