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 propagación 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 precisión depende del entrenamiento al que son sometidos. De los millones de imágenes 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 programación no hay nada con mascarillas, tendrán más deficiencias y serán muy imprecisos”, asegura Ramón López de Mantarás, investigador en el instituto de investigaciones de inteligencia artificial del CSIC.

El reconocimiento facial se ha convertido en una herramienta de uso común en los últimos años, sobre todo porque las tecnologías 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 ángulo de la cámara o, como sucede con esta pandemia, por una mascarilla. “Todavía no disponemos de tantos datos en Europa como para que funcione correctamente. Los algoritmos de identificación europeos con mejores capacidades para este contexto apenas disponen de 100.000 fotografías, un número muy insuficiente”, sostiene Lorena Jaume-Palasi, fundadora de The Ethical Tech Society.

Herta es una de la infinidad de compañías a las que la emergencia sanitaria le ha cogido a pie cambiado. Lleva más de una década dedicada a la innovación 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 explosión de la pandemia, el equipo de investigación estaba desarrollando esta solución. Estamos especializados en entornos multitudinarios, lo que dificulta la programación. Por el momento, los resultados son bastante buenos”, afirman. Un éxito del que están pendientes sus usuarios, entre los que se encuentran la policía, casinos y campos de fútbol.

Mientras que en el mundo occidental la tecnología trabaja a marchas forzadas por adaptarse a las mascarillas, en Asia es una prenda cotidiana. Países como Japón, Corea del Sur y China conviven con los rostros tapados; y el reconocimiento facial lleva ventaja. El ejemplo más elemental sería desbloquear el móvil. 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 demostró a principios de marzo que su inteligencia artificial controlaba el acceso de los trabajadores aun cuando iban embozados. Y por sumar un último caso, el machine learning de la nipona NEC también funciona casi sin fisuras; aunque su vicepresidente, Benji Hutchinson, ha advertido que mejorará su entrenamiento ante la generalización de las mascarillas.

“En biometría, las compañías chinas y rusas marcan el liderazgo mundial. Fuera de ahí, destacaría el instituto estadounidense NIST, que valida como tercera parte la fiabilidad, robustez y propósito 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 librerías públicas de las que nutren a la inteligencia artificial no contienen todas las imágenes que demandan. “Solo con los ojos, la información es escasa. Resulta difícil y arriesgado conseguir un reconocimiento con un porcentaje de confianza elevado”, añaden.

La identificación de las personas acostumbra a estar envuelta en cierta polémica, en especial por las cuestiones éticas. El control social a través de la tecnología, el denominado hasta la saciedad Gran Hermano, suele asociarse con este uso de la inteligencia artificial. Ahí quedan las protestas en Hong Kong, donde los manifestantes rompieron las cámaras y embozaron sus caras con la idea de burlar esta vigilancia. López de Mantarás se muestra categórico: “Con la excusa de incrementar la seguridad se abusa de la tecnología y se atenta contra nuestros derechos y libertades más fundamentales. Me alegro de que con las máscaras sea más fácil poner en jaque a estos algoritmos”.

Ciudades como San Francisco y estados como Oregón han prohibido taxativamente el uso de estos algoritmos en cualquier espacio público y abierto. En lado contrario queda Londres, que desde enero utiliza cámaras de reconocimiento facial en tiempo real pese a la gran polémica generada por esta decisión. Con lo que no contaba la capital británica es con la irrupción de una crisis como la del coronavirus y todas las consecuencias derivadas. Sin ir más lejos, el sector textil ha comenzado a ampliar su industria hacia el diseño de diferentes estilos de mascarillas. Algo habitual en las ciudades asiáticas, donde es habitual verlas con todo tipo de colores y dibujos. “Ahora existe la oportunidad de realmente engañar a las máquinas”, zanja López de Mantarás.

Los encargados de comprobar digitalmente nuestra identidad han de despejar multitud de interrogantes, y no solamente aquellos relacionados con la innovación técnica. En este futuro ya presente, Jaume-Palasi apunta una cuestión 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 judío con sombrero o un tatuaje facial a los que sumar esta prenda sanitaria. No solo la sociedad vive momentos confusos.