Tanto Machine Learning como Deep Learning son dos conceptos que en estos tiempos están presentes en muchos ámbitos, ya sea en la sanidad para los diagnósticos médicos, como en el marketing, cuando hablamos de segmentar el mercado o de análisis de redes sociales. Pero una de las utilidades del Deep Learning es el reconocimiento facial.

En este artículo veremos que pueden ofrecer a nivel de reconocimiento de expresiones faciales en fotos. En la actualidad, hay una infinidad de datos que no son utilizados. Y es que, el volumen de datos es tan grande que las personas no somos capaces de procesar tal cantidad.

Por ese motivo están en auge las tecnologías relacionadas con el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. Le enseñamos a las máquinas y a los programas a analizar los datos, a que aprendan de ellos y a que nos ayuden o tomen determinadas decisiones por nosotros. Y para esto hacen falta expertos en deep learning.

 

¿Qué es deep learning?

El deep learning emplea estructuras lógicas que se parecen en mayor medida a la organización del sistema nervioso de un ser humano. De esta forma, presenta capas que contienen unidades de procesamiento (neuronas artificiales) que se especializan en detectar determinadas características existentes en los objetos percibidos.

De este modo, el deep learning representa un acercamiento más íntimo al funcionamiento del sistema nervioso humano. El sistema neuronal humano es complejo y aún no se ha descubierto todo lo que en el se esconde, pero lo que si sabemos es que existen núcleos y determinadas áreas cuyas neuronas están especializadas en tareas concretas.

Los modelos de deep learning tratan de imitar estas características de la arquitectura del sistema neuronal humano. Esto permite que existan unidades de procesamiento especializadas en detectar determinados elementos en el análisis de datos. Este enfoque comparativo es lo que ha permitido el desarrollo de determinadas tecnologías relacionadas con el deep learning. Una de ellas, como veremos, es el reconocimiento facial.

 

Los sistemas de reconocimiento facial

Los sistemas de reconocimiento facial son el conjunto de tecnologías y software basados en inteligencia artificial que, en los últimos años se ha convertido en una de las áreas de investigación más activas e importantes dentro del campo de la IA. Se trata de un campo que abarca distintas disciplinas:

  • Procesado de imágenes
  • Reconocimiento de patrones
  • Visión por ordenador
  • Redes neuronales.

Para el desarrollo de este tipo de tecnologías, se involucra a todo tipo de profesionales, tanto de áreas informáticas, como neurocientíficos o psicólogos. El objetivo de estos investigadores y desarrolladores es logar un sistema de reconocimiento facial en el que, dada una imagen, el sistema de IA sea capaz de encontrar la misma a partir de una base de datos previamente introducida. El sistema identificará las caras presentes en imágenes o videos automáticamente. Puede operar en dos modos:

  • Verificación o autentificación de caras. Compara la imagen de una cara con la de otra de la cual queremos saber la identidad. El sistema debe ser capaz de confirmar o rechazar la identidad.
  • Identificación o reconocimiento de caras. Compara una imagen de una cara que no conocemos con las de un banco de imágenes de caras conocidas. A partir de ello, el sistema de IA debe ser capaz de determinar la identidad de la primera imagen.

El deep learning y el reconocimiento facial van de la mano para evitar el sesgo y los errores que puedan existir en este tipo de sistemas. Gracias a los sistemas de aprendizaje profundo las máquinas pueden aprender y mejorar a partir de los errores que cometen. Algo muy útil en sistemas de reconocimiento facial.

 

Desarrollo del deep learning para el reconocimiento facial

Como ya hemos visto, el reconocimiento de expresiones faciales es una parte de la inteligencia artificial cuyo objetivo primordial es el de reconocer los rostros de las personas e identificar sus expresiones y emociones.

Para ello existe la visión artificial. Una tecnología para el reconocimiento facial donde el Deep Learning implementa una serie de mejoras respecto a algoritmos más tradicionales.

Existen varios entornos y bibliotecas de código de Deep Learning que se ejecutan en las potentes GPUs modernas tipo CUDA, como por ejemplo NVIDIA cuDNN.

En apartados anteriores, hablábamos de que el uso de tecnologías Deep Learning permite simular el comportamiento humano e, incluso, mejorarlo en la resolución de determinados problemas. Además, una de las ventajas que ofrece su uso es que permite el tratamiento de datos masivos, lo cual ayuda, en gran medida, a optimizar la tasa de acierto en el problema de la detección facial.

Las aplicaciones de este tipo de sistemas son interminables y las más sencillas llevan aplicándose desde hace décadas. Pero gracias a los avances en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, en los últimos años se han popularizado aplicaciones más complejas y cuya fiabilidad, en algunos casos, supera ya a la de los humanos.

 

La visión artificial

La visión artificial es la tecnología desarrollada gracias técnicas de deep learning que permite el reconocimiento facial o de imágenes y obstáculos. Un ejemplo de esto nos lo encontramos, por ejemplo, en la capacidad de Facebook para detectar tu rostro en las fotos, o en la habilidad de algunos coches con funciones autónomas que son capaces de ver y esquivar obstáculos.

 

¡Conviértete en experto!

En definitiva, el deep learning es una tecnología que nos permite crear aplicaciones que usan los datos de los píxeles de una cámara para identificar objetos, personas e interpretar espacios. El deep learning y el reconocimiento facial van de la mano hacia un futuro en el que la IA hará más fácil muchos de los trabajos de los seres humanos.

No obstante, las aplicaciones de este tipo de sistemas pueden llegar a ser infinitas, y estamos solo viendo el pico del iceberg. Aun queda mucho que descubrir y que desarrollar en este campo, así que, es una gran idea que estés pensando en especializarte.

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