ACTUALIDAD
coronavirus y seguridad

Ciudad de Buenos Aires: el barbijo es una amenaza para las cámaras de reconocimiento facial

Por el barbijo anticovid, el gobierno porteño debe actualizar las cámaras de reconocimiento facial

Reconocimiento facial 21112019
El sistema rige desde el 24 de abril, mediante la resolución 398/19 del Gobierno. | Gobierno de la Ciudad

La pandemia del coronavirus pone a prueba a las cámaras de seguridad de la Cuidad. Si el uso de barbijos sigue siendo obligatorio el sistema de reconocimiento facial tiene ahora un nuevo desafío. ¿Con la cara semicubierta sigue siendo efectivo para reconocer caras o fallará?

“El algoritmo que se instaló en el momento de puesta en funcionamiento del Sistema de Reconocimiento Facial de Prófugos cuenta con la capacidad de detectar e identificar rostros con oclusión parcial o semicubiertos”, informaron a PERFIL desde el Ministerio de Justicia y Seguridad de la Ciudad.

“Esto permitió identificar a personas con anteojos, gorras, capuchas o que habían cambiado su fisonomía dejándose la barba o afeitándosela.”  En la enumeración de los “obstáculos” que superó el sistema de reconocimiento facial no está el barbijo anticoronavirus o tapabocas. Por eso, desde ese organismo explicaron que “acorde a la nueva realidad que estamos viviendo se está optimizando el software para abarcar tapabocas en la identificación.”

Esto no les gusta a los autoritarios
El ejercicio del periodismo profesional y crítico es un pilar fundamental de la democracia. Por eso molesta a quienes creen ser los dueños de la verdad.
Hoy más que nunca Suscribite
Sistema reconocimiento facial
En la Ciudad, optimizarán el algoritmo para que el sistema pueda reconocer caras con barbijos o tapabocas.

En la actualidad, en la Capital Federal, la Red Integral de Monitoreo -que se instaló en junio de 2019-, dispone de 9.326 cámaras de videovigilancia en toda la Ciudad, como informó ese ministerio porteño. Esas cámaras incluyen las colocadas en la red de subtes (871); además de las de AUSA (327) y las de Tránsito (130). También hay 8.000 cámaras en 2.000 unidades de colectivos.

“Para que el algoritmo del sistema haga el reconocimiento tenés que reconfigurar los puntos de validación”, explicó a PERFIL Gabriel Zurdo, especialista en seguridad informativa. “Ese algoritmo hace un cálculo de medidas antropométricas como son, distancia entre los ojos, tamaño de la nariz, las fosas nasales, los dientes, y demás. Con todo eso busca en la base de datos y da un resultado. Ahora, si la mitad de la cara está tapada y, encima cuando como viene el frío sumás un gorro, y sólo se ven los ojos -y ni las orejas- tenés que reconfigurarlo. Es decir, tener que ‘entrenarlo’ porque la base de datos puede no tener el registro de las caras con barbijos. La base que hoy se usa para pivotear son unas donde -como en la mayoría de los aeropuertos, agencias de seguridad, organismos de Justicia-, las fotos están a cara descubierta. Y este es uno de los puntos más sensibles de la cuestión con el sistema de reconocimiento facial.”

Manifestaciones en época de coronavirus: barbijos, distancia y megáfonos

¿El sistema quedó obsoleto? “No es que los actuales no sirven sino que hay que ver la factibilidad de entrenar y /o regenerar las bases de datos”, prosigue Zurdo. “En Argentina como en otros países, antes de la pandemia los algoritmos tenían un porcentaje de fallas que iba de un 4 a un 6 por ciento. Por eso, la tendencia será que ese porcentaje de fallas o de falsos positivos podrían aumentar.

En un artículo de The Financial Times señalan que, por ejemplo, la compañía china Hangwang, que colocó más de dos millones de cámaras en varios países, sólo reconocían personas con máscaras - o caras semitapadas- el cincuenta por ciento de las veces. En cambio, con las caras desatacadas el reconocimiento era del 99,5 por ciento de precisión.

20190303_tecnologia_shutterstock_g
La china Hangwang puso más de 2 millones de cámaras en el mundo y dice que el barbijo genera un duro desafío tecno. 

Y según la compañía Hangwang explicó hay una mayor probabilidad de identificar erróneamente una cara cubierta dado que el sistema tiene menos información para analizar en comparación con el análisis de caras completas.

MC