A medida que el uso de la tecnología de reconocimiento facial se ha vuelto cada vez más frecuente, también han aumentado las preocupaciones sobre su posible uso indebido. En Herta, reconocemos la importancia del uso responsable de esta tecnología y nuestra misión es implementar siempre unas pautas éticas que prioricen la privacidad, la seguridad y la equidad.

En los últimos años el reconocimiento facial ha estado en el punto de mira debido a las leyes vigentes en algunos países. Sin embargo,  más allá de la legalidad de la que hablamos en el pasado blog,  en Herta también creemos en la importancia de adherirse a ciertos principios éticos que nos aseguren un buen uso de la inteligencia artificial.Pensamos que estos principios, basados en la proporcionalidad y necesidad, han de estar estrechamente relacionados con nuestra cultura y por ende, que todas las personas que trabajen en Herta garanticen su cumplimiento.

En este blog repasamos cuáles son las 7 normas éticas de Herta:

1. Reconocimiento facial sin sesgo demográfico. En otras palabras, Herta utiliza un conjunto de datos de entrenamiento cuidadosamente seleccionados y refinados (más de 50 millones de imágenes) especialmente centrado en la recopilación de imágenes de colectivos con escasa representación. Además, utiliza otros métodos añadidos:
   • Equilibrio de usos para indicar a la red qué grupos requieren una consideración especial.
   • Entrenamiento simultáneo con múltiples objetivos.
   • Obtener conocimientos sobre grupos específicos dentro de la tarea de identificación.
   • Utilizar capas que han demostrado una mejor generalización.
2. No procesar los datos biométricos cuando no son necesarios. En los casos en los que la identificación facial no sea necesaria, el sistema sólo gestionará las imágenes sin cruzar los datos biométricos con la base de datos. En otras palabras, el sistema no identificará a las personas, aunque estén registradas en la base de datos si no es necesario.
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3. Difuminación u ocultación de rostros. Todos los rostros detectados por el sistema y que no correspondan a personas inscritas en la base de datos, se difuminarán u ocultarán en tiempo real. Esta función del software  representa una gran solución dentro de la legalidad Europea, y a que en el proceso de conversión al anonimato de las fotografías registradas, apoyamos y defendemos las leyes de protección de datos (artículo 26 RGPD).
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4. Eliminación de imágenes detectadas o identificadas. El usuario puede elegir un rango de tiempo para la conservación de los rostros detectados o identificados por el sistema.
5. Encriptación. La comunicación del sistema (desde el principio con la cámara, la estación en el extremo, el servidor, así como la base de datos) se encripta. 
6. Centralización de la base de datos sobre los sujetos inscritos. Proporcionar seguridad en el tratamiento, como integridad y confidencialidad.
7. Acceso limitado a los datos en los dispositivos externos. Los teléfonos móviles, tabletas, agendas electrónicas, etc., estarán conectados al sistema y recibirán alertas, pero no podrán descargar ningún dato de la base de datos.

Como hemos visto, con todas estas normas éticas se contribuye a la seguridad y a la protección de los datos de los usuarios y en Herta estamos comprometidos a cumplir con una tecnología ética y responsable. De este modo, se establecen beneficios en ambas direcciones. Por un lado, ayuda a establecer una red de seguridad en los lugares donde se instala el software y, al mismo tiempo, protege los derechos de las personas que se encuentran en el lugar.

Creemos que el uso responsable de la tecnología de reconocimiento facial es crucial para generar confianza con nuestros clientes y el público en general, y estamos comprometidos a dar un ejemplo positivo en la industria. Esperamos poder compartir nuestros conocimientos y participar en debates sobre la ética de la tecnología de reconocimiento facial.

Escrito por: José Torija, Abril Pérez y Laura Blanc

La videovigilancia es habitual en los comercios y centros comerciales para ofrecer mayor seguridad a sus clientes y contar con evidencias de incidencias que puedan acontecer. Pero la inteligencia artificial, en pleno auge y con cada vez más aplicaciones en nuestro día a día, permite obtener mucho más que una simple cámara de seguridad.

Herta, empresa especialista en reconocimiento facial para seguridad, control de acceso y retail; y Neural Labs, compañía enfocada en el control de acceso vehicular, las ciudades y sistemas de transporte inteligentes y la logística, aúnan sus innovaciones de última generación para ofrecer unos beneficios que marcan un antes y un después para la gestión de los centros comerciales y el sector retail.

¿Qué ofrece el uso conjunto de las soluciones de Neural Labs y Herta para comercios?

Las soluciones cuentan con dos vertientes principales: La de seguridad y la de obtención de datos de interés para la toma de decisiones.

1. Funcionalidades de seguridad

Alertas sobre personas conflictivas y sus vehículos
Haciendo uso de la integración con un VMS y comparando las imágenes con “listas negras” se generan avisos a los gestores de seguridad del comercio. Además, es posible extraer una imagen de la persona al salir o entrar a su vehículo para poderlos vincular

Resolución de incidentes en el comercio
Ofreciendo búsquedas históricas de personas, mediante análisis forense del vídeo grabado en VMS y de vehículos según: matrícula/ placa, color, marca, tipo de vehículo, franja temporal.

Búsqueda de personas de interés policial, delincuentes o desaparecidas y/o sus vehículos
A partir de la integración con bases de datos propias del centro o de terceros, se pueden localizar individuos en tiempo real.

Seguimiento en las instalaciones de una persona
A partir de una imagen del individuo a través de una imagen de una alarma previa o de un registro en la base de datos, se puede ubicar al individuo en tiempo real.

Controles de acceso de personas o vehículos
Integrando soluciones para gestionar barreras o bolardos, se mejora el control de acceso a la instalación.

Prevención de reclamaciones fraudulentas por daños en el vehículo
Poniendo a su disposición imágenes del vehículo al entrar en el estacionamiento del comercio se puede demostrar si se han ocasionado o no daños al vehículo durante su tiempo dentro de las instalaciones.

2. Funcionalidades de obtención de datos

Estadísticas del parking históricas y en tiempo real sobre:

– Aforo: pudiendo diferenciarse según zonas, días e intervalos horarios.

– Tiempo medio de estacionamiento: pudiendo diferenciarse según zonas, días e intervalos horario

– Y más datos que se pueden visualizar dentro de un dashboard histórico o a tiempo real.

Estadísticas sobre los visitantes dentro del establecimiento:

– Conteo

– Aforo y tiempo medio de estancia

– Recurrencia

– Y más datos accesibles en un dashboard accesible online.

Detección de personas VIP y sus vehículos:
Pudiendo ofrecer alertas de su llegada.

Media de número de personas por vehículo estacionado.

Porcentaje de personas que llegan en vehículo o a pie.

Estadísticas de estancia media en el parking respecto a estancia media en la tienda:
Información de gran utilidad para saber si se usa el aparcamiento del comercio para realizar otras actividades además de la compra en el establecimiento.

Conocimiento del cliente:

– Edad y género.

– Datos de su vehículo: (marca, color, tipo…) e incluso de vehículos sin matrícula (bicicleta, patinete…). Éstos pueden ser de utilidad para detectar su situación económica, sus gustos etc.

Segmentación de cliente con publicidad dirigida
Según los datos mencionados en el punto anterior.

Detección de entradas con mayor afluencia.
Información esencial para determinar: precios de publicidad en esos puntos, precios del alquiler de los locales en centros comerciales o seleccionar la situación de determinados productos según cuánto se desee potenciar su venta.

Detección de los establecimientos con mayor o menor afluencia dentro de un centro comercial.

Usar soluciones de Herta y Neural Labs de forma conjunta aporta gran flexibilidad ya que se adaptan a múltiples necesidades y, además, se respaldan en la fiabilidad de estas dos empresas, propietarias de su propia tecnología y con décadas de experiencia en el sector.

Consulta con nosotros en info@hertasecurity.com 

Cuando navegamos por internet, entramos en páginas web o hacemos compras online, generamos información sobre nuestras interacciones en la red que los “online retailers” aprovechan para: personalizar contenidos, descubrir nuevas necesidades, saber qué contenidos/productos funcionan mejor y cuales deben de potenciar… Son muchas las posibilidades que otorga el marketing digital para potenciar el compromiso de los clientes. Pero, ¿qué pasaría si estas posibilidades se pudieran extrapolar en el mundo offline?

Esto es lo que propone la nueva tecnología del retail en tiendas físicas. Gracias al reconocimiento facial, se puede generar información demográfica y de comportamiento sobre el consumidor en espacios físicos y en tiempo real. Esto se traduce en ahorro de costos y avances competitivos porque dan al cliente un trato personalizado y enfocado a sus necesidades.

En este blog detallaremos cuáles son las 6 funciones más importantes y destacadas: 

1. Información para el targeting de clientes. El software es capaz de recolectar información sobre: la edad y el género, el humor, el número de visitas que ha realizado, el recorrido por la tienda. Por un lado, este análisis puede ayudar a hacer ajustes en las áreas donde el precio, los anuncios o el servicio al cliente no son los indicados. Así como, cazar tendencias (donde los consumidores compran más impulsivamente o donde grandes grupos compran pequeños productos como regalos).  Por otro lado, estos datos permitirán la creación de targets y la generación de ofertas personalizadas. Por ejemplo, se pueden hacer distintos anuncios que vayan rotando dependiendo del cliente que tengan delante, así como, se puede usar en los kioskos digitales para proveer a los consumidores de ofertas personalizadas.

