Los sistemas de reconocimiento facial como protocolo de seguridad han crecido en presencia durante los últimos años, principalmente gracias a su implementación en algunos móviles.
Como toda tecnología, este sistema tiene ciertas vulnerabilidades de base. Según la robustez de cada sistema, estos podrían ser vulnerados con fotografías o usando el rostro del titular de bloqueo en situaciones imprevistas, como mientras duerme. Para subsanar estas debilidades, fue presentada una nueva alternativa.
Desbloqueo facial con gestos, como una opción reforzada en dos pasos
Esta propuesta fue presentada por el profesor de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad Brigham Young, D.J. Lee, quien asegura que hay una mejor mejor y más fiable para usar un rostro como mecanismo de acceso para un control restringido.
El mecanismo se llama C2FIV, sigla de Concurrent Two-Factor Identity Verification (verificación simultánea de identidad de dos factores, en español). Para validar una orden de desbloqueo, el sistema se encarga de reconocer la identidad facial de quien está frente a la cámara y un movimiento o gesto específico.
Para configurar este sistema de desbloqueo, el usuario debe ubicarse frente a la cámara y grabar un video corto de uno o dos segundos de un movimiento específico con el rostro o de labios, leyendo una frase secreta. Luego, el video es procesado en el dispositivo, donde son analizados los rasgos faciales, más la trayectoria del movimiento del rostro y los almacena para una verificación de identidad posterior.
En un estudio preliminar, el profesor Lee y su estudiante de doctorado Zheng Sun, grabaron 8.000 clips de vídeo que contenían movimientos faciales de 50 sujetos. Estos movimientos incluían parpadeos, movimientos de mandíbula, sonreír o levantar las cejas y muchos otros gestos faciales aleatorios para entrenar la red neuronal. Seguidamente, elaboraron un conjunto de datos de pares de movimientos faciales positivos y negativos e ingresaron una puntuación más alta para el par positivo (par emparejado entre la solicitud realizada y los registros configurados previamente).
C2FIV se basa en un marco de red neuronal integrado para aprender simultáneamente las características y acciones faciales. El marco modela datos dinámicos y continuos, como el movimiento facial, donde se deben considerar todos los fotogramas grabados, a diferencia de las fotos fijas que pueden describir personas.
Con este marco de red neuronal integrado, las acciones y características faciales del usuario se pueden incrustar y almacenar en un servidor o dispositivo. Una vez habilitado, cuando el sistema reciba solicitudes de desbloqueo, el equipo comparará las incrustaciones recién generadas con las almacenadas en su base de datos para validar las solicitudes. El proceso de verificación de identidad del usuario se rige por un umbral predefinido para evaluar las similitudes entre las incorporaciones nuevas y aquellas previamente almacenadas.
Lee ya patentó esta tecnología. Según sus propias declaraciones, la idea tras este proyecto no es competir con Apple, ni buscar que este sistema se implemente en teléfonos inteligentes. Según los planes de su creador, la vocación de C2FIV es más amplia, incluyendo el acceso a áreas restringidas en un establecimiento de trabajo, para iniciar sesión en la banca en línea, para el uso de cajeros automáticos y hasta, para prescindir de la llave de un automóvil.