Hablamos de Seedance 2.0, un generador que gestiona gasta cuatro tipos de entrada de manera simultánea. Esto significa que puede trabajar con imágenes, vídeos, audios y texto a la vez, así como combinar hasta nueve imágenes, tres vídeos y tres archivos de audio.

Los vídeos que ofrece como resultado tienen una duración de entre 4 y 15 segundos e incluyen efectos de sonido o música de manera automática, empleando para ello solo 60 segundos o freciendo secuencias multitoma con una resolución de 2K. Así lo ha indicado The Decoder, que ha avanzado que ya existe una segunda versión de esta IA.

Según los resultados que ha compartido la propia ByteDance, a los que ha tenido acceso este medio, los vídeos que esta IA es capaz de generar tienen una calidad "realmente impresionante", aunque aún está por ver si realmente tarda el tiempo que dice en generarlos.

Demasiado buena para estar disponible

El problema al que se enfrentan muchas empresas dedicadas a la inteligencia artificial tiene más que ver con la ética que con los medios de los que disponen.

A la vista está de que una idea puede llegar muy lejos si está bien ejecutada, independientemente de si el software que un desarrollador tiene a su disposición es el mejor. La necesidad agudiza el ingenio y, en este caso, a ByteDance se le ha ido de las manos.

Tal y como señala Technode, esta inteligencia artificial es tan inteligente que puede generar características de voz personales muy precisas empleando únicamente imágenes de la cara de las personas.

Esto significa que, con solo ver cómo con sus ojos, sus pómulos, su boca o las arrugas, Seedance 2.0 puede saber el timbre de voz y la cadencia del habla de alguien incluso sin su autorización.

Esto, como era de esperar, se ha convertido en una preocupación ética y de privacidad, de manera que se ha suspendido su uso hasta nueva orden, a fin de limitar las capacidades de esta herramienta.

Calca tu voz sin que abras la boca

Un periodista de MediaStorm ha podido comprobar hasta dónde es capaz de llegar esta herramienta impulsada por inteligencia y se ha quedado literalmente alucinando con lo que ha conseguido con tan poca información.

"La revolución de la IA en la producción de vídeos está llegando y es bastante inquietante", se indica en la publicación, donde después se comparten algunas de las imágenes en movimiento presuntamente generadas por Seedance 2.0.

Este medio, en realidad, solo ha verbalizado lo que muchos piensan a raíz de las pruebas realizadas por Pan Tianhong, fundador de FilmHurricaine, que ha afirmado en una reseña que "sin indicaciones, palabras ni información" y sin proporcionar una muestra de su voz, la IA supo qué tipo de voz tiene,

Al llegar esta información al equipo de desarrollo de Seedance 2.0., han decidido ajustar las características del producto, tomándose una pausa para ponerlo todo en orden, a nivel funcional, pero, sobre todo, moral.

"Para garantizar un entorno creativo sano y sostenible, estamos optimizando urgentemente la plataforma y, por el momento, no se pueden introducir imágenes de personas reales como referencia principal", han compartido, según ha indicado Sina Tech en Weibo,

El problema que puede llegar a presentar la inteligencia artificial en cuanto al reconocimiento facial es bastante sensible. Y es que ya no solo hablamos de actor discriminatorios, por ejemplo, con las personas de piel negra, sino también con la vejez, por ejemplo.

Microsoft, es un claro ejemplo ya que ha echado un paso hacia atrás en sus avances en el análisis del reconocimiento facial y algunas otras funciones basadas en la inteligencia artificial, debido a problemas de discriminación y precisión.

En cuanto a la web, debes dar permiso a tu cámara para comenzar la experiencia y este te irá relatando todo el proceso. Vas ir poco a poco descubriendo como la IA juzgará tu belleza, edad, IMC e incluso tu esperanza de vida, solo con captar tu cara. Si no te fías de la web, puedes ver un vídeo de alguien pasando por la experiencia aquí.

