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El software se basa en el uso de redes neuronales para aprender a identificar rasgos distintivos de los rostros.

En el Laboratorio Nacional de Supercómputo del Sureste de México (LNS) de la BUAP, se ha desarrollado un sistema de reconocimiento de rostros, el cual está basado en tecnología de redes neuronales profundas, misma que usan compañías como Facebook para un propósito similar, asimismo, este sistema utiliza herramientas como la identificación de voz, tal como lo hacen los celulares y coches autónomos. Este nuevo software permitirá reforzar la seguridad, con respecto al ingreso y salida de personas de un inmueble.

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Una gran ventaja de esta invención es que no requiere de una enorme base de datos ni demasiadas fotos de cada rostro.  Roberto Olmos Pimentel, encargado de Investigación en Minería de Datos, Deep Learning del LNS y maestro en Ciencia de Datos por la Universidad de Granada, España, explica por qué.

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«La red neuronal es capaz de aprender los rasgos distintivos y generalizar, de tal modo que cuando una persona es detectada por la cámara, no necesita tener el mismo corte de cabello, las mismas condiciones de luz o la misma expresión”, – puntualizó el experto.

¿Cómo funciona este sistema? Gracias a un algoritmo, el cual a través de técnicas de clustering almacena los rostros en una base de datos y los agrupa conforme identifica más, es así como puede indicar si el “desconocido 1” es la misma persona que llegó al sitio el día anterior. De esta forma se conocería el número de ocasiones en que estuvo presente y lo único que faltaría sería asignarle un nombre.

“Esta función es muy efectiva en cuestiones de seguridad, ya que es sabido que quienes realizan los robos llegan al lugar días antes para observar la situación. Un sistema como este informa si un individuo ha estado en un sitio cinco días seguidos, durante varias horas, con lo cual los elementos de seguridad podrían estar alertas”, – comentó Olmos Pimentel.

El experto también detalló que mediante la función de clasificador de cascada del algoritmo Viola & Jones, el sistema hace uso de un recuadro para colocar el rostro de la persona y señalar que la ha encontrado; después la cara se recorta, se le hacen algunas transformaciones y se procesa por la red neuronal profunda para predecir la posible identidad.

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Esto podría parecer increíble para muchos, pero en cuestión de fracciones de segundos, el algoritmo compara los rostros de toda la base de datos y lo que resulta aún mejor, es que no se requiere tener la imagen completa de todas las personas, incluso una parte de la cara puede estar cubierta y a pesar de eso el sistema la reconoce

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El experto precisó que los algoritmos con los que ahora trabajan fueron desarrollados en el LNS, y el entrenamiento de la red neuronal para la identificación de rostros se efectuó por medio de los GPUs de la súper computadora con la que cuentan.

Si bien el desarrollo de esta tecnología ya es bastante bueno, el grupo de expertos continuará trabajando para mejorar el software, lograr que pueda tener más precisión y sea capaz de brindar más características de los rostros, como aproximación de edad y sexo.