El reconocimiento facial robotizado, una tecnología ya muy avanzada, está en camino de superar al ojo humano en precisión, una vez que se incluyan imágenes 3D en el procesado de los datos, un reto en el que trabajan los tecnólogos, afirmó uno de los creadores del sistema de identificación que usa Facebook.

Eden Shochat, cofundador de la empresa face.com, adquirida hace tres años por Facebook para mejorar el reconocimiento facial de forma masiva, ha visitado recientemente Madrid para participar en el ultimo Foro sobre tendencias futuras (FTF), de la Fundación Innovación Bankinter, de la que es patrono.

Los niveles de precisión de los ordenadores gracias a la inteligencia artificial a la hora de identificar rostros son ya casi iguales a los del ojo humano, pero en breve podrían superar los del hombre, dijo este joven israelí, socio de un fondo de inversión dotado con 150 millones de euros para proyectos de capital riesgo.

Shochat explicó que el escollo para que la identificación de imágenes robotizadas no tenga ya una precisión del cien por cien, por encima por tanto de la del hombre, cuya efectividad está en torno al 98%, no es técnico, dado que los algoritmos estarían resueltos, sino por falta de imágenes suficientes en 3D, todavía muy escasas. La tecnología de reconocimiento facial funciona a partir de comparaciones entre los atributos de la cara de la persona que se quiere identificar y los de millones de individuos con características similares contenidas en una enorme base de datos.

Cuanto mayor sea el volumen de información disponible, mayor será la precisión del sistema a la hora de reconocer las caras, detalla. Dado que las cámaras 3D son todavía excesivamente caras, las imágenes en tres dimensiones hasta el momento accesibles son escasas, algo que previsiblemente cambiará según pase el tiempo, explicó este experto informático, creador de varias start up de éxito antes de la venta de face.com.

El uso de imágenes de rostros en 3D para identificación masiva facial será "un hito" tecnológico, añadió. Sus aplicaciones podrían extenderse a áreas como la seguridad, para el reconocimiento automático de criminales o delincuentes, a partir de la comparación de imágenes.