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Faceapp en línea

DeepFace comienza utilizando versiones alineadas de varias bases de datos existentes para mejorar los algoritmos y producir un resultado normalizado[11][12]. Sin embargo, estos modelos son insuficientes para producir un reconocimiento facial eficaz en todos los casos. DeepFace utiliza detectores de puntos fiduciales basados en bases de datos existentes para dirigir la alineación de los rostros. La alineación facial comienza con una alineación en 2D, y luego continúa con la alineación en 3D y la frontalización. Es decir, el proceso de DeepFace consta de dos pasos. En primer lugar, corrige los ángulos de una imagen para que el rostro de la foto mire de frente. Para ello, utiliza un modelo 3D de un rostro. A continuación, el aprendizaje profundo produce una descripción numérica de la cara. Si DeepFace obtiene una descripción lo suficientemente similar para dos imágenes, asume que estas dos imágenes comparten un rostro[13].
El proceso de DeepFace comienza con la detección de 6 puntos fiduciales en el rostro detectado: el centro de los ojos, la punta de la nariz y la ubicación de la boca. Estos puntos se trasladan a una imagen deformada para ayudar a detectar la cara. Sin embargo, la transformación 2D no compensa las rotaciones que están fuera de lugar.

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Nuevas caras de berlín

“Hay muchas pistas que utilizamos. Las personas tienen aspectos característicos, incluso si las miras de espaldas”, dice LeCun. “Por ejemplo, puedes reconocer a Mark Zuckerberg muy fácilmente, porque siempre lleva una camiseta gris”.
El equipo de investigación extrajo casi 40.000 fotos públicas de Flickr -algunas de personas con el rostro completo claramente visible y otras en las que estaban de espaldas- y las pasó por una sofisticada red neuronal.
El algoritmo final fue capaz de reconocer la identidad de personas individuales con una precisión del 83%. El resultado se presentó a principios de este mes en la conferencia de Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones celebrada en Boston (Massachusetts).
La otra cara de la moneda también es cierta&la capacidad de identificar a alguien incluso cuando no está mirando a la cámara plantea algunas implicaciones serias para la privacidad. La semana pasada, las conversaciones sobre las normas que rigen el reconocimiento facial fracasaron después de que los defensores de la privacidad y los grupos de la industria no se pusieran de acuerdo.
“Si, incluso cuando se oculta la cara, se puede vincular con éxito su identificación, eso sin duda preocupará a la gente”, dice Ralph Gross, de la Universidad Carnegie Mellon de Pittsburgh (Pensilvania), que afirma que el algoritmo es impresionante. “Ahora es el momento de discutir estas cuestiones”.

Intercambio de caras en facebook

Sin embargo, es ingenuo suponer que las nuevas formas más agresivas de la tecnología de reconocimiento facial desaparecerán. China, Rusia y el Reino Unido utilizan el reconocimiento facial para la aplicación de la ley a gran escala. Esta misma semana, Moscú ha puesto en marcha un sistema de reconocimiento facial que ha sido descrito como el mayor del mundo. Una reciente investigación de Recode demostró que el uso de la tecnología de reconocimiento facial también es cada vez más frecuente en Estados Unidos.
Por si sirve de algo, los legisladores están intentando regular el uso de la tecnología de reconocimiento facial. Canadá y la Unión Europea tienen restricciones; en Estados Unidos se ha propuesto una legislación federal. A falta de legislación federal, estados como Texas e Illinois han prohibido el reconocimiento facial. Muchos otros estados han considerado leyes similares, y varias ciudades, como San Francisco y Oakland, prohíben su uso por parte del gobierno. Evan Selinger, profesor de filosofía del Instituto Tecnológico de Rochester, que ha escrito mucho sobre los peligros de la tecnología de reconocimiento facial y ha abogado por su prohibición, cree que es posible una normativa de este tipo.