Otra consecuencia inesperada del coronavirus: las mascarillas están acabando con los sistemas de reconocimiento facial tal y como los conocemos

Las mascarillas faciales se han convertido en una de las defensas más indispensables contra la propagación del COVID-19, pero que de la noche a la mañana todo el mundo apareciera con la cara tapada ha supuesto un efecto secundario no deseado: volver locos a los algoritmos de reconocimiento facial.

El uso de máscaras faciales, mascarillas quirúrgicas y pantallas protectoras que cubren la boca y la nariz hacen que el margen de error de los algoritmos más utilizados se dispare entre el 5 y el 50%, según un estudio del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) publicado este lunes. Curiosamente, las máscaras negras son más propensas a causar errores que las máscaras azules, y éstas más que las blancas.

"Con la llegada de la pandemia, necesitamos entender cómo la tecnología de reconocimiento facial se ocupa de los rostros cubiertos por mascarillas", señala Mei Ngan, autora del informe e informático del NIST. Aun así, Ngan ya contaba con este problema y ha arrojado pistas sobre una nueva tecnología de reconocimiento facial de cara a finales de verano, una práctica que ya empieza a verse en España.

Los algoritmos de reconocimiento facial funcionan midiendo las distancias entre los rasgos de la cara de un objetivo. Las máscaras reducen la precisión de estos algoritmos eliminando la mayoría de estos rasgos. Un caso diferente es el de, por ejemplo, los iPhones, que utilizan sensores de profundidad para asegurarse que no puedan ser engañados mostrando una imagen a la cámara.

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Aunque ha habido mucha evidencia anecdótica sobre las mascarillas que impiden el reconocimiento facial, el estudio del NIST pone punto final a las teorías especulativas, al menos en Estados Unidos. En su informe, el organismo hace referencia, principalmente, al método más utilizado en el país: el llamado emparejamiento uno a uno.

Este es el procedimiento predilecto de los cruces de frontera y en las aduanas de control de pasaportes en estaciones y aeropuertos, entre otros, y donde la legislación es más laxa a la hora de categorizar datos personales. Poco tiene que ver con los sistemas de vigilancia masiva, donde una multitud es escaneada para encontrar coincidencias con las caras en una base de datos —conocido como emparejamiento de uno a muchos—.

Aunque el informe del NIST no cubre los sistemas de uno a muchos, es lógico suponer que esta serie de reconocimientos tendrían tantos o más errores como los ya estudiados (puesto que ya los tenían antes del problema de las mascarillas). Escoger las caras en una multitud es más difícil porque no se puede controlar el ángulo o la iluminación de la cara y la resolución es generalmente reducida. 

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Esto concuerda con los informes del Departamento de Seguridad Nacional de los Estados Unidos publicados a principios de año por The Intercept. En ellos, meses antes de la expansión de la pandemia, se desgaja cómo la agencia ya tomaba en cuenta y se preocupaba por los "potenciales impactos que las mascarillas podrían tener en operativos de seguridadque incorporan sistemas de reconocimiento facial".

Buenas noticias para la privacidad

Si para el Gobierno estadounidense la protección frente al virus ha sido un jarro de agua fría, para los defensores de la privacidad esto será una noticia más que bienvenida.

Muchos expertos se mantienen escépticos con el desarrollo de la tecnología de reconocimiento facial y, más que eso, con el impacto que podría tener en las libertades civiles, y los prejuicios raciales y de género, que tienden a funcionar peor en cualquiera que no sea un hombre blanco, y el gran problema que supone para la protección de datos.

Es información que, al fin y al cabo, podría usarse para manejar tu cuenta bancaria, para acceder a tus aplicaciones, entrar a tu casa con un sistema domótico o falsear la identidad ante el Estado. "Si roban las bases de datos, esos datos son de una categoría especial, porque son biométricos", según explicó en conversación con Business Insider España la abogada especialista en privacidad y socia de ICEF Consultores, Iciar López-Vidriero.

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Los datos biométricos son aquellos "datos personales obtenidos por procedimientos técnicos específicos referidos a las características físicas, fisiológicas o conductuales de una persona física que permitan o aseguren su identificación única, como imágenes faciales o datos dactilostópicos" (dactilares), según la definición del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD, por sus siglas en español, GDPR en inglés).

La industria se renueva para sortear a las mascarillas

Mientras tanto, las compañías de reconocimiento facial luchan por adaptarse a este nuevo mundo, diseñando algoritmos que identifican los rostros usando el área alrededor de los ojos, como es el caso de FacePhi en España. Su tecnología, 100% made in Valencia, ya la utilizan varias entidades bancarias como CaixaBank, Santander o Banco Sabadell, pero está empezando a rotar hacia el mundo de la salud.

Otros vendedores del mundo, como la firma líder en Rusia NtechLab, dicen que sus nuevos algoritmos pueden identificar individuos incluso si están usando un pasamontañas, aunque no está probado que sea así.

El NIST, como agencia ajena a las competencias entre empresas, planea probar algoritmos de reconocimiento facial especialmente ajustados para los usuarios de mascarillas a finales de este año, junto con la prueba de la eficacia de los sistemas de uno a muchos.

A pesar de los problemas causados por la protección facial (hay que tener en cuenta que en Estados Unidos no es obligatoria), la agencia espera que la tecnología persevere y que en el futuro sea tan fiable como la actual, a cara descubierta.