El reconocimiento facial probablemente funcionaría mejor con imágenes tomadas desde un dispositivo dedicado, en lugar de uno diseñado para capturar buenas imágenes de objetos no relacionados como paisajes, dijo Arun Vemury durante un episodio reciente del podcast ' Technologically Speaking '.
Vemury es el director del Centro de Tecnología de Identidad y Biometría del DHS, y habló sobre el papel de la biometría en el "taburete de tres patas" de la identidad y los problemas relacionados con el reconocimiento facial con el presentador John Verrico.
Su conversación cubrió las ganancias masivas en el diseño y el rendimiento de algoritmos que han hecho que el reconocimiento facial sea mucho más preciso que hace solo unos años, y el potencial para diferenciar entre gemelos idénticos con biometría facial. Profundizaron en los desafíos del reconocimiento facial en torno a la percepción de la tecnología y la generalización excesiva, el sesgo algorítmico y lo que constituye variaciones aceptables en el rendimiento.
Luego, la discusión pasó de los algoritmos a las cámaras que capturan imágenes utilizadas en el reconocimiento facial.
“Si lo piensa para las huellas dactilares, ya sabe, no usamos cualquier dispositivo antiguo para un dedo”, dice Vemury. “Tenemos escáneres y dispositivos dedicados para tomar una huella digital. Si tuviera que usar mis iris, iría a una cámara dedicada que es realmente buena para tomar fotos de iris. Probablemente tengamos que hacer lo mismo si queremos llegar a estos niveles realmente excelentes de rendimiento coincidente o cámaras de reconocimiento facial también”.
Vemury dice que ve una mayor atención a la tecnología de cámaras que está surgiendo últimamente en las industrias de tecnología y seguridad.
La discusión pasó de ahí a las implicaciones de privacidad del reconocimiento facial y los beneficios de los mDL.
La matriz de Google, Alphabet, lanzó un conjunto de modelos de ajuste y algoritmos para capturar mejor los diferentes tonos de piel a principios de este año.

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