Con esto lo que se busca es demostrar cómo estos sistemas cada vez influyen más en nuestras vidas y que debemos tomar los resultados con bastante reticencia. Por ejemplo, la IA de predicción de la edad puede manipularse moviendo la cara hacia arriba y hacia abajo.

Tu puntuación de belleza puede subir si subes la iluminación de tu habitación, y si quieres obtener una puntuación de IMC más baja, sólo tienes que levantar las cejas.

Y es que, además, estos resultados se basan en la comparación con otras caras y cuerpos. El algoritmo de puntuación de la belleza, por ejemplo, fue entrenado con fotos que puntuaron estudiantes chinos. 

El problema es que la mayor parte de la gente no sabe que esto está ocurriendo y que muchas aplicaciones de citas como Tinder, usan estos sesgos para emparejarte con unos u otros. El objetivo al desarrollar este documental era levantar ampollas en torno a estas tecnologías, y ayudarnos a comprender que cada uno es diferente y bello por igual.

Y es que, con este tipo de avances, no sabemos con exactitud hasta dónde podemos ser capaces de llegar con una tecnología, que, pese a suponer un gran avance y ayuda, aún parece que tiene grandes retos que superar. Ya se habla de entrevistas de trabajo hechas con IA y reconocimiento facial que juzgan si vales para el puesto o no solo viendo tu cara.

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Pero, ¿qué pasaría si te dijésemos que esto también se puede traducir a las mascotas? Sí, has leído bien. En los últimos años se han empezado a generar una serie de accesorios y complementos para los hogares con mascotas. El último de ellos es una gatera que es capaz de reconocer a tu mascota y no dejar que otros animales entren en el hogar.

Suena extremadamente futurista y, de hecho, hasta un poco ridículo el hecho de conseguir que un sistema sea capaz de reconocer la mascota hasta tal punto que, en verdad, solo con verle el rostro pueda decidir si lo deja entrar en el hogar o no. Pero vamos a ver cómo funciona este dispositivo tan futurista.

Lo primero a tener en cuenta es que pese a ser una gatera, está también pensada para perros. De hecho, funciona como una puerta que se abre a placer y según las necesidades de los animales, por lo tanto, su posición habitual es mantenerse cerrado para evitar que entre cualquier tipo de animal ajeno al hogar.

A la hora de identificar a las mascotas su funcionamiento se basa en el reconocimiento facial que se apoya en inteligencia artificial. El hardware que integra son varias cámaras de infrarrojos y también de visión nocturna. Al incluir estos dos tipos de cámaras lo que hace es asegurarse que los animales puedan ser reconocidos en todo momento.

De hecho, es una puerta pensada para funcionar las 24 horas del día y los 7 días de la semana. Esto también se ve reforzado gracias a que todas las cámaras están colocadas de tal manera que son capaces de cubrir hasta 120 grados, haciendo que el animal se pueda acercar sin problema en cualquier posición y únicamente frente a la gatera.

El animal que se haya introducido en la base de datos de la gatera tendrá acceso a ella, haciendo que se abra cuando quiera tanto salir como entrar. Eso sí, el propietario del perro o gato recibirá avisos en su teléfono móvil gracias a que la puerta está conectada a una aplicación. Además, podrá programar diferentes ajustes como horas en las que la puerta se quede bloqueada.

Lo cierto es que es un aparato bastante interesante y, de hecho, lo mejor que tiene es que puede suponer un alivio para aquellas personas que se preocupan por los hábitos de sus mascotas o que vivan en lugares donde la fauna local se propensa a rondar por las zonas residenciales y esto pueda suponer un peligro para las mascotas.

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Ya hemos hablado de este tema, ya que uno de los grandes retos a los que se expone la IA en el reconocimiento facial es identificar rostros a medida que envejecen.

