La popularización del reconocimiento facial de última generación
Los gestos faciales han servido desde el principio de la evolución humana para expresar emociones y transmitir mensajes, incluso antes de contar con la capacidad para hablar. De hecho la cara cumple una función fundamental en la comunicación y, por tanto, es normal que el procesamiento de imágenes faciales sea igualmente importante en el ámbito de la tecnología punta. El proyecto financiado con fondos europeos MMFP (Multimodal face processing), coordinado por la Universidad Técnica de Estambul (Turquía), ha logrado importantes progresos en este ámbito. «Nos hemos centrado en aplicaciones como la ludificación, el aprendizaje potenciado por la tecnología, los sistemas de asistencia, la clasificación de archivos audiovisuales y la animación», afirma el Dr. Hazim Kemal Ekenel, profesor asociado del Departamento de Ingeniería Informática de dicha universidad e investigador del proyecto. En este sentido, el equipo del proyecto creó un marco común con el que extraer información de imágenes de rostros y amplió al máximo la capacidad de extracción de información. También logró progresos importantes a la hora de establecer una base para el procesamiento de rostros en condiciones ambientales. Un paso importante en este sentido fue el aprovechamiento de las redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales artificiales inspiradas en procesos biológicos que se han utilizado hasta ahora con éxito para analizar imágenes. Tecnología galardonada con aplicaciones lúdicas y de más clases «Hemos creado un sistema de reconocimiento facial que aprovecha una representación CNN profunda y la normalización de puntuaciones para reconocer rostros en condiciones diversas», indica el Dr. Ekenel. «El sistema creado fue el mejor clasificado en el "Certamen internacional de reconocimiento biométrico en un entorno real"», añade, en referencia al primer evento de este tipo celebrado en el marco del Congreso internacional sobre biométrica. En términos prácticos, el equipo del proyecto creó algoritmos de procesamiento de imágenes faciales genéricos, rápidos y sólidos capaces de gestionar múltiples tipos de variaciones simultáneamente y funcionar en tiempo real en condiciones no controladas. «La versatilidad, velocidad y solidez de los métodos de procesamiento de imágenes faciales desarrollados les abren la puerta a una amplia gama de aplicaciones prácticas», afirma el Dr. Ekenel. El equipo del proyecto abordó dos de estas aplicaciones en el campo de la ludificación, lo cual supuso una oportunidad extraordinaria para demostrar la precisión y solidez de la tecnología. «Construimos dos pruebas de concepto: una es un juego similar al paintball que te permite apuntar al contrario mediante reconocimiento facial, y la otra consiste en un juego de imitación en el que se logran puntos imitando expresiones faciales». Las caras son reflejo de la edad e incluso del gusto En términos técnicos, el equipo logró mejorar la representación basada en aprendizaje profundo aplicadas al reconocimiento de rostros con variables como la expresión facial, la iluminación, la desalineación y la degradación de la imagen. Mejoró la tecnología en ámbitos como la desidentificación de rostros, el cálculo de la edad y la clasificación por sexos. «También desarrollamos un sistema de reconocimiento de expresiones faciales que funciona con representaciones estáticas y dinámicas —explica el Dr. Ekenel—, y exploramos aplicaciones innovadoras del análisis de imágenes faciales como el cálculo visual de la apreciación del gusto y la tutoría inteligente». Ya hemos creado una empresa derivada del laboratorio de investigación que trabajó en el proyecto. «También concluimos varios proyectos industriales», confesó el Dr. Ekenel. Todo el trabajo del proyecto se reforzó con la participación de socios internacionales de once países de América, Asia y Europa, lo cual refleja la importancia de esta rama científica en los ámbitos modernos de la investigación con alta tecnología. El marco nuevo y unificado para extraer información de imágenes de rostros y la extracción de información mejorada ya están logrando que el reconocimiento facial sea más inteligente y preciso. Gracias a estos esfuerzos, el futuro de estas aplicaciones parece más prometedor que nunca.
Palabras clave
Reconocimiento facial, procesamiento de imágenes faciales, MMFP, ludificación, redes neuronales convolucionales, biometría