Definición y descripción

De acuerdo con el artículo: History of Facial Recognition Technology and its Bright Future, El mundo cree que Woodrow Wilson Bledsoe era el padre del reconocimiento facial. En 1960, Bledsoe creo un sistema que podía organizar caras con fotos usando una tableta llamada RAND. Usaron el sistema para grabar las coordenadas de la cara como la nariz, ojos, boca y pelo. Este fue uno de los pasos de Bledsoe para probar que el reconocimiento facial era biometría. En 1970, Harmon, Goldstein y Lesk usaron 21 marcadores faciales para detectar caras automáticamente. En 1988, Sirovich y Kirby (eigenfaces) empezaron a usar algebra lineal para el reconocimiento facial. En 1991, Petland y Turk trabajaron más en fondo el eigenfaces para detectar caras en imágenes. En 1993-2000, DARPA y NIST dieron a luz FERET un programa para darle coraje al comercial de reconocimiento facial. En 2002, oficiales de la ley empezaron a aplicar el reconocimiento facial en pruebas de tecnología crucial. En 2010, Facebook empezó a usar reconocimiento facial para ayudar detectar personas en las fotos. En 2011, el gobierno de Panamá y el secretario de US de Homeland Security hicieron un piloto de un programa llamada “Facefirst” El cual lo usaban para bajar actividades ilícitas por el aéreo puerto. Al igual que los militares lo empezaron a usar para identificación de cuerpos muertos.

Biometria es un sistema de tecnología y trabaja para el reconocimiento facial. La meta de la biometría es incrementar la seguridad. Existen dos formas de reconocimiento facial que son: Sistemas geométricos análisis de rasgos faciales específicos y fotométricos análisis general de la cara.

Aplicaciones y apps

Encontramos un blog el cual nos facilito 21 aplicaciones que usan el reconocimiento facial, aquí hay varios de esas aplicaciones:

• Facefirst
• Blippar
• Face2gene
• Moments
• Vasco
• Face Phi
• Facial metrics análisis pro
• Closeli camera

8 expertos en el campo:

• Mark J. Fenske experto en: reconocimiento de objetos y rostro, interacción cognición-emoción, neuroimagen y autorregulación.
• Patricia A. Mcmullen experta en: reconocimiento de objetos, rostro y palabras, neuropsicología cognitiva, psicología y cognición visual.
• Anil Jain experto en: reconocimiento biométrico, reconocimiento facial, visión por computadora y coincidencia de huellas digitales.
• Adam Sandford experto en: aprendizaje facial, emparejamiento facial, reconocimiento facial y psicología cognitiva.
• Wonsook Lee experta en: reconocimiento facial, biometría, gráficos por computadora y visión por computadora.
• Christoph von der Malsburg expert en:  tecnología de reconocimiento facial, arquitectura cognitiva, simulación por computadora de la visión y separación figura-fondo.
• Allison Sekuler experta en: reconocimiento facial, envejecimiento, interacciones audiovisuales y autismo y percepción visual.
• Jason Barton: percepción facial, reconocimiento de objetos, movimiento ocular y mayor función visual.

Referencias:

Caballero Julián, F. G., Vidal Reyes, M., López Sánchez, A., & Jerónimo Ríos, C. A. (2018). Reconocimiento Facial Por El Método De Eigenfaces.

   En este trabajo se presenta una aplicación de detección facial por Eigenfaces que usa Microsoft Visual Studio con diversas herramientas de programación como C# y librerías de la plataforma Emgu CV asociadas a OpenCV. El desarrollo de la aplicación se codificó en dos partes: una de registro y la otra de reconocimiento. El programa está cargado en una computadora de escritorio con sistema operativo Windows 8 y se usa la webcam integrada. En la etapa de registro el individuo se presenta ante la cámara para tomarle tres fotografías en diferentes instantes. En la etapa de reconocimiento el usuario se presenta ante la cámara y el sistema hace una comparación con todos los registros existentes en la base de datos indicando si el usuario está registrado. Tanto en la etapa de registro como en la etapa de reconocimiento se crean otros formularios que interconectan ambas, utilizan templates del explorador de soluciones por HaarCascade, CANNY_PRUNING y el objeto EigenObjectRecognizer. El proyecto se sometió a la parte experimental con un universo del tamaño de diez usuarios, en el que ocho usuarios son hombres y dos usuarios mujeres, haciendo diez pruebas por usuario obteniendo una matriz de confusión con resultados del 100% de reconocimiento incluso con usuarios no registrados

Bravo, C. J., Ramírez, P. E., & Arenas, J. (2018). Aceptación del Reconocimiento Facial Como Medida de Vigilancia y Seguridad: Un Estudio Empírico en Chile / Acceptance of Face Recognition as a Surveillance and Safety Measure: An Empirical Study in Chile. Información Tecnológica, 29(2), 115–122.

   El objetivo de este trabajo es analizar la aceptación por parte de los ciudadanos de la tecnología de reconocimiento facial como medida de seguridad. El estudio está basado en el índice de predisposición tecnológica (TRI) y el modelo de aceptación de las tecnologías (TAM). Luego de establecer un modelo de investigación, la metodología utiliza una encuesta a 220 chilenos para obtener los datos, que son analizados con la técnica de mínimos cuadrados parciales (partial least squares). Los resultados del análisis indican que la utilidad percibida del reconocimiento facial como medida de seguridad es explicada en un 50% por las variables normas sociales, percepción de responsabilidad, optimismo, grado de innovación, y percepción de inseguridad.

Viscaino Naranjo, F. A., Arcos, A. P., Baño, F. P., & Baño, H. W. (2018). APP movil para el reconocimiento facial.

   La tecnología del reconocimiento facial permite identificar individuos mediante análisis de las características del rostro que no pueden ser fácilmente alterados (los arcos superficiales, las zonas alrededor de los pómulos o los laterales de la boca). La tecnología se emplea habitualmente para comparar tomas de datas de caras a tiempo real incluso con movimiento con plantillas almacenadas, pero también puede emplearse para comparar imágenes estáticas como las de los pasaportes. El proceso de identificación facial se divide básicamente en dos tareas: detección y reconocimiento. La primera de ellas, la detección, comprende la localización de una o varias caras dentro de una imagen, ya sea fija o una secuencia de vídeo. La segunda tarea, el reconocimiento, consiste en la comparación de la cara detectada en el paso anterior con otras almacenadas previamente en una base de datos. Estos procesos, detección y reconocimiento, no deberían ser totalmente independientes debido a que según la forma en la que se detecte una cara puede ser prácticamente imposible su reconocimiento con caras de una base de datos detectadas de manera diferente, de ahí que los sistemas de reconocimiento facial estén fuertemente condicionados por la posición y orientación de la cara del sujeto con respecto a la cámara y las condiciones de iluminación en el momento de realizar la detección.

https://readwrite.com/2020/03/12/history-of-facial-recognition-technology-and-its-bright-future/

   Este articulo habla sobre los comienzos en la historia de lo que es el reconocimiento facial.

¿Qué es la biometría?

   Aquí usamos este blog el cual habla y define lo que es la biometría y su vinculo con el reconocimiento facial.

21 MEJORES APLICACIONES DE RECONOCIMIENTO FACIAL PARA 2018

   Aquí en este blog pudimos sacar lo que usamos para llenar la parte de las aplicaciones. Explican las diferentes aplicaciones para el reconocimiento facial en el 2018.

   Es un video donde expertos opinan sobre la implementación de cámaras de seguridad con reconocimiento facial.