En algunas tiendas de Estados Unidos ya fían su sistema de seguridad a las IA que abren o no las puertas a los clientes. Para hacerlo utilizan técnicas de reconocimiento facial y, cuando se acercan los clientes, realizan un escaneo de ellos y cruzan la información con bases de datos propias que son inaccesibles a los ciudadanos. Esto podría dar problemas si algo falla.

Por este motivo y por la falta de precisión, Microsoft está retirando su apoyo público a algunas funciones basadas en la IA. Sin embargo, las acusaciones se centran en no comprender por qué la compañía, en lugar de salir del camino, no ha tratado de solucionar estos problemas de base y escudarse en fallos discriminatorios.

Los cambios forman parte de un intento de Microsoft para controlar más sus productos de inteligencia artificial. Tras una revisión de dos años, un equipo ha desarrollado un "Estándar de Inteligencia Artificial Responsable", un documento de 27 páginas que establece los requisitos de los sistemas de Inteligencia Artificial para garantizar que no van a tener un impacto perjudicial en la sociedad.

Los requisitos incluyen garantizar que los sistemas proporcionen "soluciones válidas para los problemas que están diseñados para resolver" y "una calidad de servicio similar para los grupos demográficos identificados, incluidos los grupos marginados".

Microsoft, como otras empresas tecnológicas, ha tenido tropiezos con sus productos de inteligencia artificial. Tan solo recordemos como, en 2020, los investigadores descubrieron que las herramientas de voz a texto desarrolladas por Microsoft, Apple, Google, IBM y Amazon funcionaban peor con las personas negras.

La empresa había recogido datos de habla diversa para entrenar su sistema de IA, pero no había entendido lo diverso que podía ser el lenguaje. "Esperamos poder utilizar nuestra norma para intentar contribuir al brillante y necesario debate que hay que mantener sobre las normas que deben cumplir las empresas tecnológicas", explica Natasha Crampton, jefa responsable de IA de Microsoft.

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Los últimos documentos, vistos por Wired, muestran lo grande que podría ser esta base de datos. Los países capturan todo tipo de imágenes de sus ciudadanos (donde el reto será conseguir reconocer los rostros según envejecen).

Por ejemplo, Hungría tiene 30 millones de fotos, Italia 17 millones, Francia 6 millones y Alemania 5,5 millones. Estas fotografías oficiales abarcan desde sospechosos de delitos hasta solicitantes de asilo (o colegios). Los expertos se oponen cada vez más a la propuesta lanzada a finales del año pasado.

"Lo que se está creando es la infraestructura de vigilancia biométrica más extensa que creo que jamás se haya visto en el mundo", dijo Ella Jakubowska, asesora política de la ONG de derechos civiles European Digital Rights. 

Sin embargo, un portavoz de la UE dijo que, como parte de Prüm II, "solo se podrán intercambiar imágenes faciales de sospechosos o delincuentes condenados. No habrá coincidencia de imágenes faciales con la población general".

El reconocimiento facial es de las tecnologías más polémicas de la última década. En Estados Unidos hemos visto como empresas (Microsoft o Amazon) dejaban de invertir dinero en ellas tras numerosos escándalos policiales.

Este recelo se debe a que el reconcomiendo facial, de base, tiene sesgos racistas, según confirman todas las investigaciones independientes. Este es el gran reto que tiene por delante la tecnología que estaba llamada a revolucionar el mundo tecnológico.

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Recientemente, hemos podido saber que esta función, en un principio prevista para el nuevo iPhone 14 que se lanzará este septiembre, finalmente no la integrará bajo la pantalla. 

Cabe mencionar que el problema de la mascarilla, tan usada actualmente, y la imposibilidad de que el Face ID nos reconociese la cara, está resuelto, aunque no todos los modelos pueden disfrutar de esta mejora.

Pues bien, la cuestión surge cuando llevamos gafas de sol, raramente nos funciona. El problema de todo esto reside en el tintado de las gafas de sol: los sensores del Face ID no pueden distinguir suficientemente tus ojos detrás de estas (también influye cómo de grandes sean). Por eso, si llevas unas gafas con cristales poco tintados, puede que funcione.

