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La inteligencia artificial aprendió a reconocer a personas con el rostro cubierto

Ejemplos de marcación de puntos clave.
Ejemplos de marcación de puntos clave. | Fuente: Singh et al. / arXiv.com 2017

El algoritmo puede reconocer a una persona cubierta con una precisión de hasta el 79%.

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(Agencia N+1 Elizabeth Ivtushok). Pronto la inteligencia artificial será capaz de reconocer las caras de la gente, incluso cuando están parcialmente cubiertas. Un equipo de investigadores de la India y el Reino Unido presentó un algoritmo de reconocimiento desarrollado utilizando métodos de entrenamiento profundo, que reconoce a una persona por 14 puntos de su rostro. Tal algoritmo puede reconocer a una persona cubierta con una precisión de hasta el 79%. El artículo fue publicado por la web de estudios preimpresos arXiv.com.

Este algoritmo se desarrolló por primera vez en 2014 con la participación del autor principal de este trabajo. El nuevo algoritmo de reconocimiento facial marca primero los 14 puntos del rostro en uan fotografía usando una red neuronal convolucional. Los puntos marcados en la foto con la cara semicubierta se comparan después con los puntos de la cara descubierta de una base de datos aparte.

El estudio. Los investigadores probaron su algoritmo en dos bases de datos que contienen fotografías de personas con rostros semicubiertos: una base de datos compleja contiene fotografías de personas cuyas caras están cubiertas casi por completo (por ejemplo, con un pañuelo que cubre todo excepto los ojos), y la base de datos simple, donde el rostro está cubierto solo con gafas.

En la base de datos compleja el algoritmo pudo reconocer las caras con una precisión del 62,6%, y en la base de datos simple, con una precisión de hasta 78,4%, lo que supera la eficiencia del algoritmo desarrollado anteriormente en 9% y 13%, respectivamente. Además del algoritmo, que muestra buenos resultados en el reconocimiento facial complejo, los autores también presentaron una gran base de datos que contiene una fotografía con un recubrimiento facial complejo y simple. Los investigadores prometen hacerla pública y esperan que ayude a todos los algoritmos desarrollados a ser más efectivos en el reconocimiento facial.

Ejemplo de detección de 14 puntos de la cara.
Ejemplo de detección de 14 puntos de la cara. | Fuente: Singh et al. / arXiv.com 2017
Modelo de unión de los 14 puntos.
Modelo de unión de los 14 puntos. | Fuente: Singh et al / arXiv.com 2017

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