2. Reconocimiento de los clientes en cuanto entran a la tienda. Esta función tiene dos beneficios importantes. En primer lugar, el software almacena el número de visitas, compras y preferencias de los clientes que pueden ser de utilidad para percibir qué productos han visto pero no han comprado. En segundo lugar, permite dar el mejor servicio a los clientes VIP.  Por ejemplo, creando alertas para los empleados en las que se les proporcione el nombre y preferencias del cliente con el fin de que puedan hacer recomendaciones más acorde a sus gustos.

3. Control de aforo y conteo. Se puede controlar el aforo en tiempo real y su tiempo de permanencia. Esto puede ayudar en términos de seguridad y en el servicio, ya que se podrá saber cuales son los picos con mayor afluencia y por lo tanto, generar una apropiada cobertura de empleados y de recolocación de productos.
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4. Identificación de delincuentes. Mediante el sistema de reconocimiento facial se podría establecer una base de datos de delincuentes, que detecte y avise en cuanto entren en la tienda. Además, de proveer a los agentes de seguridad su identidad y localización en tiempo real.

5. Identificación de los empleados. Utilizando el reconocimiento facial, se podría saber con precisión cuando el empleado llega a la tienda, cuando está en un descanso, a qué hora sale de trabajar… Siendo una forma mucho más precisa y con menos volumen administrativo que los medios convencionales. Contribuyendo también al aumento de productividad de los empleados.

6. Verificación en los puntos de venta. Usando el reconocimiento facial se puede verificar la identidad rápidamente y autorizar pagos. Ni siquiera sería necesario el uso de tarjetas de créditos o smartphones. Por lo tanto, nos aseguraremos que no se pudieran realizar transacciones fraudulentas ya que, esta tecnología asegura que la cara reconocida es una cara viva, es decir, no es un video o una fotografía delante de la cámara. 

Por otro lado, hay algunos puntos importantes a tener en cuenta con el uso de esta tecnología. En primer lugar, si se quiere utilizar en Europa se tiene que cumplir la ley de protección de datos europea. En el siguiente link encontrarás un blog dedicado a este punto. En segundo lugar, en caso de necesidad de identificar a hurtadores, se debe avisar de la utilización de la tecnología de reconocimiento facial antes que los clientes entren en la tienda para que den la aprobación de su uso. Y por último, es muy importante que la empresa a cargo del software sea responsable de borrar los datos regularmente si no son necesarios.

Como ya hemos visto, los beneficios del reconocimiento facial en retail son enormes, tanto para los comercios como para los visitantes. Al tratarse de una herramienta con múltiples usos, podremos incrementar la seguridad de un establecimiento a la vez que recopilamos los datos necesarios para incrementar la satisfacción del cliente. Sin duda, la tecnología del futuro en retail. 

Si te has quedado con ganas de saber cómo se usa en la realidad, te dejamos en este link 5 casos de uso en la actualidad.

Escrito por: Abril Pérez | Marketing Trainee

El reconocimiento facial ha sido una de las herramientas más eficaces para garantizar la seguridad de la sociedad. Se ha utilizado para detectar delincuentes en entornos concurridos, para captar la temperatura de personas enfermas, para el análisis de microexpresiones en pruebas forenses…

Pero, para entender el uso correcto de esta tecnología, el Consejo Europeo ha elaborado una serie de normas. En este blog repasamos algunas de ellas.  

Para empezar, nos remontamos a los cuatro derechos fundamentales adoptados por el Consejo y el Parlamento Europeo. Estos no son ni absolutos ni ilimitados, sino que están en equilibrio entre sí:

1. El derecho a la protección de los datos personales
2. El derecho a la libertad y a la seguridad
3. El derecho a la vida y a la salud
4. El derecho a un recurso efectivo y a un juicio justo

Sin embargo, ¿Qué ocurre cuando los diferentes derechos entran en conflicto entre sí? Por ejemplo, en un aeropuerto, donde existe el peligro de atentados terroristas o sanitarios, es más importante proteger la libertad y la seguridad de los viajeros. Así como, cuando se necesitan pruebas durante un proceso judicial, el uso forense del reconocimiento facial puede aportar importantes pruebas.

En estos escenarios, ¿Qué derecho prevalece por encima de otro?  

Podemos encontrar la respuesta en el artículo 9.2 del GDPR. En él se identifican los casos en los que se puede utilizar el reconocimiento facial:

Interés público sustancial:

Es decir, desde el punto de vista de la seguridad pública, este tipo de sistemas pueden estar disponibles en las infraestructuras e instalaciones que se consideran amenazadas. Cuando hablamos de infraestructuras amenazadas, nos referimos a: 

• Todos los edificios relacionados con industrias estratégicas o de suministro: energía, productos químicos, agua…
• Edificios con valor cultural
• Lugares donde se reúne mucha gente: estadios, centros comerciales, salas de conciertos…

Razones de interés público en el ámbito de la salud pública:

Para luchar contra las «graves amenazas transfronterizas de la salud». Por ejemplo, en situaciones de pandemia, como la de COVID-19, para registrar a las personas que no llevan mascarilla o analizar su temperatura corporal.

Establecimiento, ejercicio o defensa de reclamaciones legales:

Cuando el tratamiento de datos biométricos (como el reconocimiento facial) se utiliza para preparar o defenderse de cualquier tipo de reclamación legal (durante un juicio).

A grandes rasgos, podríamos decir que el reconocimiento facial se justifica en situaciones en las que se debe proteger los derechos más fundamentales: la seguridad, la salud y la justicia. 

Escrito por: José Torija | Legal Counsel

¿Para qué sirve el reconocimiento facial en estadios y eventos deportivos?

Los estadios deportivos a menudo están sujetos a vandalismo y, al tratarse de lugares donde se congrega una gran cantidad de personas, cualquier incidente puede tener graves consecuencias para la seguridad de los asistentes.

Impedir el acceso a infractores

Los sistemas de seguridad convencionales encargados de detectar altercados no pueden limitar el acceso de personas específicas a los estadios debido al hecho de que las entradas no suelen ser nominativas. Garantizar una entrada segura al estadio es fundamental, ya que es un área muy delicada donde muchas personas se reúnen mientras esperan que se abran las puertas.

Para evitar la entrada de personas incluidas en la lista negra, los estadios o los organizadores de eventos pueden colocar sistemas de control de acceso que analizan todos los rostros a medida que ingresan, reconociéndolos incluso con una mascarilla facial y asegurándose de que la lleven, al tiempo que niegan automáticamente el acceso a infractores anteriores.

De esa forma, solamente aquellos que vulneren la ley tendrán serán identificados, puesto que el resto de asistentes que no hayan cometido ninguna infracción con anterioridad, permanecerán anónimos ante el software.

Más seguridad durante el evento

En el caso de que no se haga uso del análisis facial en el momento del acceso, esta tecnología permite escanear una grada o una multitud y detectar instantáneamente a las personas en una lista negra. De ese modo, en combinación con una buena calidad de cámaras de videovigilancia, es posible analizar todos los rostros y enviar una alerta si se detecta la presencia de alguna persona cuyo ingreso al recinto no esté autorizado o cuyo comportamiento sea indeseado.

En combinación con un software VMS, es posible analizar múltiples imágenes de video después del evento a velocidades mucho más rápidas que en tiempo real, lo que permite un análisis forense rápido y fluido.

Acreditaciones nominativas

Cada vez más los organizadores de eventos acuden a técnicas de registro facial para agilizar el control de acceso en los acontecimientos. Este proceso no solo es sumamente sencillo sino que permite, por un lado, una autenticación rápida a la vez que asegura una mayor seguridad en el lugar donde se vaya a llevar a cabo el evento.

En ese sentido, el proceso de registro sería igual que siempre, incluyendo los datos personales de la persona, aunque se debería añadir una imagen similar a la del pasaporte o carnet de identificación. De esa forma, en el momento de la entrada solamente se necesitaría una cámara que permitiría analizar rostro por rostro de una forma no invasiva y rápida.

Estadísticas de asistentes

Otra aplicación en este sector es el escaneo de la multitud en busca de datos demográficos, de modo que los anuncios se puedan orientar correctamente al grupo demográfico que está presente ese día específico. Estos datos se anonimizan por completo para ofrecer a las organizaciones información valiosa al mismo tiempo que se protege la privacidad de los fans o asistentes.

Por otro lado, también se podría tener información muy completa de los visitantes, como por ejemplo: cuántos asistentes ha habido, tiempo medio de estancia, recurrencia, control de aforo, o incluso por qué accesos se ha generado una mayor afluencia.

Los beneficios que la tecnología de reconocimiento facial puede aportar al sector de deportes y eventos es clara, por eso muchos campos de fútbol y eventos de gran envergadura ya cuentan con la tecnología de Herta para garantizar una mejor experiencia a los asistentes y, al mismo tiempo, ganar un mayor conocimiento de su público para optimizar sus estrategias de venta.

Si esto fue de su interés, consulte nuestras diferentes soluciones para obtener más información sobre las múltiples aplicaciones que ofrece el software de reconocimiento facial, o reserve su demostración gratuita y uno de nuestros representantes se comunicará con usted casi tan rápido como nuestro software.