Ahora bien, es cierto que puedes solucionar este problema y llevar tus gafas favoritas siempre, eso sí, con un pequeño coste con respecto a la seguridad. Es tan simple como acceder a Ajustes y dentro de Face ID, desactivar la función que dice "Requerir atención para Face ID". 

También podrías pensar que creando una apariencia alternativa sería suficiente y no haría falta desactivar esa función, sin embargo, lamentamos decirte que no lo es.

¿Por qué vulnera en cierto modo la seguridad de tu smartphone? Básicamente por que esta función extra es como una segunda capa de seguridad que hace referencia, como su propio nombre indica, a la atención, es decir, verifica que estás mirando el iPhone antes de desbloquearlo.

El problema de todo esto es que alguien podría forzarte a desbloquear tu iPhone simplemente levantándolo hacia tu cara, incluso si cierras los ojos, o podrían incluso desbloquearlo si estás dormido.

Esto ya depende de ti, pero puede que el coste sea mayor que la ventaja que vas a obtener, teniendo en cuenta que las gafas de sol son un complemento usado muy específicamente para unas épocas del año y sobre todo cuando estás en la calla. Teniendo en cuenta que hay mil formas de desbloquear tu smartphone, parece un coste demasiado caro.

Afortunadamente, es fácil desactivar rápidamente el Face ID para desbloquear tu iPhone si sabes que vas a estar en una situación en la que esto podría ser un problema.

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Sin embargo, parece que no se integrará bajo la pantalla, sino que se eliminará el notch para acercarse a un diseño similar a una píldora.

Los rumores también apuntaban al regreso del Touch ID integrado bajo la pantalla, pero un análisis publicado por Ming Chi-Kuo asegura que tendremos que esperar un par de años para ver esta tecnología.

Si nos remontamos algunos años atrás, concretamente a 2017, fue el año en el que Android, a modo de imitación del iPhone X, incorporó el Face ID en sus terminales. Ocurrió exactamente lo mismo con Touch ID en el iPhone 5s.

Pues bien, ahora los rumores se desvanecen y parece que el Face ID y Touch ID no estarán integrados bajo la pantalla en el nuevo iPhone 14.

Un par de noticias publicadas hace unos meses aseguraban que Apple había probado una serie de prototipos con Touch ID integrado bajo la pantalla. Esto era realmente importante debido a la situación de pandemia en la que nos encontrábamos en la que Face ID era completamente inutilizable (la mascarilla impedía un correcto desbloqueo).

Sin embargo, decidieron descartar la idea, seguramente porque estaban tratando de mejorar el algoritmo de Face ID para poder desbloquear el terminal incluso con una máscara. Y así fue, con el lanzamiento de iOS 15.4.

Ming Chi Kuo, conocido analista del mundo de Apple, ha publicado un tuit donde asegura que esta tecnología no se verá en 2023 o 2024, al menos como estaba previsto. Esto no significa que Apple abandone este proyecto. Pero habrán prevalecido otras funciones. Toca esperar hasta septiembre para ver que novedades finalmente incluye el iPhone 14.

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En Francia, el director general de una empresa de formación policial y militar llamada Tactical Systems tomó una captura de pantalla de la cara del soldado y se puso a trabajar.

En aproximadamente una hora, utilizando servicios de reconocimiento facial disponibles para cualquier persona en línea, identificó que el soldado era probablemente Hussein Mezhidov, un comandante checheno cercano a Kadyrov involucrado en el asalto de Rusia a Ucrania.

"Solo con tener acceso a un ordenador y a Internet puedes ser, básicamente, como una agencia de inteligencia de una película", dice el director general, que pidió ser identificado como YC para evitar posibles repercusiones por su labor de detective.

La lista de clientes de Tactical Systems incluye a las fuerzas armadas francesas y ofrece formación en la recopilación de información de fuente abierta.

