Qué es y cómo funciona el reconocimiento facial

Qué es y cómo funciona el reconocimiento facial
  • El reconocimiento facial es un método que busca identificar o verificar la identidad de las personas utilizando capturas fotográficas o en video del rostro humano.
  • Para que el reconocimiento facial funcione es necesario contar con una base de datos que contenga registros faciales de las personas. A nivel técnico, estas bases se pueden realizar con o sin el consentimiento de las personas.
  • Una vez se tiene la base de datos se crea una “huella facial”, es decir, una representación digital del rostro de la persona. Esta huella es la que se compara con todos los registros en la base de datos para verificar o identificar a una persona en específico.
  • El reconocimiento facial puede generar riesgos en el derecho a la privacidad, a la libertad de reunión y movilidad, y a una vida libre de discriminaciones.

¿Qué es el reconocimiento facial?

El reconocimiento facial es un método a través del cual se busca identificar o verificar la identidad de una persona utilizando capturas de su rostro, a través del uso de fotografías, videos guardados o cámaras que captan imágenes en tiempo real. En reconocimiento facial, los objetivos pueden ser1:

a). La autenticación que trata de comparar un registro facial de una persona, recolectado por algún sensor, con el registro que de esta existe en una base de datos recolectada previamente. Es decir, con la autenticación se intenta establecer si la persona es quien dice ser.

b). La identificación se realiza mediante la comparación de una plantilla del rostro recolectada por algún sensor con un conjunto de registros de rostros que existen en una base de datos. Con esto, el sistema busca la plantilla del rostro que, probablemente, se parezca más a la que fue detectada por el sensor. Básicamente, la identificación intenta determinar quién es esta persona.

A pesar de que los anteriores procesos solo pueden realizarse gracias a la captación de los rostros que hacen diferentes sensores (cámaras, videos o imágenes), requieren de una base de datos de plantillas faciales para comparar. Por esto, no todos los sensores que incluyen algún tipo de tecnología facial necesariamente generan procesos de individualización. Las tecnologías que no incluyen individualización se centran en dos cosas2 :

a). Detectar: escaneo de la imagen para determinar si lo que está en ella es un rostro o no, y diferenciar entre un rostro y otros objetos. Además, otras tecnologías pueden diferenciar un rostro de otro sin que esto implique la individualización (verificación de la identidad o identificación) de la persona.

b). Caracterizar: establecer qué tipo de emociones y atributos no individualizables se pueden extraer de esa cara (género, raza, edad, etnicidad, etc.) que se está identificando.

¿Cómo funciona el reconocimiento facial?

Para realizar los procesos de identificación por medio del reconocimiento facial es necesario contar con una base de datos que contenga los registros de los rostros de diversas personas. Estas bases de datos pueden construirse de dos formas:

  • Desde imágenes que se obtienen de fotografías, vídeos de vigilancia u otros procesos en los que no se cuenta con el consentimiento de los usuarios.
  • En procesos de enrolamiento voluntario.

Tweet de la Registraduría Nacional en el que muestran el proceso de enrolamiento con recolección de datos para el reconocimiento facial

Para esto, el procedimiento de recolección de datos es el siguiente3.

  1. Se captura a través de una cámara la imagen del rostro de la persona. Esta es la imagen de consulta. En el caso de imágenes o de videos de vigilancia puede utilizarse software que detecta los rostros.
  2. Se detecta y determina la posición de los ojos.
  3. El sistema convierte la imagen de consulta de esta personas en específico en una “huella facial”, es decir, en una representación numérica y digital de esta cara.
  4. Posteriormente, esta huella facial es almacenada en la base de datos o en el sistema correspondiente.

Una vez se tienen varias abstracciones o plantillas de rostros dentro de la base de datos, **el proceso de autenticación de la identidad e identificación por medio del rostro funciona así 4 **.

Se repiten tres primeros pasos del proceso de enrolamiento: se captura la imagen, se detecta la posición de los ojos y se genera la “huella facial”.

Una vez se tiene la huella facial se compara con todas las huellas faciales que se encuentran almacenadas en la base de datos

A través de esta comparación se buscará:

a)Para la autenticar o verificar: encontrar si esa huella facial coincide con el registro que se encuentra en la base de datos para una persona específica, es decir, si la persona de quien se capturó el rostro es quien dice ser.

b)Para identificar: buscar cuál huella facial almacenada en la base de datos se parece más a la detectada por los sensores teniendo en cuenta los registros que se tienen en la base de datos, es decir, determinar quién podría esta persona no identificada.