Escrito por: Laura Blanc | CMO, Herta

Si te estás planteando instalar un sistema de reconocimiento facial en tu negocio o infraestructura, seguramente te sentirás abrumado por la cantidad de proveedores existentes en el mercado.

Pero también te estarás preguntando cuáles son las claves para discernir entre un buen o mal sistema, puesto que encontrar el que se adhiera a tus necesidades y a la vez sea fiable, no es tarea fácil.

Independientemente de si trabajes mediante un integrador o no, a continuación te dejamos con 5 tips que te ayudarán a diferenciar entre un sistema de reconocimiento facial bueno o malo:

1) PRECISIÓN

Sí, todos dicen ser los más precisos del mercado. Va a haber algunos que incluso se atrevan a darte tasas de acierto del 99% o 100%. ¿Un consejo? No te lo creas.

Es muy difícil que en entornos reales se llegue a tener una precisión tan elevada, puesto que las condiciones son distintas a las de un entorno de pruebas en que los factores externos son controlables. Con factores externos nos referimos a: las condiciones de luz, la calidad de las imágenes en la base de datos o la ubicación de la cámara IP.

De modo que, en la realidad, la precisión es algo que se conseguirá viendo el software funcionando in situ. Es muy importante poder conseguir una demo antes de adquirir cualquier producto, y asegurarte que sea un sistema que tenga buena reputación entre sus clientes y con referencias existentes.

2) VELOCIDAD

Si bien en una instalación de videovigilancia con reconocimiento facial uno de los factores clave es el nivel de fiabilidad del sistema (es decir, un porcentaje bajo de falsos positivos), lo que también es muy importante es que vaya acompañado de una alta velocidad en dicho resultado.

El motivo es claro: poder detectar y actuar a tiempo. Para ello, lo ideal es que el sistema pueda ofrecer identificaciones en tiempo real.

3) ADAPTABILIDAD

Otro indicativo de que el sistema de identificación facial sea de buena calidad es que se pueda adaptar a la infraestructura ya existente. De modo que si tienes cámaras instaladas junto con un VMS para monitorearlas, el software debería poder adaptarse e integrarse sin problemas. Además, se debería también poder escalar el sistema a otras localizaciones y poder centralizarlo todo en un mismo lugar.

4) PROTECCIÓN DE LA PRIVACIDAD

Estaremos todos de acuerdo al afirmar que la seguridad es más importante que la privacidad, por eso estarás recurriendo a incrementar la seguridad de tu negocio con reconocimiento facial.

Pero también es muy importante proteger la intimidad del resto de personas, de modo que debes asegurarte que el software no incumpla el derecho de privacidad de nadie. Esto va a depender de la legislación del país en el que te encuentres, de modo que la empresa debería poder ofrecer bases de datos encriptadas o borrado de imágenes cada cierto tiempo. Si vives en la UE, este artículo te puede interesar.

Otro factor a tener en cuenta es el origen de fabricación de los productos. Es importante comprobar que el producto que se está comprando no tiene una prohibición de uso en tu país.

5) COSTE FINAL

Hoy en día muchas empresas minimizan el uso necesario de hardware, llegando incluso a utilizar sistemas en edge para adaptarse al presupuesto del cliente sin afectar al rendimiento del software.

A diferencia de los sistemas basados en CPU, los softwares que emplean GPU para el procesamiento de flujos de vídeo permiten analizar más cámaras en una misma GPU.

Incluso si te has asegurado de que estos 5 puntos principales estén garantizados, es importante probar siempre antes de comprar. Las licencias de demostración óptimas deberían durar hasta 2 meses, esa es la cantidad de tiempo suficiente para que una empresa y sus administradores tecnológicos «jueguen» con el software y vean si funciona bien con sus condiciones.

Escrito por: Laura Blanc | CMO, Herta

Los análisis de video no se utilizan sólo para seguridad, sino que pueden proporcionar información muy valiosa a los retailers.

Es cierto y comúnmente se piensa que las cámaras de video instaladas en las tiendas y centros comerciales se utilizan generalmente con fines de seguridad, para prevenir robos y detectar incidentes habituales de hurto en tiendas en tiempo real.

Ahora es posible utilizar la infraestructura existente para algo más que con fines de seguridad. Una poderosa herramienta «dos en uno» destinada a abordar el factor determinante de la necesidad de analizar y administrar datos, además de la seguridad.

¿Cómo funcionan las analíticas de video?

La analítica de vídeo es una tecnología que se utiliza para explorar un vídeo en busca de datos, comportamientos o actitudes específicas. Los algoritmos de software se ejecutan en procesadores dentro de una computadora o plataforma integrada en cámaras de video, dispositivos de grabación o unidades de procesamiento de video especializadas.

Uno de los usos más comunes es el análisis de video en tiempo real y posterior al evento de las transmisiones de video de la cámara. En este caso, los algoritmos analizan fotograma a fotograma para detectar movimientos anormales, determinados objetos o diferentes cambios de imagen.

Las capacidades analíticas que se ofrecen hoy en día están limitadas únicamente por la creatividad del usuario y la necesidad presentada.

¿Qué información proporciona el análisis de video minorista?

Todos sabemos que lo que más valoran los comerciantes son los datos y la información real. Las analíticas de video para retail más comunes se utilizan para la prevención de pérdidas, la gestión de inventario o la detección de colas.

La analítica de video inteligente hoy en día ofrece información de gran valor en tiempo real que permite a los gerentes de una tienda reaccionar a tiempo, tomar las decisiones correctas en el momento adecuado y les brinda información crítica para determinar su estrategia comercial.

En este sentido, los retailers pueden beneficiarse de la siguiente información obtenida del análisis de video facial anónimo:

• Conteo de personas: Conocer la cantidad de visitantes en una tienda en tiempo real
• Perfiles de visitantes: Ver cuántos adultos, niños, hombres o mujeres visitan una tienda
• Tiempo de permanencia: Tener conocimiento del tiempo promedio que pasan los clientes dentro de una tienda
• Recurrencia del cliente: Comprender cuántas veces por semana, mes o año un mismo cliente visita una tienda
• Aforo: Consultar el nivel de aforo de un negocio para garantizar un entorno saludable y seguro
• Tasa de conversión: Saber cuántos visitantes ingresan a una tienda y se van con una compra
• Áreas calientes: Similar al mapeo de calor, el análisis facial anónimo le permite recopilar información sobre qué áreas son las más visitadas o qué entradas y salidas tienen una mayor afluencia de personas

Este tipo de datos provenientes del software de analítica minorista son el mejor aliado para mejorar la experiencia de compra y venta en el negocio del retail.

Además, el análisis facial anónimo ayuda a mejorar las campañas de marketing de una tienda al proporcionar publicidad dirigida en tiempo real. Según la información demográfica (como la edad o el sexo), la publicidad que se muestra varía y se ajusta a las preferencias generales del grupo o para mostrar determinadas ofertas en determinadas fechas clave (por ejemplo, rebajas de Navidad, Black Friday, Día de la Madre…).

Conocer a sus clientes y cómo se comportan en su tienda y visualizar toda esa información recopilada en un panel de control online, le permite al usuario tener datos en vivo que le ayudarán a conseguir el rendimiento óptimo de la tienda.

¿Qué son las expresiones faciales y cómo funciona su análisis?

El análisis automático de las expresiones faciales viene motivado por el papel esencial que juega el rostro en nuestra vida emocional y social. La expresión facial es uno de los medios más convincentes y naturales que tenemos los seres humanos para comunicar nuestras emociones, intenciones, aclarar y enfatizar lo que decimos. Además, a diferencia de otros canales no-verbales, las expresiones faciales son transculturales y universales, no dependiendo de la edad y género del individuo.

En el marco de una entrevista o interrogatorio, el análisis de expresiones faciales puede proporcionar un soporte valiosísimo al observador. Éste puede valorar, por ejemplo, en qué momentos se producen en relación a la pregunta planteada: al escucharla, mientras procesa esa información; al contestar, tras haber dado la respuesta. Resulta también interesante para la detección de incongruencias emocionales, es decir, situaciones en las que el sujeto expresa verbalmente una emoción mostrando en el rostro otra muy distinta. Asimismo, la dirección de la mirada y orientación de la cabeza a lo largo del tiempo traducen el grado de atención del entrevistado, dando pistas sobre su interés, capacidades y ciertos rasgos de personalidad.

¿Cómo funciona el análisis de expresiones faciales?

El sistema analiza el rostro fotograma a fotograma, ya sea de un vídeo pregrabado o de una captura desde cámara en tiempo real.

• Comienza por detectar la presencia y localización de la cara dentro del fotograma.
• Seguidamente, extrae una serie de puntos característicos del rostro (por ejemplo, alrededor de los ojos, cejas, nariz y boca).
• Finalmente se extraen las emociones básicas, micro-expresiones y métricas comportamentales.

Los algoritmos de clasificación están basados en Deep Learning, una avanzada técnica de Inteligencia Artificial que emplea redes neuronales profundas. Estos algoritmos son capaces de extraer automáticamente la información más relevante del rostro, como patrones y texturas (por ejemplo, presencia de arrugas alrededor de los ojos, forma de la boca, etc.). Nuestro sistema ha sido entrenado con una extensa base de datos de millones de imágenes de sujetos de diferentes edades y géneros. Esto permite que BioObserver mantenga un comportamiento robusto y universal, con tasas de acierto muy elevadas.

