Mirando el último número de IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, me encuentro con un estudio de investigación desarrollado en la Universidad de Texas, que ha comparado la eficacia de algoritmos existentes de reconocimiento de caras con la de humanos y ha desvelado que algunos de los algoritmos funcionan mejor que nosotros bajo ciertas condiciones.
Éste es el enlace al artículo científico que han escrito (requiere suscripción).
En el estudio, siete algoritmos de reconocimiento de caras fueron evaluados para la tarea de face matching, es decir, determinar si dos imágenes de caras, tomadas bajo diferentes condiciones de iluminación, son de la misma persona o no. El mismo experimento fue realizado con 91 humanos. El resultado: tres algoritmos superaron a la eficacia humana en las parejas de imágenes consideradas “difíciles” y seis algoritmos lo hicieron en las consideradas “fáciles”.
Es un resultado bastante interesante, puesto que los cambios en iluminación son una de las mayores dificultades del reconocimiento de caras, pero parece ser que aunque no se haya llegado a obtener el sistema perfecto, obtener eficacias comparables al de los humanos es ya un buen resultado. (Aunque cuidado con decir que los algoritmos son más inteligentes que los humanos).