Posibles riesgos del reconocimiento facial

A pesar de que el reconocimiento facial se ha promocionado como la solución para la identificación digital, agilización de trámites y reducción del fraude, estos sistemas han sido ampliamente criticados por las afectaciones que pueden tener sobre derechos humanos como el derecho a la privacidad, a la libertad de movilidad y reunión y a una vida libre de discriminaciones.

Riesgos a la privacidad

Las cámaras de reconocimiento facial contribuyen a aumentar la vigilancia de todas las esferas de la vida cotidiana de una persona y crear inferencias en ella de manera arbitraria o poco justificada gracias al amplio alcance que estas tecnologías pueden tener, pero también a que para su funcionamiento estas tecnologías no necesariamente requieren del consentimiento de las personas.

Por ejemplo, en China actualmente hay un gran sistema de cámaras instalado en sus ciudades principales con las que monitorean de manera continua a los ciudadanos en busca de modificar su conducta por medio de la vigilancia y el castigo (de ser necesario) 5. Así, con una base de datos que, para 2019 tenía más de 6.8 millones de registros por día5, se vigilan casi todos los aspectos de la vida cotidiana de los individuos y múltiples esferas de su vida.

Así, por ejemplo, cámaras de reconocimiento facial instaladas en las calles identifican y multan a los infractores de las normas de tránsito. Igualmente, se utilizan cámaras de reconocimiento facial instaladas en las escuelas monitorean las expresiones faciales de los estudiantes para asegurarse de que estos estén prestando atención en clase6.

Riesgos a la libertad de reunión y movilidad

Aunque el reconocimiento facial ha venido evolucionando, los marcos regulatorios que deberían regir su avance y uso suelen no estar presentes, llegan de manera posterior a la implementación, o no son lo suficientemente claros para evitar el desarrollo de prácticas como el perfilamiento, el mal uso o la discriminación.

Este tipo de sistemas permiten reconocer a las personas en espacios públicos que son vigilados por video. En este contexto, es preocupante la capacidad que podrían tener los gobiernos y entidades de seguridad de los estados para limitar los derechos a la libertad de reunión, manifestación y de expresión a través de la identificación de los manifestantes. Por esto, el Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Derechos Humanos alertó que “el uso de la tecnología de reconocimiento facial para identificar a las personas en el contexto de las manifestaciones tiene efectos adversos considerables sobre los derechos a la privacidad, la libertad de expresión y la reunión pacífica” 7. Si bien el reconocimiento facial puede tener conexiones benéficas, también puede favorecer la estigmatización y la persecución 8.

Cuando se utiliza esta tecnología en medio de una manifestación o reunión, los procesos de identificación suceden en masa y de forma indiscriminada, pues implican la recolección y análisis de los datos biométricos de todas las personas grabadas. Igualmente, las manifestaciones deben permitir la protección de la identidad de las personas que protestan siendo una garantía democrática para el libre ejercicio del derecho a la manifestación pacífica7.

Algunos ejemplos:

  • Amnistía Internacional denunció cómo la policía rusa, a través del uso de mecanismos de reconocimiento facial, arrestó a algunos activistas pacíficos y reporteros que habían participado en manifestaciones en apoyo al opositor Aleksei Navalny 9.
  • Durante las protestas que surgieron en Baltimore a raíz de la muerte de Freddie Gray, la policía introdujo fotografías extraídas de redes sociales en un sistema de reconocimiento facial para identificar y arrestar a los manifestantes10.

Riesgo de discriminación en función del origen racial o étnico

A pesar de los avances en la tecnología, el reconocimiento facial es bastante propenso a generar errores como falsas correspondencias o fallas en los procesos de enrolamiento de las personas generando afectaciones en el acceso a -por ejemplo- bienes y servicios de los estados, falsos enjuiciamientos o estigmatizaciones.

El Instituto de Estándares y Tecnología en los Estados Unidos (2002-2019) evidenció cómo los algoritmos utilizados para el reconocimiento facial demuestran prejuicios de género y raza bastante significativos1. Las tecnologías biométricas han heredado las perspectivas racistas desde las cuales han surgido.

Autoras como Simone Browne 11, Shoshana Magnet 12 y Estela Schindel 13 han mostrado cómo la estandarización del procedimiento de reconocimiento biométrico por medio de un modelo que parte de las facciones del hombre blanco europeo ha generado que personas con otras características tengan problemas para ser reconocidas o “leídas” por estas tecnologías.