LAS EMOCIONES BÁSICAS

El campo de la Psicología contempla que los seres humanos poseemos un número reducido de emociones básicas, a partir de las cuales se construye todo nuestro abanico afectivo. Estas emociones son innatas, y sus correspondientes expresiones faciales reconocidas universalmente.

Las 7 categorías de emociones básicas más utilizadas son las que propuso el psicólogo Paul Ekman: “alegría”, “tristeza”, “miedo”, “enfado”, “aversión”, “sorpresa” y “neutra”.

LAS MICRO-EXPRESIONES FACIALES

El rostro humano contiene más de 43 músculos. Las micro-expresiones faciales son el resultado de la activación de uno o varios de ellos. Se trata de gestos involuntarios, que duran una vigésima de segundo, y pueden revelar el estado anímico que queremos ocultar. Son reacciones que no pasan desapercibidas para un ojo bien entrenado, pero casi imperceptibles para observadores no expertos. El Facial Action Coding System (FACS) de Paul Ekman enumera todas las micro-expresiones o Action Units (AUs) que pueden darse en el rostro.

BioObserver permite al usuario definir una lista personalizada de eventos que se consideren de interés (por ejemplo, el inicio/final de una pregunta clave), y anotarlos en tiempo real en el vídeo. Dichas anotaciones pueden ser visualizadas y exportadas a fichero junto al resto de información extraída (micro-expresiones, emociones básicas, valencia/activación, orientación de mirada/cabeza). De este modo, la herramienta permite establecer relaciones entre eventos y comportamiento del individuo.

La llegada del Covid-19 ha creado una variedad de desafíos para las comunidades y empresas. En las empresas, la seguridad es una preocupación importante para las partes interesadas, ya que no es fácil prevenir actividades delictivas dados los protocolos Covid-19.

La nueva normativa para los negocios en la era post Covid-19 incluye el uso de estándares de tecnología sin contacto para garantizar el bienestar de los empleados.

Una de las últimas tecnologías que puede ayudar con la seguridad es el sistema de control de acceso por reconocimiento facial. Este software puede verificar la identidad de una persona incluso si lleva una mascarilla.

Analicemos cómo se verá el mundo posterior a Covid-19 y cuánto impacto tiene la tecnología de reconocimiento facial.

Mundo posterior al Covid-19

Aunque las oficinas, fábricas, lugares y tiendas minoristas han comenzado a abrir, y es probable que los niveles de actividad vuelvan a la normalidad pronto, las señales indican que algunos aspectos de este estilo de vida pandémico permanecerán con nosotros durante algún tiempo.

Es por eso que las empresas deberán adoptar sistemas de control de acceso sin contacto como parte de su seguridad física para garantizar la salud y la seguridad tanto de los visitantes como del personal.

¿Qué es el control de acceso por reconocimiento facial?

El control de acceso con reconocimiento facial es una herramienta vital debido a su naturaleza sin contacto y su índice de alta precisión. Antes de integrarlo en sus instalaciones, primero debe comprender su funcionalidad.

Este sistema se puede configurar para comprobar el rostro de cualquier persona que pase por delante de una cámara y determinar si la persona lleva o no una mascarilla antes de dejarle entrar en una determinada zona. En hospitales, bancos, fábricas, farmacias, escuelas y áreas de seguridad, este dispositivo se puede usar para identificar personas y otorgar acceso solo a aquellos con permiso.

Reconocimiento facial y Covid-19

Por las siguientes razones, el reconocimiento facial se ha convertido ahora en el nuevo estándar:

• Puede garantizar el acceso sin contacto.
• El software de reconocimiento facial mejora la precisión de la identificación y también previene actos delictivos o negligencia. Con este dispositivo, podrá controlar la asistencia de su personal.
• El dispositivo de reconocimiento facial puede garantizar que todos los visitantes y empleados usen máscaras.

¿Cuáles son los principales beneficios de un sistema de control de acceso?

Hay algunos beneficios extremadamente importantes de esta tecnología. Las ventajas de esta herramienta no se limitan a su precisión, sino que también se pueden encontrar en su poder para transformar los procesos comerciales relacionados con la seguridad y el cumplimiento del protocolo de salud.

Analicemos algunas de las principales ventajas:

• Como la identidad de los visitantes se puede verificar directamente, se logra una alta seguridad para los edificios.
• Los usuarios pueden auto inscribirse en el sistema, ahorrando tiempo.
• Se puede detectar la ausencia o presencia de una mascarilla.
• Costo asequible de mantenimiento e instalación.
• Puede integrarse fácilmente con sistemas de terceros.
• Se necesitan menos de 2 horas para ponerlo en funcionamiento.

¿Cuáles son los factores que debe considerar al comprar?

Veamos directamente algunos de los principales factores que debe tener en cuenta antes de adquirir el reconocimiento facial para el control de acceso.

1. Iluminación para uso en exteriores.
   Si la ubicación de instalación deseada es al aire libre, la luz solar directa es un factor clave que debe tener en cuenta. La luz solar puede afectar a la cámara y hacer que disminuya la velocidad. Sería útil preguntar al fabricante sobre las condiciones de iluminación ideales para su cámara para asegurarse de que funcione de manera óptima.
2. Tecnología anti-spoofing.
   Para que los sistemas de reconocimiento facial funcionen correctamente, deben diferenciar entre una foto de una persona y una cara real. Esto se denomina anti-spoofing y, al comprar un sistema de control de acceso por reconocimiento facial, debe saber que la última versión de BioAccess de Herta incluye esta función.

Conclusión

Si buscamos una conclusión importante de este artículo, es posible que el reconocimiento facial para el control de acceso haya demostrado ser un soplo de aire fresco para las empresas. No solo ayuda a disminuir la probabilidad de infección, sino que también brinda la seguridad necesaria.

Si le gustaría saber más sobre las nuevas funcionalidades anteriormente mencionadas, no se pierda nuestro próximo webinar el día 12 de mayo a las 4 PM CET.

Nos sentamos con Ryan Fairclough, Gerente de Ventas de APAC en Herta, para hablar sobre la ética dentro del sector de la seguridad física.

¿Cómo ves el sector de la seguridad hoy en día?

La industria de la seguridad física es una bestia técnica en rápida evolución, la disponibilidad de nueva tecnología junto con el impulso humano de sentirse seguro en su entorno ha llevado a la industria a ser una de las de más rápido crecimiento en el mundo. Ya se trate de videovigilancia IP, control de acceso o cualquier otra gama de productos, la mayoría de las personas, a sabiendas o sin saberlo, han interactuado con una parte de esta tecnología en algún momento.

¿Cómo espera que evolucione el sector de la seguridad?

Habiendo estado involucrado en esta industria durante varios años, la evolución ha sido a un ritmo constante, pero constante en todas las facetas de la tecnología. Por supuesto, hubo acontecimientos atípicos tempranos, como el acceso biométrico de huellas dactilares, pero realmente carecían de cualquier tipo de adopción generalizada en la industria en general. En su mayor parte, la evolución tecnológica parecía provenir más del lado de la administración del producto. Consideremos por ejemplo la necesidad de un VMS más viable, o [en su momento] la carrera interminable para lanzar una cámara de video IP con más megapíxeles que su competidor, ¡solo para que la implementación en el mundo real sea de 1.3MP de todos modos!

En mi opinión, ninguna parte de la evolución de la tecnología (¡revolución tal vez!) ha sido tan rápida y demandada como el mundo de la Analítica de Video. Parece como de la noche a la mañana que la gente entendía la IA como algo sacado de una película de Arnold Schwarzenegger, y ahora esas mismas personas lo exigen en todos sus requerimientos.

Lo que alguna vez fue una escena famosa en una película de Tom Cruise donde nuestro héroe de acción ambientado en un futuro lejano es identificado, bienvenido y ofrecido productos basándose únicamente en sus ojos; ahora es una especie de realidad. Consideremos el tiempo que tomó ir más allá de un cable y las discusiones sobre líneas TVL para la adopción total de cables Cat5 y direcciones IP dentro de las cámaras. La velocidad de nuestra adopción y demanda de Video Analytics parece casi como Usain Bolt en su velocidad de comercialización.

¿Qué pasa con la ética en este sector?

Obviamente, con este enfoque rápido del mercado ha habido una serie de problemas éticos con el uso y la aplicación de tales tecnologías. El estado geopolítico mundial actual y el ascenso casi paralelo de la inteligencia artificial avanzada traen consigo comparaciones de la magnífica novela distópica de George Orwell «1984». Esto fue incluso antes de que nos adentráramos en al año, ahora histórico, de 2020, donde el mundo entero ha sido puesto al revés por una fuerza invisible que no se parece a nada que nadie haya visto en su propia vida: COVID-19.

Pero, ¿son justas estas comparaciones?

Es como si me preguntaran si el uso de la tecnología analítica, incluida la tecnología de reconocimiento facial, nos va a enviar a toda velocidad hacia un punto en el que las reflexiones antes mencionadas de George Orwell (publicadas por primera vez en 1949) se conviertan en una especie de profecía de Nostradamus.

En mi opinión, «No» y, en última instancia, mi fe en nuestra propia industria y la humanidad en general es el núcleo de mi razonamiento.

