Los sistemas de reconocimiento facial están alcanzando un nivel de veracidad, usando diferentes benchmarks, muy cercano al de nuestra capacidad para distinguir entre una cara y otra. Sin ir más lejos, el Deepface de Facebook tiene un porcentaje de precisión del 97,25% frente al 97,53%. Casi nos alcanza. Bueno, mentira ya uno de los algoritmos ya nos ha superado.
Su nombre es GaussianFace y ha sido creado por ChaoChao Lu y Xiaoou Tang, investigadores en la universidad de Hong Kong. Su porcentaje de acierto en el benchmark “Faces in the Wild” es de 98,52%, casi un punto más que la media que tiene el ser humano.
Esa cara te suena pero a él más
Nosotros compartimos algunos problemas con los algoritmos a la hora de reconocer caras: la resolución, la iluminación el ángulo de la cara… Es cierto que nuestros rivales juegan con un poco de ventaja ya que ellos no tienen problemas olvidando caras, aunque en su base de datos no tienen tantas como nosotros.
GaussianFace es un algoritmo que utiliza cuatro bases de datos completamente diferentes para lograr batir uno de los benchmark más complicado. El objetivo de estos investigadores no es sólo que su creación logre emparejar dos imágenes, así funciona este test, sino que también se encargue de decir cuáles están mal también.
El resultado es bastante impresionante si tenemos en cuenta que es capaz de superar nuestra propia capacidad para reconocer fotos. Veremos si alguna empresa se anima a integrarlo o si bien queda como una prueba de que la máquina es capaz de hacerlo mejor que nosotros.
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