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Líneas borrosas en el reconocimiento facial

Crédito: CC0 Public Domain

El reconocimiento facial ha pasado rápidamente de un cliché de ciencia ficción a una realidad del mundo moderno con un uso generalizado en bases de datos fotográficas, redes sociales y el mundo de la seguridad. Sin embargo, como con cualquier herramienta, hay quienes abusarían de ella con fines nefastos. Nueva investigación publicada en el Revista internacional de biometría investiga uno de esos aspectos del reconocimiento facial en el que un tercero podría “falsificar” el rostro de un usuario legítimo para obtener acceso a sistemas y servicios a los que no tiene derecho y ofrece una sugerencia sobre cómo se podría detectar dicha suplantación.

Sandeep Kumar, Sukhwinder Singh y Jagdish Kumar del Punjab Engineering College en Chandigarh, India, explican cómo la biometría, incluido el reconocimiento facial, ha pasado a la vanguardia de la seguridad en todo tipo de ámbitos, desde el simple acceso al teléfono inteligente de una persona hasta la protección de datos sensibles. local. La clave para evitar la suplantación de reconocimiento facial radica en determinar si la cara que se presenta a la cámara o dispositivo de seguridad es “en vivo” o una fotografía o video estático en lugar de la persona real.

El equipo ha recurrido a una arquitectura mejorada basada en SegNet que puede medir el “desenfoque” sobre la base de los bordes izquierdo y derecho mínimo y máximo locales y calcular el desenfoque de los bordes horizontales y verticales. Una imagen plana como una fotografía o una pantalla de video presentada a una cámara o dispositivo de seguridad estaría completamente enfocada, mientras que la “profundidad de campo” entra en juego. Con un objeto tridimensional, como una cara real, presentado a la cámara, los ojos estarían claramente enfocados suponiendo que la cámara enfocara esa parte de la cara, pero los lados curvos de la cabeza estarían ligeramente desenfocados porque no están en el mismo plano en relación con la lente de la cámara que los ojos. Independientemente, es técnicamente imposible que todo un objeto tridimensional presentado a una cámara esté enfocado, detectar el desenfoque de partes del objeto delante o detrás del plano focal es clave para discernir si una cara real está en frente de la cámara o una imagen plana.

La prueba de principio del equipo ofrece hasta un 97 por ciento de precisión, lo que es una mejora en los algoritmos anteriores cuando se prueba con los puntos de referencia estándar. Además, puede determinar la “vivacidad” de un rostro presentado en aproximadamente un segundo. Los investigadores ahora están trabajando para mejorar las habilidades de especulación de su sistema al observar el sombreado, otra característica de una cara real que es obvia para una persona que mira una cara pero difícil de detectar para una computadora a través de una cámara.


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Fortaleciendo la biometría facial


Más información: Sandeep Kumar y col. Detección de suplantación de rostros mediante la arquitectura SegNet mejorada con una técnica de estimación de desenfoque, Revista internacional de biometría (2021). DOI: 10.1504 / IJBM.2021.114639 Información de la revista: Revista internacional de biometría Proporcionado por Inderscience Citación: Líneas borrosas en el reconocimiento facial (2021, 6 de mayo) recuperado el 19 de octubre de 2021 de https://techxplore.com/news/2021-05-blurred-lines-recognition.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, no se puede reproducir ninguna parte sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos. 13 Comparte

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