Recientemente escuché de algunos casos de muy alto perfil, de presunto uso indebido de la tecnología de seguridad y un país, con razón o sin ella, se ve sometido a presión con regularidad por algunas de sus implementaciones y razonamientos. Si bien no estoy aquí para debatir la realidad real de estas acusaciones, sí prueban el concepto de usos poco éticos de los equipos de vigilancia y, en particular, los productos de inteligencia artificial y reconocimiento facial más inteligentes.

Pero al señalar estas acusaciones y el disgusto de la gente por tales usos, en particular el perfil étnico y la «moneda social», creo que llegamos a la conclusión de que el autocontrol y la preocupación de la industria a largo plazo superarán las aplicaciones poco éticas.

El simple hecho de que estas preguntas se planteen en una fase tan embrionaria del despliegue de la tecnología da crédito a la teoría de que el uso ético de la misma está a la vanguardia de la gran mayoría de nuestra industria.

Sin embargo, creo que nos corresponde a nosotros, como proveedores e integradores de estos productos, asegurarnos de que los estamos implementando en beneficio del futuro.

¿Cómo lidias con esto en Australia?

En Australia tenemos una herramienta de conversación cuantitativa llamada «Prueba del Pub» para resolver desacuerdos básicos. En su forma más simple, transmite una situación en la que, si me encontrara a una persona promedio en un bar promedio y me detuviera a hablar con él, presentara todos los hechos de mi aplicación y caso de uso, ¿estaría esa persona de acuerdo con su uso o no? ¿Se sentirían cómodos siendo parte de un caso de uso de ese tipo?

¿Qué pensaría la persona promedio con poco o ningún conocimiento de nuestra industria que sea correcto en las circunstancias?

Tenemos la obligación de asegurarnos de que estamos aprobando la “Prueba del Pub” y que nuestras aplicaciones de Tecnología de Seguridad y Análisis provienen de un lugar de prosperidad futura para todos en lugar de opresión o propósitos inseguros. Creo que nuestra industria en su conjunto es más que capaz de lograr tal ideología y podemos descartar los excelentes escritos de George Orwell como una obra de pura ficción.

Como todos sabemos, y aún sentimos, el COVID-19 ha sorprendido a muchos sectores, y uno de ellos es el de la educación. Hoy en día, las universidades y los colegios buscan soluciones tecnológicas para poder reabrir sus instalaciones de forma segura para el año escolar que ya se ha iniciado. Sin duda, esto supone un importante reto para todos los que trabajan directa o indirectamente en una universidad, especialmente para los administradores y equipos de seguridad. Es de suma importancia proporcionar a los estudiantes, el personal, los trabajadores, los padres y familiares una solución higiénica, preferiblemente sin contacto, para gestionar el control de acceso, los aforos y la identidad de los individuos.

El reconocimiento facial es una de las principales innovaciones tecnológicas que está ayudando a combatir la expansión del COVID-19 en este sector. Se está implementando para proteger las aulas, residencias, instalaciones deportivas, cafeterías y vías de acceso en varias universidades. Muchas han comenzado a evaluar esta tecnología, ya que ofrece ventajas reales en materia de seguridad y se han convertido en una solución efectiva para los desafíos que enfrenta la pandemia. A continuación una lista de sus beneficios:

Beneficios del reconocimiento facial en el sector de la educación:

• Alta precisión y seguridad, reconocimiento facial incluso con mascarillas
• Solución sin contacto (A prueba de COVID-19)
• Asequible (la implementación puede estar acabada en una semana)
• Higiénico
• Buena experiencia para los estudiantes
• Se provee un sentido de responsabilidad individual trazable
• Flexible y escalable a múltiples ubicaciones
• No hay tarjetas de identificación perdidas o robadas
• No hay pérdida u olvido de contraseñas
• Fácil integración con los sistemas de control de acceso existentes

Beneficios adicionales:

• La instalación existente de un lector de tarjetas puede reutilizarse como doble autenticación
• Fácil registro de nuevos estudiantes, personal o visitantes

Los beneficios que el reconocimiento facial puede aportar a la innovación tecnológica son claros, sin embargo, ¿por dónde se empieza cuando se quiere implementar rápidamente y sin altos costes una prueba de concepto o piloto?, ¿cómo asegurar que las inversiones ya realizadas, por ejemplo, en hardware o en acreditaciones pueden seguir siendo útiles?, ¿cómo pueden evitarse errores de principiantes en una implementación de proyecto de reconocimiento facial?

En Herta somos líderes mundiales de reconocimiento facial y, habiendo estando en el mercado durante 10 años, hemos adquirido una alta experiencia gracias a nuestra participación en más de 200 proyectos de reconocimiento facial, muchos de ellos complejos y que implican un alto riesgo tecnológico. Además, nuestro equipo posee altos conocimientos en el sector educativo, para el que podemos proporcionar referencias a petición del cliente. La tecnología que ha desarrollado Herta está muy bien evaluada por su velocidad, precisión, relación calidad-precio, experiencia de usuario, facilidad de integración y ecosistema global.

Pruébalo hoy mismo poniéndote en contacto conmigo para una sesión de Zoom.

Escrito por: Tarik Alaca, EMEA Sales Director

Reconocimiento facial y COVID19

Una de las tecnologías clave que ayudará a hacer del mundo post-COVID19 un lugar más seguro es el reconocimiento facial. Por lo general, las personas tienen miedo de exponerse a los sistemas de reconocimiento de rostros y piensan que son una especie de Gran Hermano malicioso que los observa. Nada más lejos de la verdad. Sin embargo, son una tecnología biométrica de alta precisión que permite, entre otras aplicaciones, el control de acceso sin contacto y distante a lugares de trabajo, infraestructuras críticas, transportes o eventos. Con el reconocimiento facial, no es necesario manipular las tarjetas de seguridad de acceso, acercarse o poner el dedo en ningún dispositivo compartido por cientos de personas, lo que ayuda a controlar la propagación de la pandemia. En cambio, existe un desafío principal para la tecnología de reconocimiento facial en esta nueva normalidad: el uso común de máscaras médicas que ocluyen la mitad de la cara. Idealmente, los individuos no deberían tener que exponerse a sí mismos y a otros al virus quitándose sus máscaras en los controles de acceso, pero la gran mayoría de los algoritmos actuales de reconocimiento facial aún no son lo suficientemente sólidos como para lidiar con oclusiones faciales tan grandes.

De hecho, los humanos nos enfrentamos al mismo desafío. El seguimiento ocular y los trabajos psicológicos han estudiado ampliamente los mecanismos de atención visual humana que tienen lugar cuando se enfrentan a la tarea de identificar a las personas¹. Demuestran que nos fijamos de manera innata y sistemática la región de la cara triangular formada por los dos ojos y la boca. Por lo tanto, si una máscara ocluye un vértice de este triángulo, nuestros mecanismos de reconocimiento facial adquiridos a largo plazo encontrarán dificultades, perderán robustez y tomarán tiempo para adaptarse a la nueva configuración facial. Al igual que los humanos, los algoritmos de reconocimiento facial también deberán adaptarse a la estructura de las caras enmascaradas.

Deep learning en acción

Los algoritmos de reconocimiento facial existentes se basan en la Inteligencia Artificial (IA), particularmente en las técnicas de Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo. Esto significa que aprenden automáticamente una estrategia de identificación a partir de un conjunto de datos de millones de imágenes faciales utilizadas para su entrenamiento. Hasta ahora, los conjuntos de datos de entrenamiento facial han variado en términos de condiciones de iluminación, poses de la cabeza o fondos; También han presentado ciertas oclusiones faciales en forma de gafas, gorras, bufandas o barbas. ¡Pero casi nunca han contenido caras con máscara facial!
Una posible solución para hacer que los modelos de reconocimiento facial puedan identificar a las personas con máscaras consiste en recopilar nuevas imágenes de entrenamiento para ese propósito. Pero hay otros enfoques alternativos más orientados al algoritmo. Recientemente, los trabajos académicos de vanguardia han introducido mecanismos de atención visual para las redes neuronales profundas, de modo que se les puede enseñar a centrar su atención en regiones específicas de la imagen durante el entrenamiento. Estos mecanismos podrían aplicarse para enseñar a los modelos de reconocimiento facial a desviar su atención hacia la región de la cara superior sin máscara. En cualquier caso, los sistemas de reconocimiento facial deben ser capaces de reconocer a los usuarios de máscaras y a las personas sin máscara. Por lo tanto, otra forma interesante de abordar el problema podría ser construir un detector de máscara y luego, dependiendo de si la máscara está presente o no, y aplicar diferentes estrategias de reconocimiento facial adaptadas.
Herta ha estado trabajando en solucionar el reto de fuertes oclusiones durante los últimos meses y actualmente está aportando todas estas soluciones a sus productos para liderar la era de la «nueva normalidad» del reconocimiento facial.

