Gracias a la mayor calidad de las imágenes, nuestro algoritmo de detección de vida pasiva aumenta la certeza de que una imagen determinada es de una persona auténtica o falsa.
Al intentar mejorar nuestro algoritmo de detección de vida pasiva, que ya había superado las pruebas de nivel 2 de iBeta, nuestro equipo de I+D ha observado que los casos extremos todos comparten la misma característica: son imágenes de baja calidad. Los casos extremos son importantes para la formación de la red neuronal, ya que están en el límite en el que un algoritmo no está seguro de si está viendo una persona auténtica, un impostor o si no ve ninguna cara (algunas personas intentan engañar al algoritmo con caras de muñecas, por ejemplo).
«Gracias al filtrado de las imágenes de poca calidad, aumenta la precisión del algoritmo sin comprometer la comodidad del cliente», explicó Marian Beszedes, responsable de I+D en Innovatrics cuando presentó los resultados en la conferencia de la Asociación Europea de la Biometría.
El planteamiento se basó en uno de los trabajos de investigación que dio lugar a una ronda de pruebas que desembocó en un nuevo enfoque. Solo con hacer un filtro previo de calidad al hacer la foto, el algoritmo es automáticamente más preciso. El artículo original se centraba en el reconocimiento facial y buscaba sesgos de género y origen étnico. Nuestro enfoque muestra que este método también se puede aplicar a la detección de vida pasiva.
La detección de vida pasiva forma parte del kit de herramientas de incorporación digital utilizado por las instituciones financieras y otras empresas para proporcionar una identificación fiable y precisa al obtener nuevos clientes a distancia. Con él, el cliente puede obtener al instante información sobre cómo mejorar la calidad de la imagen, por ejemplo, buscando un lugar con mejor luz o alejándose de la luz de fondo. Además, la función de captura automática elimina las conjeturas a la hora de hacerse una selfie; el sistema la hace cuando las condiciones son óptimas.
La investigación también ha demostrado que las imágenes de alta calidad con una nitidez extremadamente alta también son falsificaciones. «El nivel de nitidez extra proviene de las imágenes que contienen el efecto moiré, es decir, es una foto de otra pantalla que muestra una fotografía», añade Marian. Por tanto, añadir un sencillo detector de nitidez también puede filtrar las falsificaciones, aumentando aún más la ya alta precisión del algoritmo. «Gracias al análisis de calidad, ahora nos podemos centrar en las falsificaciones de alta calidad y en las selfies auténticas clasificadas erróneamente», afirma Marian.
La detección de vida pasiva se ha desarrollado internamente con gran precisión, unos requisitos mínimos de hardware y teniendo en cuenta la comodidad del cliente. También puede leer un resumen más extenso de nuestra investigación aquí.
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