En varios contextos, los datos de identificación terminan en sistemas de vigilancia masiva que discrimina ciertas poblaciones. Como lo menciona la Relatora Especial sobre las formas contemporáneas de racismo, discriminación racial, xenofobia y formas conexas de intolerancia, el uso de tecnologìas biométricas puede generar estructuras discriminatorias que “socavan de manera holística o sistemática el disfrute de los derechos humanos de determinados grupos, por motivos de raza, etnia u origen nacional, solos o en combinación con otros motivos”.14

Por ejemplo, Buolamwini y Gebru auditaron los sistemas comerciales de Microsoft, IBM y Face++ de Megvii, y encontraron que para las mujeres de piel oscura, la tasa de clasificación errónea era treinta y cinco veces mayor que para los hombres blancos.1

El modelo FaceDetect de Microsoft demostró una tasa de error general del 6,3% en sus tareas de clasificación de género (hombre o mujer). Sin embargo, al examinar su desempeño en clasificación de género en su intersección con la raza (mujer negra o mujer blanca o hombre blanco, entre otras), los resultados mostraron que la aplicación tenía una tasa de error de clasificación del 0% para hombres blancos, mientras que tenía una del 20,8% para mujeres de piel oscura.1

El gobierno Chino utiliza estas tecnologíoas para favorecer la persecución de las comunidades Uyghur musulmanas por medio de su rastreo y vigilancia continua en cámaras públicas y privadas.15 Pero también de utilizar el reconocimiento facial contra esta comunidad para desarrollar procesos de detención masiva.5


  1. Leslie, David. Understanding bias in facial recognition technologies An explainer, The Alan Turing Institute. 2020.  2 3 4

  2. Leong, Brenda. Facial recognition and the future of privacy: I always feel like . . . somebody’s watching me, Bulletin of the Atomic Scientists, 75:3, 109-115 2019. 

  3. Algorithmic Justice League. Facial Recognition Technologies in the Wild: A Call for a Federal Office and the supplemental document Facial Recognition Technologies: A Primer. Mayo 29, 2020. 

  4. Ver nota 3 y EFF, “Street-level surveillance”, 24 de Octubre de 2017. https://www.eff.org/es/pages/face-recognition 

  5. Cnet. “How China uses facial recognition to control human behavior” 11 de Agosto de 2020. https://www.cnet.com/news/in-china-facial-recognition-public-shaming-and-control-go-hand-in-hand/  2 3

  6. The Guardian. “What is facial recognition - and how sinister is it?” 29 de Julio de 2019. https://www.theguardian.com/technology/2019/jul/29/what-is-facial-recognition-and-how-sinister-is-it 

  7. United Nations High Commissioner for Human Rights.(2020). Impact of new technologies on the promotion and protection of human rights in the context of assemblies, including peaceful protests, report of the United Nations High Commissioner for Human Rights, 24 june 2020, A/HRC/44/24, Disponible en: https://undocs.org/en/A/HRC/44/24, párrafo 33  2

  8. Sepúlveda, Magdalena. Biometric technology and beneficiary rights in social protection programmes, International Social Security Review, 72: 3– 28, 2019 

  9. Amnistía Internacional. “Russia: Police target peaceful protesters identified using facial recognition technology”, 27 de Abril de 2021, https://www.amnesty.org/en/latest/news/2021/04/russia-police-target-peaceful-protesters-identified-using-facial-recognition-technology/ 

  10. EFF. “Street-level surveillance”, 24 de Octubre de 2017. https://www.eff.org/es/pages/face-recognition 

  11. Browne, Simone. Digital Epidermalization: Race, Identity and Biometrics. Critical Sociology 36(1) 131-150, 2009. 

  12. Magnet, S. (2011). When Biometrics Fail: Gender, Race, and the Technology of Identity. Duke University Press, 2011. 

  13. Schindel, Estela. Biometrics, body normalization and EU border control. Athenea Digital - 18(1): 11-31, 2018. 

  14. Achiume, T., & Relatoría Especial sobre las formas contemporáneas de racismo, discriminación racial, xenophobia y formas conexas de intolerancia de las Naciones Unidas. (2020). A/75/590 Reporte de la Relatora Especial sobre las formas contemporáneas de racismo, discriminación racial, xenophobia y formas conexas de intolerancia (párrafo 23) 

  15. Ver Bloomberg (17 January 2018). “China Uses Facial Recognition to Fence In Villagers in Far West.” Bloomberg News. https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-01-17/china-said-to-test-facial-recognition-fence-in-muslim-heavy-area., Chin, J, and C Bürge (19 December 2017). “Twelve Days in Xinjiang: How China’s Surveillance State Overwhelms Daily Life.” The Wall Street Journal, December 19, 2017. https://www.wsj.com/articles/twelve-days-in-xinjiang-how-chinas-surveillance-state-overwhelms-daily-life-1513700355, &. Mazur, Paul. One Month, 500,000 Face Scans: How China Is Using A.I. to Profile a Minority. The New York Times, 14 de abril de 2019.https://www.nytimes.com/2019/04/14/technology/china-surveillance-artificial-intelligence-racial-profiling.html 

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