software que puede identificar rostros

Desarrollan un nuevo software que puede identificar rostros pixelados y números que hayan sido pixelados o cubiertos.

El nuevo software puede identificar los rostros o los números aún cuando hayan sido ocultados mediante un efecto como la pixelacion o un efecto borroso.

Actualmente cuando alguien no desea que su rostro sea expuesto públicamente, se le suele aplicar un filtro a la imagen o al video para que su rostro se vea borroso o pixelado. Pues bien, ahora eso ya no servirá de nada, ya que existe un software que es capaz de reconocer el rostro de la persona aun después de haberle aplicado estos filtros anti identidad. Esto se logra mediante el uso de un algoritmo desarrollado por investigadores de la Universidad de Texas en Austin y la Universidad de Cornell, el cual permite identificar rostros y números después de que estos hayan sido desdibujados.

Los investigadores desarrollaron el algoritmo usando un software de código abierto, el cual le permite a la computadora ir aprendiendo sobre la marcha, señalo uno de los coautores del software, Vitaly Shmatikov.

“Estamos utilizando un enfoque y acercamiento bastante sencillo. Basta con echar un montón de datos, lanzar algunas redes neuronales, y algunos algoritmos de reconocimiento de imágenes estándar en él, e incluso con este enfoque… podemos obtener bastante bueno resultados”.

El algoritmo se construye a partir de un proceso muy simple. Usando un software de código abierto y las plantillas estándar de redes neuronales, con esto los investigadores pueden alimentar con miles de ejemplos de algoritmos de caras que han sido pixeladas u ocultadas detrás de una mancha borrosa, para entrenar al sistema.

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Rostros, como el de la izquierda, enmascarado con la función de la falta de definición de YouTube, en el centro y la derecha, siguen siendo reconocibles para un algoritmo de aprendizaje automático. McPherson et al.

La tasa de éxito del algoritmo varía en función del tipo de visión borrosa o pixelado utilizado, pero en general podría determinar el rostro correcto en un 50 por ciento de las veces, en comparación una tasa de acierto inferior al 10 por ciento, cuando el rostro era examinado por personas. Este método también funciona con la pixelacion y el cifrado de imágenes P3.

El objetivo de la investigación es ilustrar las vulnerabilidades de la encriptación de las imágenes estándar. “Hasta que alguien no les muestre cómo la tecnología puede ser utilizada para violar la intimidad de las personas, la gente seguirá creyendo en la seguridad y la privacidad de los filtros actuales, y no van a darse cuenta de ello”, dice Shmatikov.

Por ejemplo, YouTube actualmente proporciona un software de desenfoque para ocultar la identidad de las personas en los videos que se muestran, pero cualquier persona con suficiente tiempo, con el hardware adecuado y con cierto nivel de conocimiento técnico, podría identificar fácilmente las personas con las caras enmascaradas en los vídeos de YouTube.