Un reciente estudio del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de Estados Unidos reveló que, con el creciente y necesario uso de las máscaras faciales, los algoritmos de reconocimiento facial pre-pandemia funcionan con gran dificultad.

Incluso, el mejor de los 89 algoritmos comerciales de reconocimiento facial probados por el NIST tuvo tasas de error de entre 5 y 50 por ciento, al combinar máscaras faciales aplicadas digitalmente con fotos de la misma persona sin máscara.

El equipo del NIST exploró la capacidad de los algoritmos para realizar una correspondencia “uno a uno”, donde se comparan dos fotos de la misma persona. El equipo probó los algoritmos en aproximadamente 6 millones de fotos utilizadas en estudios anteriores de pruebas de reconocimiento facial (FRVT). Cabe destacar que el equipo no probó la capacidad de los algoritmos para realizar una coincidencia “uno a muchos”, en cuyos casos podría aumentar la exactitud de los algoritmos.

Importante. De acuerdo a Mei Ngan, científico informático del NIST y autor del informe, el estudio se centró en algoritmos desarrollados antes de la pandemia. “Podemos sacar algunas conclusiones generales de los resultados, pero hay advertencias”, agregó Ngan. “Ninguno de estos algoritmos fue diseñado para manejar máscaras faciales, y las máscaras que utilizamos son creaciones digitales, no reales”.

Pero informó que en los próximos meses probarán la precisión de los algoritmos que se desarrollaron especialmente para cumplir las necesidades de “rostros enmascarados”.

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