El asalto de Rusia a Ucrania, un conflicto entre dos naciones con conocimientos de internet en un lugar con buena cobertura de telefonía móvil, ofrece un campo de pruebas realmente interesante, al menos a nivel tecnológico.

La recopilación y el cruce de fuentes públicas, como las redes sociales, pueden revelar información como la ubicación o las pérdidas de unidades militares.

Las abundantes fotos en línea que son las redes sociales y un puñado de servicios que proporcionan un fácil acceso a los algoritmos de reconocimiento facial permiten algunas hazañas sorprendentes de análisis desde la comodidad de casa.

No hace mucho tiempo, un comandante o un prisionero de guerra que aparecía en una noticia solo podía ser reconocido por los analistas militares y de inteligencia o por sus propios colegas, amigos y familiares.

Hoy en día, un desconocido del otro lado del mundo puede utilizar una captura de pantalla del rostro de una persona para localizar su nombre y sus fotos. Es la personificación de la guerra. Ya nadie será anónimo.

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El director general Hoan Thon-That dijo a Reuters que los actuales contratos anuales de Clearview con sus 3.100 clientes son relativamente pequeños, y que su objetivo es aumentar el tamaño de los proyectos y el número de clientes (las escuelas de Reino Unido seguro que no serán clientes).

Para llevar a cabo proyectos de mayor envergadura, Clearview AI aumentará su tamaño en un tercio y creará nuevas tecnologías, como el cotejo de fotografías de personas en sus años jóvenes y mayores para mejorar la identificación.

Este punto abre uno de los melones dentro del reconocimiento facial, ya que hasta ahora esa línea no se había cruzado. Algo lógico cuando es una tecnología que falla demasiado a menudo, lo que le ha hecho ganarse la fama de racista, por sus fuertes sesgos raciales.

Clearview es conocida por utilizar sin permiso imágenes personales de usuarios de plataformas de redes sociales como Facebook o Instagram, así como de sitios para compartir fotografías como Flickr o Getty Images. Esta práctica le valió problemas legales en Estados Unidos y Canadá.

El reconocimiento facial gozó de gran fama y predicamento a mediados de década en Estados Unidos, pero tras demostrarse los graves sesgos raciales que sufre, los gobiernos fueron desterrando esta tecnología. Incluso la policía de Estados Unidos ha dejado de utilizarla en muchas situaciones.

En Europa, continente que nos afecta, nunca ha recibido el visto bueno por parte de las administraciones públicas, por una cuestión de privacidad en un primer momento, a la que ahora se suma la cuestión racial.

Veremos si Clearview consigue recabar los clientes y los proyectos para sacar adelante su nueva tecnología, pero si ya fallan reconociendo personas afroamericanas y asiáticas (según denuncian en Estados Unidos) no nos queremos imaginar echando años los sujetos reconocidos.

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El segundo delito es más grave que el primero, al menos aquí en España. La policía no consiguió detenerlo, así que usaron reconocimiento facial para dar con el sospechoso. Para sorpresa de muchos, la tecnología falló provocando que Nijeer Parks fuera detenido por error.

Tras esto, Nijeer Parks pasó 10 días dentro de la cárcel y según cuenta gastó alrededor de 5.000 dólares en intentar salir inocente de aquellos ataques y no entrar en la cárcel. De poco sirvió, hasta que en noviembre de 2019 el caso, por falta de pruebas, fue sobreseído.

Ahora Nijeer Parks demanda a la policía por haberlo detenido y encarcelado sin pruebas suficientes, salvo guiarse por el reconocimiento facial. Por desgracia no es el único caso, ya hay varios más que se han visto entre rejas sin haber cometido ningún delito, simplemente tuvieron la mala suerte de ser identificados por el software de inteligencia artificial.

En los otros 3 casos de reconocimiento erróneo también eran personas de color. Tanto es así que ya se descubrió y se comentó que la tecnología de reconocimiento facial tenía fallos cuando se trata de identificar a personas de color y asiáticos.

