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Reconocimiento facial: ¿inteligente o simplemente espeluznante?
Tenemos más de 25,000 fotografías digitales almacenadas en los discos duros de nuestras computadoras, la mayoría de ellas de personas. Hasta ahora, nuestro único medio de rastrear un rostro familiar era buscar manualmente: por fecha, datos EXIF, etiquetas o la fuerza bruta de nuestra propia memoria. Ahora las computadoras pueden hacer la búsqueda, gracias a la ingeniosa función de reconocimiento facial que Apple y Google han puesto en las últimas versiones de sus sistemas de administración de fotografías.
Quebrar: IPhoto de Apple identifica automáticamente los rostros dentro de una colección de imágenes.
El reconocimiento facial fue una de esas tecnologías antiterroristas brillantes pero técnicamente dudosas y éticamente engañosas que se desplegaron como resultado de los ataques del 11 de septiembre. La idea era descartar automáticamente a los terroristas mientras atravesaban los puntos de control de seguridad, solo que no funcionó de esa manera: en una prueba en Tampa, por ejemplo, los empleados del aeropuerto fueron identificados correctamente solo el 53 por ciento de las veces. Los grupos de libertades civiles también expresaron su preocupación por los falsos positivos: personas identificadas erróneamente como terroristas y posiblemente arrestadas, solo por su apariencia. Y así, sin un beneficio demostrable, el reconocimiento facial desapareció en gran medida del radar del público.
Eso es público El radar, fíjate. Muchos países, incluido Estados Unidos, revisaron discretamente sus requisitos para las fotografías de pasaporte para hacerlas más amigables con el software de reconocimiento facial. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología, que había estado probando la tecnología desde 1994, realizó pruebas de reconocimiento facial a gran escala en 2002 y 2006. Oregón y algunos otros estados comenzaron a usar el reconocimiento facial para detectar cuándo una persona intenta obtener una licencia bajo diferentes nombres. Y todo el tiempo, la tecnología fue mejorando. Mucho mejor.
Para tener un sistema de reconocimiento facial que funcione, una computadora primero debe poder detectar el rostro; es decir, dada una fotografía, debe poder encontrar los rostros en ella. Técnicamente, esto es más fácil y confiable que identificar a una persona en particular. Esta tecnología se perfeccionó prácticamente después del 11 de septiembre de 2001. El resultado: los sistemas de detección de rostros comenzaron a aparecer en cámaras digitales y videocámaras hace unos años. Estos algoritmos generalmente funcionan buscando objetos que parecen ojos, una nariz y quizás algo que sea un poco redondo. Identifican recuadros donde es probable que estén las caras y luego le dicen al sistema de enfoque automático qué parte de la foto debe estar enfocada. Después de todo, todo el mundo odia cuando los ojos de la abuela están borrosos, ¿verdad?
Entonces, el reconocimiento facial comienza con la detección de rostros. Luego, se gira la cara para que los ojos estén nivelados y escalados a un tamaño uniforme. A continuación, se activa uno de los tres enfoques técnicos diferentes. Cada uno de estos enfoques, por supuesto, está cubierto por su propio conjunto de patentes y se incluye en varias ofertas de proveedores. Un enfoque transforma la cara en una plantilla matemática que se puede almacenar y buscar; un segundo utiliza toda la cara como plantilla y realiza la coincidencia de imágenes. Y un tercer enfoque intenta crear un modelo 3D basado en la cara y luego realiza algún tipo de coincidencia geométrica. Según nuestra experiencia con el software, creemos que el sistema de Apple utiliza un enfoque de puntos de referencia, mientras que el sistema de Google realiza algún tipo de comparación de imágenes. Pero podríamos estar equivocados. Ninguna empresa ha publicado qué algoritmos está utilizando.
Probamos el reconocimiento facial en iPhoto '09 de Apple aplicándolo a dos bases de datos diferentes de 17.000 y 10.000 fotos, almacenadas en nuestros propios discos duros. Picasa de Google solo funciona con álbumes web cargados anteriormente; lo probamos en aproximadamente 500 fotos allí. El veredicto: ambos sistemas funcionan en su mayoría, son extremadamente geniales y también son un poco espeluznantes.
Parecido: Una vez que se ha identificado a una persona, iPhoto intentará encontrar otras imágenes que contengan su imagen.
iPhoto '09 es sin duda el más amigable de los dos. La primera vez que ejecuta iPhoto, busca todas las caras en su biblioteca de fotos; esto tomó aproximadamente cuatro horas en un iMac de doble núcleo. A continuación, hace clic en una foto de alguien que conoce; haga clic en Nombre y complete el cuadro de texto debajo de la cara de su sujeto. iPhoto recorrerá su biblioteca de fotos en busca de otras fotos de la misma persona. (El reconocimiento parece basarse en características dentro de un cuadro de reconocimiento que está delimitado por las sienes, las cejas y el mentón izquierdo y derecho).
En general, iPhoto hace un trabajo sorprendentemente bueno al encontrar un montón de fotos de la persona que ha seleccionado y nombrado. Pero en el proceso, también encuentra fotos de otras personas. Entonces, su próxima tarea es decirle a iPhoto qué fotos acertó y cuáles no. iPhoto utiliza esta información para actualizar sus modelos matemáticos. Luego, revisa su biblioteca de fotos en busca de otras fotos de la misma persona. Si no encuentra ninguno, puede señalar uno manualmente para darle a iPhoto otro punto de partida; luego buscará más. También puede hacer clic en una foto y pedirle a iPhoto que intente averiguar quién aparece en la imagen; si confirma la suposición de iPhoto, el modelo mejora aún más.