¹ Remitimos al lector a este interesante artículo científico de Blais et al. www.ncbi.nlm.nih.gov

Escrito por: Isabelle Hupont

El 16 de enero de 2020 la agencia Bloomberg publicó una breve noticia en la que se afirmaba que la Comisión Europea (CE) iba a divulgar, a mediados de febrero, un libro blanco sobre inteligencia artificial. Al parecer dicho libro blanco recomendaba una nueva regulación que podría incluir una moratoria de 5 años a la tecnología de reconocimiento facial en lugares públicos, aunque la agencia consideraba muy probable que la propuesta sufriera cambios antes de publicarse. Estudiemos primero, de manera objetiva, qué tenemos:

• Un libro blanco, que no es legislación, ni siquiera una proposición legislativa, tan sólo una opinión, por supuesto autorizada, pero que debe pasar el largo y enojoso proceso de la maquinaria legislativa europea para llegar a cristalizar en una normativa vinculante. Por poner un ejemplo, el primer paso hacia el RGPD fue una opinión de la CE de junio de 2011, es decir que pasaron 5 años (el mismo plazo de la presunta moratoria) desde esa primera propuesta hasta la aprobación del Reglamento, que por supuesto distaba bastante de la opinión inicial.
• La necesidad de una nueva normativa, que regule el uso de la inteligencia artificial en sectores como el de la sanidad o el transporte, incluyendo las tecnologías de reconocimiento facial.
• Un rumor sobre una moratoria de 5 años. La idea de la moratoria se desliza en el cuerpo de la noticia como uno de los posibles contenidos del libro blanco, pero no se aporta ningún dato que dé solidez a esa propuesta.
• Que la versión final se cambiará con toda probabilidad. Es decir que, en última instancia, la agencia admitía que la noticia sobre la moratoria era pura especulación.

¿Qué se deduce de estos datos?

Más bien poco. En resumen, la CE está evaluando una propuesta para regular el uso de reconocimiento facial en lugares públicos, pero es difícil aventurar cual va a ser su contenido y mucho más aún en qué va a consistir la normativa que finalmente se apruebe, si es que ve algún día la luz. En ese marco la idea de una moratoria de 5 años carece de sentido, porque, volviendo al ejemplo del RGPD, 5 años es el plazo que podría tardar en aprobarse una futura normativa comunitaria sobre la materia si la maquinaria se pusiera en marcha hoy.

¿Qué ha construido cierta prensa con estos mimbres?

Los titulares de la catástrofe, como no podía ser menos. Cito algunos ejemplos, de DEFCON 2 a Apocalipsis:

• Expansión: “La UE plantea prohibir hasta 5 años el reconocimiento facial en lugares públicos para analizar sus riesgos”
• El País: “La UE plantea prohibir hasta cinco años el reconocimiento facial en lugares públicos”
• Economía Digital: “La UE se plantea vetar el reconocimiento facial hasta 2025”
• La Sexta: “La Unión Europea planea prohibir el reconocimiento facial en espacios públicos”
• Science Business: “EU makes move to ban use of facial recognition systems”

¿Cuánto ha durado la alarma?

Lo correcto sería decir menos de quince días, ya que el día 30 de enero la agencia Reuters dio el siguiente titular: “Europa abandona la idea de prohibir el reconocimiento facial en lugares públicos”. Si es que alguna vez existió esa idea, nos podríamos atrever a decir.

Si buceamos en el cuerpo de la noticia veremos un par de cosas muy interesantes. En primer lugar, que la Comisión, tal como comentábamos más arriba, iba a recomendar una regulación específica en sectores de alto riesgo, mediante un plan cuya publicación se esperaba para el 19 de febrero. En segundo lugar, unas impagables declaraciones de Brad Smith, el presidente de Microsoft, que de manera harto gráfica comparaba la prohibición del reconocimiento facial con utilizar una maza de carnicero en lugar de un bisturí en una operación.

Ahora sí, ¿cuánto ha durado en realidad la alarma?

Para ser justos, sigue en marcha. La mayoría de los medios que la sembró no ha publicado el desmentido. Nadie fuera del sector sabe que la CE ni plantea, ni planea, ni quiere prohibir el reconocimiento facial. Al contrario, se siguen publicando noticias sobre reconocimiento facial en las que se vuelve a hacer referencia a una propuesta de prohibición, temporal o no, que simplemente no existe.

¿Ha publicado finalmente la Comisión Europea el libro blanco sobre inteligencia artificial?

Pues sí, puntualmente el día 19 por la mañana apareció publicado el “Libro Blanco sobre Inteligencia Artificial – Una aproximación europea hacia la excelencia y la confianza”. En él, resumiendo mucho sus 27 páginas, se persiguen dos objetivos. En primer lugar, apoyar el desarrollo de la inteligencia artificial en Europa, porque se considera un sector esencial para el desarrollo económico y para mantener el liderazgo tecnológico de la Unión Europea en el mundo. En segundo lugar, se pretende crear un nuevo marco legal europeo, que evite la fragmentación y de seguridad jurídica tanto a los ciudadanos, protegiendo sus derechos fundamentales (es decir su seguridad y su privacidad fundamentalmente), como a las empresas que trabajan con inteligencia artificial.

Este marco legal debe abarcar sólo sectores definidos como de alto riesgo, lo que incluye:

• Salud
• Transporte (en especial vehículos autónomos)
• Energía
• Algunos servicios públicos, como:
  • Asilo
  • Migración
  • Control de fronteras
  • Justicia
  • Seguridad Social
  • Servicios de Empleo
• Reconocimiento facial

En efecto, el informe de la Comisión dedica un apartado específico, aunque muy breve, al reconocimiento facial, en el que se dicen en síntesis tres cosas:

1. Sólo se considera sector de alto riesgo el reconocimiento facial, es decir la identificación de una persona, en un circuito de videovigilancia por ejemplo, contra una base de datos de diversos individuos. Mientras que el control de acceso, es decir la autenticación o verificación de la identidad de una persona contra la imagen de esa misma persona almacenada en el sistema, no se considera de alto riesgo, por lo que quedaría fuera de esa regulación específica.
2. Se abre el debate para determinar en qué circunstancias debe permitirse el uso del reconocimiento facial, ya que el documento está sometido a consulta pública.
3. La legislación debe ser unitaria para evitar el fraccionamiento del mercado y la falta de seguridad jurídica.

Sin duda esta regulación será bienvenida por todos los interesados. Y es que, en contra de lo que pueda parecer, el RGPD no regula de manera suficiente el tratamiento de datos biométricos. Si bien el artículo 9.2 establece una serie de supuestos en los que se permite su uso, ninguna de las siguientes u otras excepciones, han sido desarrolladas con posterioridad:

• Consentimiento expreso del interesado.
• Cumplimiento de obligaciones y ejercicio de derechos laborales, de seguridad social y/o protección social.
• Formulación, ejercicio o defensa de reclamaciones.
• Razones de interés público esencial. La propia Comisión considera en el libro blanco que esta es la excepción más idónea para el reconocimiento facial.

En definitiva, todas las partes implicadas necesitan, por motivos elementales de seguridad jurídica, que tales excepciones pasen del mero esbozo a trazar un camino seguro en el que los desarrolladores de reconocimiento facial, las empresas de seguridad y los poderes públicos puedan utilizar las soluciones adecuadas dentro de los márgenes de la ley, y al mismo tiempo se respete el derecho de los ciudadanos tanto a la seguridad como a la privacidad. Pero por supuesto este planteamiento, en la medida en que implica una solución de consenso incompatible con la catástrofe, no es, o al menos no parece que sea, una noticia de interés.

La cuestión se podría zanjar con un simple depende, pero la vamos a resolver al estilo gallego, es decir contestando con más preguntas que nos guiarán en la interpretación del RGPD.

¿Qué es un dato personal?

De acuerdo con el artículo 4.1 del RGPD es dato personal “toda información sobre una persona física identificada o identificable (…) mediante un identificador, como por ejemplo un nombre, un número de identificación, datos de localización, un identificador en línea o uno o varios elementos propios de la identidad física, fisiológica, genética, psíquica, económica, cultural o social de dicha persona”.

Por tanto, dato personal es toda información sobre una persona identificada o identificable, pero,

¿Cuándo se puede considerar que una persona es identificable?

De acuerdo con el considerando 26 del RGPD una información alcanzará el estado divino de dato personal cuando permita identificar a una persona con la tecnología disponible y a un coste razonable. Con esto hemos resuelto dos preguntas, pero aún hay algunas más a la espera de respuesta para entender la regulación del reconocimiento facial en el RGPD.

¿Qué son datos biométricos?

La definición se halla en el artículo 4.14 del RGPD: “datos personales obtenidos a partir de un tratamiento técnico específico, relativos a las características físicas, fisiológicas o conductuales de una persona física que permitan o confirmen la identificación única de dicha persona, como imágenes faciales o datos dactiloscópicos.”

Si nos guiamos sólo por esta definición cualquier conjunto de datos físicos y/o conductuales que permitan identificar de manera única a una persona es sospechoso del crimen de “datos biométricos”, en particular si consiste en imágenes o huellas dactilares. Esta interpretación puede ser válida para las huellas dactilares, pero no para las imágenes, ya que sin el software adecuado la imagen de una persona no es suficiente como para identificarla de manera única e inequívoca. De hecho, el considerando 51 del RGPD refuerza este punto de vista al poner el acento no en el tipo de datos que se analiza sino en la tecnología que se utiliza: “El tratamiento de fotografías no debe considerarse sistemáticamente tratamiento de categorías especiales de datos personales, pues únicamente se encuentran comprendidas en la definición de datos biométricos cuando el hecho de ser tratadas con medios técnicos específicos permita la identificación o la autenticación unívocas de una persona física.”