Un abogado de de la Unión Estadounidense de Libertades Civiles anima a que la policía no use esta tecnología, pero eso sería ir contra el progreso, o no. Según se mire, claro. 

El reconocimiento facial se usa en España más incluso de lo que creemos, por ejemplo, hay sistemas de reconocimiento facial en los supermercados de Mercadona. El motivo es evitar que entren aquellos que tienen prohibida su entrada, por los motivos que sean.

Otras ubicaciones españolas donde hay reconocimiento biométrica es en los autobuses de Madrid, aeropuertos, estaciones de autobuses, bancos, ferias y eventos, etc.

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Google presentó esta característica junto con los nuevos Pixel 2 y Pixel 2 XL en la Google I/O 2017 que se celebró en el mes de mayo del año pasado. Inicialmente, Lens solo estaba disponible para estos dos terminales, pero a finales de febrero anunciaron que pronto llegaría también a otros móviles Android y a los iPhone. Hace unos días Google Lens empezó a estar disponible en más móviles Android, y ahora le ha tocado el turno a los dispositivos iOS.

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De acuerdo con el tuit de la compañía, la preview de Google Lens para iOS empezará a aparecer desde hoy para algunos usuarios de iPhone que tengan instalada la app de Google Fotos, y en las próximas semanas la característica se irá extendiendo progresivamente a todos los terminales con sistema operativo de Apple.

Google Lens utiliza inteligencia artificial para reconocer información en las fotografías que toman los usuarios y ofrecer información adicional o llevar a cabo acciones interesantes. Funciona con imágenes de monumentos, edificios, cuadros, plantas, animales, vallas publicitarias o tarjetas de visita.

En el vídeo que acompaña al tuit podemos ver cómo reconoce el nombre, el cargo, la dirección de correo electrónico y el número de teléfono en una tarjeta, ofreciendo la posibilidad de guardar la información en la agenda del teléfono con un solo clic. Además, también puede añadir información de eventos al calendario del usuario o mostrar información útil relacionada con los objetos que aparecen en la foto.

Para acceder a la función de Google Lens es necesario tener la última versión de Google Fotos para iOS (versión 3.15), y cuando esté disponible para todos los usuarios encontrarás el icono de la nueva característica donde ahora se encuentra el de información. Al hacer clic sobre él, el sistema de reconocimiento se pondrá en marcha para extraer los datos contenidos en la imagen.

Esta tecnología utiliza la cámara de nuestro teléfono móvil para detectar, identificar y reaccionar con los objetos y edificios más cercanos a nuestra posición como nos avanzaron durante la Google I/O 2017. Si en un primer momento únicamente esta plataforma basada en machine learning estaba únicamente disponible para los Google Pixel (Pixel 2 y Pixel 2 XL), ahora se amplía a más modelos. 

Así lo ha anunciado recientemente la propia compañía mediante un mensaje publicado en su cuenta de Twitter después de que varios usuarios de Reddit adelantaran que esta herramienta estaba comenzando a aparecer en más modelos.

De acuerdo con el planes adelantados por Google en las últimas horas, de manera inmediata Google Lens llegará a más usuarios de Android, en lugar de ceñirse a los modelos propios de esta casa. Otra de las novedades que nos deja este mensaje es que no se ceñirá exclusivamente a este sistema operativo, sino que los planes pasan por extender Google Lens para iOS próximamente (eso sí, con respecto a esto último no han dado más detalles de momento).

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Si te estás preguntando cómo utilizar Google Lens en tu móvil Android, la respuesta muy sencilla. Lo primero que tienes que hacer es instalar en tu móvil la última versión de la aplicación Google Photos para Android, que es totalmente gratuita y donde podrás almacenar en la nube todas las instantáneas y vídeos guardados en tu dispositivo.

