Smowl Tech

Patent Pending

SMOWL for eLearning

Reconocimiento
facial

SMOWL es una solución biométrica que emplea un algoritmo automático para verificar o reconocer la identidad de una persona en función de sus características fisiológicas. En general, un sistema de identificación biométrico hace uso de cualquiera de las características fisiológicas (por ejemplo, una huella digital, patrón del iris, o cara) o patrones de comportamiento (tales como, la escritura a mano, la voz, o el tecleado) para identificar a una persona. Debido a la actitud protectora inherente del ser humano por sus ojos, algunas personas se muestran reacias a utilizar los sistemas de identificación de los ojos. Por esta razón, SMOWL ha elegido el reconocimiento de rostros y su ventaja de ser un sistema pasivo y no intrusivo, para verificar la identidad personal de una manera "natural" y amigable.

01

¿Cómo
funciona?

Los algoritmos de reconocimiento facial tienen dos partes principales: (1) detección de rostros y normalización e (2) identificación de la cara. Los algoritmos que constan de estas dos partes se conocen como algoritmos totalmente automáticos y aquellos que consisten en sólo la segunda parte se conocen como algoritmos parcialmente automáticos. SMOWL se presenta como un sistema de reconocimiento facial TOTALMENTE AUTOMÁTICO que automatiza las tareas de detección e identificación /verificación.

02

El proceso de reconocimiento facial de SMOWL se puede explicar con un procedimiento de tres pasos::

03

(1) Captura: un sensor visual (Webcam) da a SMOWL una "firma biométrica" (imagen) de la persona.

04

(2) Algoritmo de extracción de características: un algoritmo "normaliza" la firma biométrica en un vector numérico, representativo de las características faciales. La normalización de la firma biométrica nos da una "firma normalizada" del individuo.

05

(3) Algoritmo de coincidencia: un comparador compara la firma normalizada con el conjunto (o subconjunto) de las firmas normalizadas almacenadas en la base de datos del sistema y proporciona una "métrica de similaridad" del individuo con cada firma del conjunto de la base de datos (o subconjunto).

Investigación y retos

Los avances sobre el reconocimiento facial se enfrentan todavía a desafíos en áreas específicas como; los cambios de iluminación incidente, la posición de la cabeza o la apariencia del individuo (la expresión facial, el peinado (incluyendo el vello facial), los cosméticos, accesorios (incluyendo gafas) y la edad).

SMOWL, con el apoyo del centro de investigación Vicomtech-Ik4 y su conocida experiencia en este campo, está trabajando activamente para llegar a la precisión alcanzada con los sistemas basados en huellas dactilares e iris, mejorando y actualizando constantemente su núcleo automático de reconocimiento facial.

06