Cómo funciona la detección de rostros

En el centro de Análisis de visitantes de DISPL es una tecnología avanzada de detección facial, que se basa en la creación de un mapa de puntos en un rostro y la búsqueda de áreas o patrones específicos.

Estos puntos y sus patrones son cruciales para determinar los parámetros demográficos. El proceso es bastante sencillo:

1. El sensor detecta a un visitante.
2. El algoritmo de IA detecta los bordes del rostro de un visitante y crea un mapa de puntos en él.
3. La IA compara áreas y patrones de puntos con lo que sabe sobre los rasgos faciales de diferentes grupos demográficos.
4. El algoritmo se aproxima a la edad y el sexo del visitante.

Esta tecnología es rápida, precisa y fiable. Sin embargo, estos puntos faciales deben ser claramente visibles para que funcione de manera óptima. En condiciones ideales, con el rostro completamente expuesto y con buena iluminación, el sistema necesita entre 1,5 y 3 segundos para determinar las métricas con precisión, según la versión del kit DISPL utilizada (cuanto más nuevo, más rápido).

Impacto del hiyab en la precisión de los análisis

El uso del hiyab puede afectar el tiempo que el sistema necesita para identificar estos puntos. En primer lugar, cuando un visitante lleva un hiyab, el tiempo de detección puede aumentar. Esto se debe a la cobertura parcial del rostro, que limita la visibilidad de los puntos faciales en los que se basa el algoritmo.

Los distintos tipos de hiyabs se usan de manera diferente en los diferentes países, por lo que puede afectar a la cantidad de piel que cubre el rostro y, en consecuencia, a la precisión de los análisis.

Reconocemos que contabilizar y probar todas las situaciones posibles es un desafío. Sin embargo, MOSTRAR CMS tiene una plantilla prediseñada que muestra las métricas de análisis, que se puede utilizar fácilmente para observar los resultados mostrando diferentes fotografías al sensor y analizando el resultado.

Limitaciones en la precisión de los datos

La limitación en la cantidad de puntos que el algoritmo puede mapear en el rostro significa que el sistema puede producir resultados falsos o determinar incorrectamente el sexo y la edad cuando el rostro está cubierto parcial o casi por completo. Para rostros parcialmente cubiertos, la precisión es de alrededor del 65%. Mientras que en los rostros cubiertos casi por completo, la precisión es aún menor y, a veces, no se puede detectar ningún rostro. Cuando el rostro esté completamente cubierto u oscurecido por una malla, como en un burka, el algoritmo no identificará al visitante.

Para abordar la compatibilidad de los análisis de visitantes del DISPL con los visitantes que usan el hiyab, es crucial clasificar los hiyabs en función del grado de cobertura facial que brindan, ya que esto afecta significativamente a la precisión de los algoritmos de reconocimiento facial.

Exposición facial limitada

El primer grupo incluye tipos como Hiyab y Shayla, que generalmente dejan el rostro expuesto, lo que permite una tasa de precisión limitada pero operable de alrededor del 65% en la detección de género y edad.

Exposición facial muy limitada

La segunda categoría abarca la Niqab y ciertos estilos del Chador, que cubren una mayor parte del rostro y solo dejan visibles los ojos, lo que reduce el reconocimiento o incluso hace que la detección sea imposible en algunos casos. Se necesitan más pruebas por su parte.

Sin exposición facial

El último grupo está formado por los Burka, que ofrece la cobertura más amplia, donde el rostro está completamente cubierto, incluidos los ojos, con una pantalla de malla. En estos casos, la tecnología del DISPL no podrá identificar al visitante debido a la falta de puntos faciales visibles necesarios para un análisis preciso.

Además, no se pueden determinar métricas específicas como el color del cabello, el peinado y, a veces, las emociones de los visitantes que usan el hiyab debido a la falta de puntos de datos visibles relacionados con estos atributos..

Conclusión

En conclusión, la solución de análisis de visitantes DISPL se basa en una tecnología avanzada de detección facial que mapea los puntos faciales para determinar los parámetros demográficos con precisión. Si bien el uso del hiyab puede afectar a la precisión del análisis, el sistema de DISPL aún puede proporcionar información a los visitantes que usan ciertos tipos de hiyab que dejan al descubierto la mayor parte del rostro. Sin embargo, la precisión disminuye considerablemente en el caso de los tratamientos faciales más extensos, como los que llevan el niqab y el burka. Aun así, DISPL CMS tiene plantillas prediseñadas para comprobar la precisión del análisis, que se pueden utilizar para probar y comprobar los resultados.

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