Nos sorprendió lo bueno que era iPhoto para encontrar fotos de nuestros hijos. Sorprendentemente, iPhoto incluso pudo distinguir entre nuestros gemelos idénticos. (El truco es que uno de ellos tiene una cara que es un poco más delgada y más alta que la del otro). Sin embargo, nos decepcionó que encontrara muchas más fotos de un gemelo que del otro, aunque fotografiamos ambos en igual número, y a menudo en la misma toma. Un estudio de sus fotografías reveló algo que no habíamos notado, pero iPhoto sí: un gemelo siempre mira directamente a la cámara, pero el otro tiende a inclinar la cabeza hacia afuera, y el reconocimiento facial de iPhoto no funciona si el programa solo ve un ojo. También tenemos muchas fotos de niños con pintura facial. iPhoto no encontró prácticamente ninguno de esos, excepto cuando la pintura se limitó a la mitad de la frente del niño, que está fuera de su caja de reconocimiento.
Es tentador leer mucho en el sistema de reconocimiento de iPhoto. La búsqueda de fotos de Beth produjo muchas fotos de las ex novias de Simson. Es tentador decir que iPhoto sabe lo que le gusta a Simson, pero esto también podría ser un sesgo en nuestro corpus de prueba: elija fotos al azar de la biblioteca de Simson y seguramente encontrará un montón de sus ex novias.
iPhoto también fue sorprendentemente bueno para encontrar fotos de nuestros gatos, especialmente los de pelaje blanco o naranja. Desafortunadamente, no pudo encontrar los atigrados; presumiblemente, los rasgos faciales son más difíciles de distinguir cuando los ojos son del mismo color que las mejillas. Además, iPhoto hace un trabajo sorprendente al encontrar y reconocer rostros en las sombras y otras situaciones de bajo contraste. Esto se debe a que iPhoto aumenta el contraste entre la cara y el fondo, presumiblemente para facilitar la visualización de las funciones.
Desde que instalamos iPhoto '09, nuestra familia ha pasado horas sentada alrededor de la computadora, buscando fotos de los niños y enseñándole a la computadora cómo es cada uno de nosotros. Encontramos muchas fotos antiguas que habíamos olvidado. Nos reímos de los desajustes. Intentamos comprender los algoritmos. Este es uno de los programas más entretenidos que jamás haya creado Apple.
La tecnología Picasa de Google es mucho más espeluznante. En lugar de comenzar con una foto de alguien que conoces y buscar todas las coincidencias similares, Google toma todas las fotos que hayas subido a Picasa, las busca en todas las caras y luego agrupa estas caras en grupos de, supuestamente, las mismas personas. Luego, revisa cada grupo y le dice a Google quién es una persona, incluido su nombre completo, apodo y dirección de correo electrónico.
De hecho, la agrupación en clústeres de Google no es tan buena. Con frecuencia, coloca a diferentes personas en el mismo grupo y creará muchos grupos diferentes para la misma persona. Y, a diferencia de iPhoto, que podía relacionar fácilmente las fotos de nuestra hija de 12 años con sus fotos cuando era pequeña, Google pensó que los niños eran personas diferentes. Pero la interfaz de usuario de Google es bastante fácil de emplear, la tarea de emparejamiento es extrañamente convincente y, antes de que te des cuenta, tendrás cada una de tus fotos etiquetadas con todos los nombres reales y direcciones de correo electrónico de cada persona que aparece en la foto. .
Este etiquetado de nombre real es lo que hace que el reconocimiento facial de Google sea tan espeluznante. Recuerde, todas estas fotos no están en su computadora: están en el servidor de Google. Y debido a que las direcciones de correo electrónico son únicas, Google podría usar las fotos etiquetadas de todos sus usuarios de Picasa para crear una base de datos global que combine las fotos con las direcciones de correo electrónico. Hacerlo ni siquiera violaría la política de privacidad de Google, siempre que Google solo use esta información para mejorar su servicio y no haga que la base de datos esté disponible de manera generalizada.
Pero lo realmente inquietante del servicio de Google es que no se limita solo a tus amigos. Antes de que te des cuenta, Google te pide que identifiques todas esas otras caras en tus fotografías: las personas que están al fondo, las caras entre la multitud, incluso las caras en los carteles. Sin duda, esto se ajusta a la misión corporativa de Google de organizar la información del mundo y hacerla universalmente accesible y útil. Pero, ¿es eso lo que realmente queremos de un sitio web para compartir fotos?
Nuestras experiencias con iPhoto han sido un placer: nos ha emocionado y nos ha complacido encontrar tantas fotos de nuestros hijos, familiares y amigos, e incluso de nosotros mismos. Por otro lado, cuando usamos la función de etiquetado avanzado en Picasa de Google, nos sentimos como si fuéramos analistas de inteligencia que trabajamos en el laboratorio sin ventanas de algún gobierno totalitario.
Creemos que la tecnología de reconocimiento facial impulsada por el consumidor cambiará fundamentalmente los debates de políticas públicas sobre biometría y videovigilancia masiva. Después del 11 de septiembre, nadie entendió realmente cómo funcionaba esta tecnología, qué funcionaba bien y qué funcionaba mal. Pero antes de finales de este año, millones de estadounidenses tendrán experiencia de primera mano con algunos de los mejores sistemas de reconocimiento facial jamás implementados. Una vez que desaparezca la novedad de la fotografía familiar, estaremos atentos para ver si los usuarios de iPhoto y Picasa piden a su gobierno que regule esta tecnología o que acelere su implementación.