Los algoritmos de reconocimiento facial diseñados para ser compatibles con la mascarilla están fallando, según un nuevo estudio
- El reconocimiento facial se ha hecho más complicado con el uso generalizado de las mascarillas.
- Los fallos de los algoritmos en los que se basa esa biometría se han multiplicado desde que hemos incorporado a nuestra rutina dicho complemento para contener el virus, según un estudio del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EEUU.
- Las tasas de error varían en función de las distintas pruebas realizadas y compañías analizadas. En algunos casos, la falta de precisión se ha incrementado un 99%.
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El reconocimiento facial se ha hecho más complicado con el uso generalizado de mascarillas. Pese a que los algoritmos se han entrenado específicamente para funcionar con el complemento puesto, los errores de esta tecnología se han multiplicado con su uso.
Así lo afirma un estudio del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EEUU (NIST, por sus siglas en inglés), la autoridad competente que se encarga de revisar la precisión de esta tecnología y otras. Hace meses que el NIST mide la eficacia de esta biometría en relación con la llegada de las mascarillas.
En un principio, comprobaron que la falta de precisión oscilaba entre el 5 y el 50%, cuando las pruebas se hicieron con los algoritmos ya existentes. Y actualmente, tras los últimos resultados obtenidos, incluyendo nuevos algoritmos específicos surgidos por la pandemia, los errores del reconocimiento facial se han llegado a incrementar en un 99%.
En esa variedad de casos, la firma china especializada Dahua ha destacado por la efectividad de su fórmula. Mientras que sin protección facial su nivel de error se encontraba en el 0,3%, con su uso ha llegado al 6%.
Pero en el extremo contrario también hay ejemplos. Rank One, otra compañía de reconocimiento facial, ha pasado de fallar un 0,9% a hacerlo un 34,8%. Es decir, su algoritmo no funciona en más de 1 de cada 3 ocasiones.
El NIST ha medido la efectividad de más de un centenar de compañías en este último estudio, cuyos datos se irán actualizando recurrentemente.
"Los resultados se irán actualizando mensualmente, cada vez que los algoritmos y los cálculos se completen, a medida que se vayan añadiendo nuevos conjuntos de datos y cuando hagamos nuevos análisis", recoge el informe.
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