Así pues, un conjunto de imágenes, como por ejemplo las que se obtienen en un sistema de videovigilancia, sólo deberá incluirse en la categoría de “datos biométricos” si se usa una tecnología que permita identificar de manera unívoca a la persona cuya imagen se ha captado. En otras palabras, las imágenes de videovigilancia serán consideradas datos biométricos cuando se apliquen herramientas de reconocimiento facial.

La transcendencia de esta tercera pregunta reside en el artículo 9.1 del RGPD, que prohíbe el tratamiento de las llamadas “categorías especiales de datos personales”, incluyendo, entre otras, los “datos biométricos”:

“1. Quedan prohibidos el tratamiento de datos personales que revelen el origen étnico o racial, las opiniones políticas, las convicciones religiosas o filosóficas, o la afiliación sindical, y el tratamiento de datos genéticos, datos biométricos dirigidos a identificar de manera unívoca a una persona física, datos relativos a la salud o datos relativos a la vida sexual o la orientación sexual de una persona física.”

Por tanto, el reconocimiento facial ha sido condenado a galeras en las “categorías especiales de datos personales” y está prohibido para cualquier uso privado; tan aparentemente simple como eso. Lo que nos devuelve a la casilla inicial:

¿Puedo utilizar el reconocimiento facial en mi empresa?

Por fortuna, es bien sabido que Dios aprieta, pero no ahoga. La salvación, como casi siempre, podemos encontrarla en el apartado 2 en forma de excepciones. Entre ellas cabe destacar, por lo que respecta a la identificación facial, las de las letras a, b, f y g:

1. “El interesado dio su consentimiento explícito para el tratamiento de dichos datos personales con uno o más de los fines especificados”. Esta excepción se ajusta a aquellos sistemas en los que se puede verificar el consentimiento de las personas reclutadas en la base de datos, especialmente en controles de acceso, pero también en videovigilancia, siempre que el sistema (i) informe de manera adecuada a las personas que deciden acceder a las instalaciones que en caso de hacerlo se someterán a reconocimiento facial y (ii) no capte las imágenes ni por tanto aplique reconocimiento facial a las personas que no accedan al recinto. De hecho, la Guía 3/2019 del Comité Europeo de Protección de Datos sobre tratamiento de datos personales mediante vídeo, aprobada el 10 de julio de este año, afirma que, en caso de que la base jurídica para el tratamiento de datos biométricos sea el consentimiento explícito, el sistema debe evitar la captura y el tratamiento de perfiles biométricos de las personas que no hayan consentido.
2. “El tratamiento es necesario para el cumplimiento de obligaciones y el ejercicio de derechos específicos del responsable del tratamiento o del interesado en el ámbito del Derecho laboral y de la seguridad y protección social”. Este apartado permite el uso de herramientas de reconocimiento facial en controles de acceso y de presencia de trabajadores y visitantes.

1. “El tratamiento es necesario para la formulación, el ejercicio o la defensa de reclamaciones”. Con esta letra se autoriza el uso de reconocimiento facial para preparar, interponer o defenderse de cualquier acción legal, por lo que es especialmente adecuado para usos forenses, es decir para la aplicación del reconocimiento facial al metraje ya grabado de modo que se pueda identificar y/o seguir a un sospechoso. Por supuesto, sería más difícil de justificar el uso del reconocimiento facial a tiempo real y sólo en base a esta excepción, pero el sistema debería considerarse acorde al RGPD siempre que se pueda acreditar que (i) es necesario para identificar a la persona en cuestión y (ii) se está utilizando de modo proporcional.
2. “El tratamiento es necesario por razones de un interés público esencial”. Esta excepción final nos deja ante la última pregunta del concurso.

¿Qué son razones de interés público esencial?

Por desgracia la expresión “interés público esencial” no está definida en el RGPD, aunque al menos está claro que debe haber serios motivos de interés público en juego para justificar el uso de reconocimiento facial.

Este tipo de interés público encaja a la perfección con el reconocimiento facial en tiempo real mediante videovigilancia. El sistema cumplirá con esta excepción del RGPD siempre que sirva para proteger instalaciones o espacios abiertos sometidos a potenciales amenazas para la seguridad pública, ya sea por tratarse de infraestructuras críticas (industrias químicas, instalaciones de energía, de suministro de agua, medios de transporte, etc.), por la cantidad de gente que pueden congregar (estadios, centros comerciales, espacios públicos concurridos, etc.), o por cualquier otra razón de “interés público esencial”.

En definitiva, la pregunta ¿puedo utilizar el reconocimiento facial en mi empresa? se puede contestar con un sí, en lugar de un depende, al menos en los cuatro casos siguientes:

1. Para control de acceso o incluso videovigilancia siempre que el sistema (i) informe de manera adecuada a las personas que deciden acceder a las instalaciones que en caso de hacerlo se someterán a reconocimiento facial y (ii) no capte las imágenes ni por tanto aplique reconocimiento facial a las personas que no accedan al recinto.
2. Para control de acceso en centros de trabajo.
3. Para usos forenses o incluso videovigilancia en tiempo real, con el objeto de preparar, interponer o defenderse de cualquier acción legal.
4. Para videovigilancia cuando se puedan alegar razones de seguridad pública.

Entrevista de Javier Rodríguez, CEO de Herta, en M80 Radio.
18 Abril 2017.

Javier Rodríguez Saeta, CEO de Herta Security, comparte cómo utilizan las GPU NVIDIA para entrenar redes neuronales para el reconocimiento de patrones para incrementar la seguridad en aeropuertos, estadios y estaciones de tren.

Los informativos de Telemadrid informaron sobre cómo el reconocimiento facial ayuda a aumentar la seguridad en los estadios de fútbol.

De la «ceguera» facial al súper reconocimiento

Si difícilmente olvidas un rostro y no tienes ningún problema en identificar al instante a un extraño entre una multitud densa… ¡tal vez eres un super-recognizer!

Después de los disturbios de Londres de 2011, las fuerzas policiales recuperaron miles de horas de vídeo en baja calidad de las cámaras de vigilancia. Cuando todo fracasó, un policía pudo identificar a más de 180 alborotadores – sólo por sí mismo. New Scotland Yard ha encontrado alrededor de 150 super-spotters como él, entre muchos miles de agentes de policía de estaciones locales, que periódicamente se unen a Scotland Yard y les ayudan a realizar investigaciones. Hasta ahora, sus asombrosas identificaciones han hecho posible capturar asesinos, abusadores y ladrones.

Todos somos diferentes

En los últimos 15 años, las investigaciones en neurociencia cognitiva han confirmado que la capacidad de reconocer caras varía mucho de una persona a otra. De hecho, esta capacidad parece caer a lo largo de un espectro, pasando gradualmente de un reconocimiento facial extremadamente pobre (prosopagnosia, también llamada «ceguera» facial) a las habilidades sobresalientes de los súper reconocedores, y distribuido como campana entre la población [1]. Según los psicólogos, esta capacidad parece ser innata, y en su mayoría no es aprendible. Y aunque todavía no se le han vinculado marcadores genéticos, la habilidad se ha encontrado más similar en gemelos idénticos que en gemelos parentales [2], lo cual comienza a evidenciar que es hereditario.

Miramos las caras de forma diferente que a otros objetos. Se ha demostrado que algunas regiones en nuestro cerebro se dedican exclusivamente al reconocimiento facial [3,4]. El talento para la identificación facial (o la falta de éste) también se transfiere a otras tareas de análisis facial, como el reconocimiento de la emoción o la estimación de la edad [5]. Por ejemplo, los súper reconocedores parecen ser asombrosamente expertos en el reconocimiento de famosos adultos en fotografías de su infancia (¡o incluso en la niñez!). ¿No te parece difícil? Apúntate al reto e intenta identificar a algún famoso en las fotografías siguientes (las respuestas están al final).

Fotos de famosos cuando eran pequeños. ¿Puedes reconocerlos?

El conjunto es mayor que la suma de las partes

Entonces, ¿qué es lo que confiere a los súper reconocedores esta capacidad superior? No parece estar vinculado a un coeficiente intelectural particularmente alto, ni una memoria extraordinaria para los objetos, pero los súper reconocedores parecen percibir los rostros de forma diferente. Los investigadores han estudiado esto con la ayuda de técnicas de rastreo ocular. Los observadores de ojos se usan a menudo en experimentos psicométricos para aprender en qué regiones de una imagen pasamos más tiempo observando. Durante el reconocimiento de una cara, las personas normales se centran más en la región de los ojos, posiblemente la parte más informativa en una cara, mientras que las personas con prosopagnosia parecen evitar los ojos y, en lugar de eso, se concentran en la boca. ¿Dónde pasan más tiempo buscando los súper reconocedores? Sorprendentemente (o no), en la nariz.

¿Por qué la nariz? Un gran cuerpo de investigación apoya la idea de que el sistema visual humano no ve la cara sólo como una colección de rasgos separables, sino como un todo perceptivo integrado [6]. El procesamiento holístico sería crucial para el reconocimiento facial y los súper reconocedores se centrarían más que otros en ver la cara como un todo. Eso explicaría su fijación en el centro de una cara, de la cual una visión global puede ser más fácilmente capturada. También explicaría otro hecho interesante: las caras al revés.

