Para millones de personas en todo el mundo, la pandemia de Covid-19 cambió la percepción del entorno. El virus se convirtió en una amenaza invisible e incontrolable. La esperanza llegó con las mascarillas médicas, obligatorias en la mayoría de los países.
Parecía que el uso de mascarillas protectoras anularía la eficacia del reconocimiento facial y, al inicio de la pandemia, algunos expertos predijeron que la tecnología caería en el olvido. Sin embargo, la realidad fue más compleja e interesante que cualquier pronóstico. Al final, la pandemia no solo incrementó la demanda, sino que impulsó enormemente su evolución. Hoy los expertos afirman que, debido a la Covid-19, el reconocimiento facial se ha vuelto mucho más inteligente y eficiente.
Cuando la COVID-19 comenzó a expandirse en 2019 y los gobiernos impusieron estrictas normas de cuarentena, muchos pensaron que el reconocimiento facial no superaría el reto. Los ciudadanos debían llevar mascarilla en todo momento y las empresas controlar la distancia social, la presencia de mascarillas en comercios, oficinas e instalaciones, limitar el aforo y medir la temperatura corporal.
Esto exigió nuevos métodos de observación y análisis — sobre todo entrenar el sistema para identificar a personas con mascarilla.
Como es sabido, los algoritmos de reconocimiento facial se sustentan en tres pilares:
- Detección del rostro en la base de datos.
- Atribución– creación de la plantilla biométrica (captura del rostro) — localización de puntos nodales y medición de distancias y ángulos.
- Identificación del rostro en la base de datos.
Pero la mascarilla cubría los puntos nodales e impedía a la analítica recibir la información necesaria. Por ello, al inicio de la pandemia casi todos los sistemas perdieron precisión. Los algoritmos no rendían bien cuando la mascarilla se llevaba correctamente, cubriendo boca y nariz. La situación empeoraba si la persona llevaba capucha o gorro: la precisión llegaba a reducirse a la mitad.
Los desarrolladores, al detectar la nueva demanda, mejoraron de inmediato los sistemas: crearon procesadores más potentes, integraron la analítica con big data, aumentaron la potencia de cálculo y perfeccionaron el aprendizaje de las redes neuronales. Y, sobre todo, enseñaron a la IA a trabajar con imágenes de baja calidad y atribuir un objeto con menos datos.
Los expertos de IncoreSoft trabajaron en ello y hallaron la forma de que VEZHA Face Recognition fuera lo más preciso posible.
Hoy VEZHA Face Recognition es un sistema de detección e identificación facial:
- Con una precisión de identificación de hasta el 98%.
- Alta velocidad de atribución — solo el 0,1% del tiempo para buscar a una persona en una base de 1 millón de registros.
- Con capacidad para determinar género, edad, raza y emociones.
Y todo ello — incluso con rotación del rostro y si la persona lleva gafas, barba, mascarilla o gorro.
Puede comprobarlo viendo el vídeo, donde se muestra cómo funciona VEZHA Face Recognition y en qué condiciones y con qué precisión detecta e identifica a las personas.