Una tendencia relativamente nueva en la tecnología de reconocimiento facial utiliza un modelo 3D, que pretende proporcionar más precisión.
Al capturar una imagen 3D en tiempo real de la superficie facial de una persona, el reconocimiento facial 3D identifica al sujeto mediante el uso de rasgos distintivos de la cara, donde el tejido rígido y el hueso son más evidentes, como las curvas de la cuenca del ojo, la nariz y el mentón. Todas estas áreas son únicas y no cambian significativamente con el tiempo.
Utilizando la profundidad y un eje de medición que no se ve afectado por la iluminación, el reconocimiento facial 3D puede usarse incluso en la oscuridad y tiene la capacidad de reconocer un sujeto en diferentes ángulos de visión con el potencial de reconocer hasta 90 grados (una cara de perfil). .
Utilizando el software 3D, el sistema pasa por una serie de pasos para verificar la identidad de un individuo.
Detección
La adquisición de una imagen se puede lograr escaneando digitalmente una fotografía existente (2D) o utilizando una imagen de video para adquirir una imagen en vivo de un sujeto (3D).
Alineación
Una vez que detecta una cara, el sistema de reconocimiento facial determina la posición, el tamaño y la postura de la cabeza. Como se indicó anteriormente, el sujeto tiene el potencial de ser reconocido hasta 90 grados, mientras que con 2D, la cabeza debe girarse al menos 35 grados hacia la cámara.
Medición
Luego, el sistema mide las curvas de la cara en una escala submilimétrica (o de microondas) y crea una plantilla.
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Representación
El sistema traduce la plantilla en un código único. Esta codificación le da a cada plantilla un conjunto de números para representar las características del rostro de un sujeto.
Pareo
Si la imagen es 3D y la base de datos contiene imágenes 3D, la comparación se realizará sin que se realice ningún cambio en la imagen. Sin embargo, actualmente existe un desafío al que se enfrentan las bases de datos que todavía están en imágenes 2D.
El 3D proporciona un sujeto variable en vivo y en movimiento que se compara con una imagen plana y estable. La nueva tecnología de reconocimiento facial está abordando este desafío. Cuando se toma una imagen en 3D, se identifican diferentes puntos (normalmente tres).
Por ejemplo, se sacará y medirá el exterior y el interior del ojo y la punta de la nariz. Una vez que esas mediciones estén en su lugar, se aplicará un algoritmo (un procedimiento paso a paso) a la imagen para convertirla en una imagen 2D.
Después de la conversión, el software comparará la imagen con las imágenes 2D de la base de datos para encontrar una posible coincidencia.
Verificación o Identificación
En la verificación, una imagen se compara con una sola imagen en la base de datos (1:1). Por ejemplo, una imagen tomada de un sujeto puede compararse con una imagen en la base de datos del Departamento de Vehículos Motorizados para verificar que el sujeto es quien dice ser.
Si el objetivo es la identificación, entonces la imagen se compara con todas las imágenes de la base de datos, lo que da como resultado una puntuación para cada posible coincidencia (1:N). En este caso, puede tomar una imagen y compararla con una base de datos de fotografías policiales para identificar quién es el sujeto.
A continuación, veremos cómo la biometría de la piel puede ayudar a verificar coincidencias en la tecnología de reconocimiento facial.
