Antes que nada, te recomiendo que leas ¿Cómo funciona la tecnología de reconocimiento facial? responde por algunos antecedentes.
¿Atrás?
Muy bien, la parte más importante del reconocimiento facial es la representación facial.
típicamente, una representación de una cara es una función de una cara a una secuencia de números. la función se construye de tal manera que las caras de la misma persona tendrán una representación similar, y las caras de diferentes personas tendrán diferentes representaciones.
Esto por sí solo es suficiente para hacer un reconocimiento facial al tratar de hacer coincidir una nueva representación de una nueva cara con un grupo de representaciones.
si tuviera 10 ejemplos de alguien, almacenaría 10 representaciones.
cuando entra una nueva consulta (cara), extrae la representación y revisa todo el conjunto de ejemplos que tiene, y ve qué cara tenía la representación más cercana a la de la cara de consulta. La identidad de la cara en su grupo de ejemplos es la respuesta.
Este enfoque es lo que se conoce como “comparación de características”.
Es un enfoque muy simple, pero tiene algunas desventajas:
- No se escala bien si tiene una gran cantidad de ejemplos por identidad.
- Realmente no hace uso de la información de identidad más coincidente (incluso si tuviera 100 ejemplos, terminará usando uno).
- Debe tener un ejemplo suficientemente bueno que esté muy cerca de la consulta en el espacio de representación.
La solución a esos problemas es crear una ‘plantilla’, también conocida como modelo.
Tal modelo es una función que toma todos los ejemplos de una identidad, y tal vez también algunos ejemplos negativos que son más fáciles de obtener, y construye una función única que tiene conocimiento sobre todos los ejemplos.
Con este enfoque, la cara de consulta se compara una plantilla por identidad, en lugar de una representación por ejemplo por identidad, por lo que es más eficiente.
La forma más común de crear esta plantilla es Support Vector Machines (SVM).
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