El mundo del revés

En un estudio reciente, a pesar de años de experiencia en inspección de fotos de pasaportes, los oficiales de pasaportes profesionales no eran mejores identificando caras en comparación con los estudiantes principiantes. Llegaron a aceptar fotos fraudulentas en un 14% del tiempo [7]. Sin embargo, otro estudio reciente concluye que los expertos forenses altamente capacitados en la comparación de rostros aprenden habilidades específicas que son inusuales incluso en los reconocedores naturales, como identificar las caras al revés [8]. Veamos la siguiente figura como ejemplo. Trate de identificar la cara frontal con diferentes puntos de vista y se dará cuenta de que es mucho más difícil cuando está al revés.

Identificar con rostros del revés es muy complicado para la mayoría de nosotros. [9]

La razón es que somos incapaces de percibir caras invertidas de una manera holística. Aparentemente, los investigadores forenses entrenados aprenden cómo romper las caras en partes y las emparejan cuidadosamente. Así que después de todo, tal vez no todo está en los genes.

El aspecto social

Caer en los bordes del espectro puede ser un desafío. Las personas con ceguera de cara identifican a sus parejas, amigos o parientes mediante una lista de atributos: la longitud del pelo, el color de los ojos o el lunar junto a la boca. O su paso, voz o ropa (incluso sus zapatos!). Por ejemplo, un padre con ceguera facial teñió el cabello de su hijo cuando empezó la escuela, para poder reconocerlo al recogerlo. Y Oliver Sacks, el famoso neurólogo recién fallecido que también sufrió esta condición, admitió que reconoció a su mejor amigo Eric por sus «pesadas cejas y gafas gruesas». Sin embargo, los problemas pueden surgir cuando esa mujer junto a usted en el centro comercial tiene el pelo largo rubio, lápiz labial rojo y una chaqueta marrón – ¡al igual que su esposa!

Del mismo modo, el súper reconocimiento puede llegar a ser socialmente incapacitante. Sus habilidades son tan buenas que la mayoría de las veces, los súper reconocedores, se quedan para sí mismos el hecho de que recuerden a ciertas personas que vieron en el pasado, con el fin de evitar situaciones incómodas. Imagínese ser presentado a alguien que recuerda claramente su cara en la entrada de un cine, tres años atrás… ¡Espeluznante!

Una habilidad útil

Estudios recientes comenzaron a arrojar luz sobre diferentes tipos de súper reconocedores que podrían ayudar a mejorar la aplicación de la ley y la seguridad. Por ejemplo, los súper memorizadores tendrían habilidades superiores de memoria facial; los súper observadores podrían ser utilizados en la vigilancia de multitudes; y los super-matchers podrían ser útiles para la verificación de visados ​​o el control de pasaportes.

Mientras que la prosopagnosia ha recibido desde hace tiempo la atención de los científicos y los medios de comunicación, los psicólogos comenzaron a profundizar en el otro lado del espectro hace sólo unos años. Sin duda, los resultados de su investigación sacarán a la luz cómo por qué podemos percibir e identificar caras de manera eficiente. Mientras tanto, la mayoría de nosotros estamos satisfechos en contar con herramientas de súper reconocimiento como BioSurveillance.

Referencias:

[1] Wilmer, Jeremy B., et al. «Capturing specific abilities as a window into human individuality: the example of face recognition.» Cognitive Neuropsychology 29.5-6 (2012): 360-392.

[2] Wilmer, Jeremy B., et al. «Human face recognition ability is specific and highly heritable.» Proceedings of the National Academy of sciences 107.11 (2010): 5238-5241.

[3] Kanwisher, Nancy, Josh McDermott, and Marvin M. Chun. «The fusiform face area: a module in human extrastriate cortex specialized for face perception.» The Journal of neuroscience 17.11 (1997): 4302-4311.

[4] Duchaine, Brad, and Galit Yovel. «A revised neural framework for face processing.» Annual Review of Vision Science 1 (2015): 393-416.

[5] Russell, Richard, Brad Duchaine, and Ken Nakayama. «Super-recognizers: People with extraordinary face recognition ability.» Psychonomic bulletin & review 16.2 (2009): 252-257.

[6] Taubert, Jessica, et al. «The role of holistic processing in face perception: Evidence from the face inversion effect.» Vision research 51.11 (2011): 1273-1278.

[7] White, David, et al. «Passport officers’ errors in face matching.» PloS one 9.8 (2014): e103510.

[8] White, David, et al. «Perceptual expertise in forensic facial image comparison.» Proc. R. Soc. B. Vol. 282. No. 1814. The Royal Society, 2015.

[9] Original source: http://www.apa.org/science/about/psa/2015/06/face-recognition.aspx

Soluciones del reto de fotos de famosos

Línea 1: Antonio Banderas, Cher, Kurt Cobain, Tom Cruise, Danny DeVito.

Línea 2: Leonardo DiCaprio, Michael Douglas, David Duchovny, Kirsten Dunst.

Línea 3: Eminem, Angelina Jolie, Jennifer Lopez, Steve Martin.

Línea 4: Brad Pitt, Keanu Reeves, Shakira, Sylvester Stallone.

Línea 5: Barbra Streisand, John Travolta, Amy Winehouse, Natalie Wood.

Escrito por: Carles Fernández Tena

Si te mueves dentro del mundo del marketing, estoy segura que prestarás especial atención cuando oigas la palabra “analítica”. Los empresarios utilizan una gran diversidad de herramientas de análisis para obtener informes que les ayuden a determinar el fracaso o el éxito de sus campañas de marketing, y ellos saben bien que precisamente éstas son la clave para el éxito, ya que ayudan a maximizar las decisiones empresariales.

Incluso los programadores y desarrolladores que están a punto de saltarse este artículo simplemente por la mera mención de la palabra “marketing”. ¿Pero os podéis imaginar cómo también las analíticas podrían ayudaros en vuestro trabajo? Sólo pensad en las increíbles oportunidades que tenéis de crear aplicaciones que recopilen y den estadísticas tan útiles que los usuarios las adorarán.

¿Cómo puede ayudar el análisis facial a entender mejor tus clientes?

La biometría facial es muy útil en términos de detección e identificación, pero es también una gran herramienta para saber más sobre tus clientes.

Estamos en la era Hi-Tech. La cantidad de información que puedes obtener mediante la tecnología es incomparable con la que puedes obtener del mundo físico. Hasta ahora, la única forma por la que se podía obtener información de nuestros clientes era mediante la interacción humana, recopilando información de Internet, tarjetas de negocio o preguntando directamente. Pero dicho método tan solo captura la información de los clientes que compran, y no de los que se van sin hacer ninguna compra.

El análisis facial te permite clasificar los individuos basándose en la apariencia física. Este conocimiento más profundo es a la vez muy útil, especialmente si te permite saber más no sólo de tus clientes actuales sino también de los potenciales. Y de esto trata el análisis facial: identificar, recopilar y clasificar información de la gente durante su día a día, gente que respira, que siente – gente real.

¿Qué puedes saber a través de un rostro?

Nuestro innovador sistema permite recopilar información de la gente que pasa por tu tienda, o gente que esté mirando tu escaparate o anuncios que haya en él.

Esta tecnología te responde preguntas como por ejemplo ¿Cuántos hombres vs mujeres han estado hoy aquí? ¿Por cuánto tiempo han estado? ¿En qué producto estaban más interesados? o ¿Qué día de la semana es el que hay más visitantes?

El análisis facial extrae información de tus clientes como el género, la edad aproximada, si la persona ha estado antes, si la persona lleva gafas o si está en una lista como VIP o Lista Negra.

Pero ¿sabes cuál es la mejor parte? No hay identificación facial. Toda esta información viene solamente a través de la detección facial. Nuestros algoritmos te permiten tener toda esta información con una simple detección, mientras la persona está en movimiento y en tiempo real.

¿Cómo podemos usar esta información?

Imagina por un momento que eres el dueño de un Centro Comercial. Es martes por la mañana y las analíticas te muestran que hay una mujer de 25 años mirando tu escaparate. Automáticamente, el anuncio de la maquinilla de afeitar Philips cambia a un anuncio sobre un precioso collar Swarovski. La mujer muestra especial interés en el anuncio, y éste salta automáticamente a otro nivel, sugiriendo lo bien que quedaría si se combinase con un bolso de piel negro – y a la chica, le encanta.

Ahora imagina que eres el propietario de esta joyería y recibes una notificación el mismo momento en que tu clienta VIP ‘Srta. White’ entra en la tienda, irás a atenderla personalmente y ofrecerle tus productos más especiales. Pero, ¿qué pasaría si entrase alguien que ha cometido hurto anteriormente? En ese caso, el encargado de seguridad recibiría la alerta y se le denegaría la entrada; o también podría bloquearse la puerta automática ya que tendrías un sistema de control de acceso con reconocimiento facial integrado.

Esta adquisición permanente de estadísticas de los clientes es también muy útil para Campañas de Navidad, distribución de la tienda y posicionamiento de producto, segmentación del público objetivo, etc.

Así que he aquí las razones por las que el análisis facial hi-tech te da un potencial increíble para incrementar tu ROI y abrirte nuevos caminos para el éxito.

Escrito por: Laura Blanc Pedregal