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Cuando se trata de tecnología de estimación de la edad facial, si oscureces el rostro, la tecnología no determinará la edad con precisión y, en última instancia, se negará por defecto. Esta tecnología se basa en el análisis de los rasgos faciales para estimar la edad. Por tanto, cuanto más visible sea el rostro, más preciso será el resultado.
No es raro que tanto las mujeres como los hombres lleven un maquillaje tan transformador en una noche de fiesta que a veces, de un vistazo, es difícil reconocerlos. La gente se enorgullece de cambiar su aspecto para ir a determinados eventos o fiestas, en particular los jóvenes que intentan parecer mayores para poder entrar en locales para mayores de 18 años… Esto suele coincidir con la necesidad de comprar alcohol para asistir a la fiesta o de comprar cigarrillos para acompañar su salida nocturna.
Si la tecnología, en parte, funciona midiendo las distancias de los rasgos faciales, ¿podría una sombra de ojos extensa, por ejemplo, causar problemas que confundan los algoritmos utilizados para estimar la edad?
La respuesta breve es NO. Hemos probado ampliamente nuestra tecnología de estimación de la edad facial para estar seguros de que los resultados inexactos debidos al maquillaje son muy improbables. Incluso llevando una máscara facial desechable, nuestro sistema puede estimar la edad de la persona, algo que probamos intensamente durante y después de la pandemia de COVID-19.
Estamos seguros de que nuestra tecnología no es falsificable.
Para los menos familiarizados con el término, el spoofing es un tipo de ataque de presentación que pretende manipular o eludir los sistemas de identificación biométrica. A medida que se generaliza la tecnología biométrica, las organizaciones se enfrentan a amenazas cada vez mayores de estafadores que emplean métodos como la presentación de fotos, vídeos o incluso ataques de repetición -vídeos en bucle diseñados para imitar comportamientos faciales reales-. La detección robusta de falsificaciones es esencial para mantener la integridad de estos sistemas.
Hay dos enfoques principales para detectar los intentos de suplantación: la detección cooperativa y la pasiva. La detección de liveness cooperativa o intrusiva requiere la participación activa del usuario. Por ejemplo, se puede pedir a los usuarios que sigan instrucciones como mirar en determinadas direcciones o sonreír. Aunque eficaz, este método puede afectar a la experiencia del usuario y a la velocidad de las transacciones.
ICU y MyCheckr, nuestrossistemas inteligentes de verificación de la edad, integran algoritmos avanzados de IA para ofrecer una detección de falsificación pasiva precisa y no intrusiva. Al transformar una cámara USB estándar en una solución de seguridad integral, ofrecen el máximo nivel de precisión a la vez que supervisan la existencia de fraude durante todo el proceso. Puede identificar y rechazar falsificaciones relacionadas con fotos, vídeos o dispositivos móviles, garantizando una experiencia fluida y segura para los usuarios auténticos.
Hemos construido, entrenado y afinado nuestras propias redes neuronales utilizando una amplia muestra de datos que contiene millones de imágenes para crear una técnica propia de Detección de Ataques a la Presentación (PAD).
Además, utilizamos tecnología de vanguardia, lo que significa que los algoritmos se ejecutan localmente en un hardware especialmente diseñado. El procesamiento se realiza en el dispositivo y no en una plataforma basada en la nube, lo que permite una identificación más rápida y eficaz de la actividad maliciosa.
El uso de la tecnología biométrica basada en la IA tiene un potencial transformador, pero debe aplicarse de forma responsable. Al abordar los problemas de protección de datos y mejorar la solidez del sistema, los proveedores de tecnología y los órganos de gobierno pueden fomentar la confianza y garantizar un uso justo de esta poderosa herramienta.`
En definitiva, la tecnología es genial, mejor que los humanos, según investigaciones independientes. Además de la certificación ACCS, nuestro equipo de expertos ha construido, entrenado y afinado nuestras redes neuronales utilizando una amplia muestra de datos que contiene millones de imágenes. Esto ha culminado en una técnica propia de Detección de Ataques de Presentación (PAD), que hace que nuestros productos sean robustos. Para fortalecer aún más la tecnología, utilizamos la tecnología Edge, lo que significa que los algoritmos que alimentan nuestra tecnología de estimación de la edad facial se completan en el propio dispositivo, sin acceso a Internet ni servidores en la nube distantes. Esto no sólo hace que el producto sea más seguro, sino también una forma más rápida y eficaz de procesar la estimación de la edad (y de detectar actividades maliciosas).
Seguirá siendo necesaria la intervención y el aumento humanos. No estamos en el negocio de eliminar a las personas de sus funciones. Trabajamos para facilitar algunas de las partes más difíciles del trabajo de una persona y creemos que la tecnología de estimación de la edad facial es el futuro, tanto en términos de facilidad como, en última instancia, de legalidad.
Para saber más sobre cómo tu empresa puede adoptar la tecnología de estimación de la edad, ponte en contacto con nosotros.