Una vez que hayamos hecho esto, aparecerá un nuevo botón con forma de cámara de fotos en la parte inferior, desde donde nos adentraremos a las opciones de Google Lens. Entre ellas destaca reconocer todos los elementos presentes en una foto o un vídeo guardado así como desde la cámara del smartphone; funciones de selección de texto, capacidad de crear contactos y eventos a partir de una foto en un solo toque y hasta incorporar un mejor soporte para reconocer animales y plantas comunes - como adelantaron hace un par de semanas en un post publicado en el blog.

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Lo mejor de todo es que se trata de una inteligencia artificial que va aprendiendo a medida que le van enseñando los usuarios. Eso sí, la lista con los móviles Android compatibles con Google Lens no se ha hecho pública de momento.

A través de un comunicado, la plataforma señala que la nueva función tiene el objetivo de informar del uso de la propia imagen dentro de la red social, y ayudará a los usuarios a saber si alguien está utilizando su imagen sin su permiso o de manera fraudulenta. La herramienta se basa en la misma tecnología de reconocimiento facial que ahora sugiere amigos a los que etiquetar en las fotos o los vídeos, pero en este caso con la finalidad de detectar un uso inadecuado de la imagen de las personas.

"Ahora, si estás en una foto y eres parte de la audiencia de esa publicación, te lo notificaremos, incluso si no te han etiquetado", explica Joaquín Quiñonero Candela, director de Applied Machine Learning de Facebook. "Tú tienes el control de tu imagen en Facebook y puedes tomar decisiones, como etiquetarte a ti mismo, no etiquetarte o contactar con la persona que publicó la foto si tienes dudas al respecto". 

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Los requisitos para recibir notificaciones cuando alguien suba una foto tuya en Facebook son tener activada la opción de sugerencias de etiquetas y formar parte de la audiencia de la publicación. Por tanto, las personas que no tengan habilitada dicha función no recibirán avisos, y tampoco se enviarán alertas en caso de que el usuario no sea parte del público al que va dirigido la imagen. 

La privacidad de WhatsApp y Facebook, de nuevo en entredicho

De momento, este servicio no funcionará en la Unión Europea, ya que la normativa relacionada con la identificación de las personas es más estricta que en otros territorios y no permite a la red social el uso de tecnología de reconocimiento facial.

Muchas están siendo las preguntas que están surgiendo tras desvelarse esta nueva función capaz de escanear nuestro rostro para desbloquear el iPhone X por medio de un hardware especializado denominado cámara TrueDepth situado en el frontal superior del dispositivo y con ayuda del nuevo procesador A11 Bionic. Apple calmó las aguas afirmando que Face ID funcionará aunque cambiemos de peinado, llevemos gafas de sol, crezca la barca (en el caso de los hombres) y hasta en el caso de personas gemelas.

Una seguridad y una privacidad llevada a tal extremo cuya principal consecuencia es que las notificiaciones en pantalla recibidas únicamente puedan ser vistas si acercamos la cara al dispositivo. Ventajas parece tener la innovadora característica del buque insignia de los chicos de Cupertino. En cambio, se está viendo comprometido el tiempo que tarda en desbloquearse el iPhone X usando Face ID.

Corría el año 2013 cuando fue presentado el iPhone 5s en el que destacaba el nuevo sensor de huellas dactilares o Touch ID incorporado en el botón Home que permitía identificar a los usuarios por medio de su huella dactilar en lugar de una clave numérica. A partir de ahí ha sido utilizada en los sucesivos modelos presentados: iPhone 6, iPhone 6 Plus, iPhone 6s, iPhone 6s Plus, iPhone SE, iPhone 7, iPhone 7 Plus, y la octava generación de este año, el iPhone 8 y el iPhone 8 Plus. Esta tecnología cuenta con la ventaja de que funciona con los dedos mojados y llevando guantes.

Pero Tim Cook y su equipo apuestan ahora por otra dirección, siendo el Face ID del iPhone X el mejor ejemplo. Las comparativas entre ambos sistemas son inevitables, y quienes ya han estando trasteando con el nuevo smartphone dan su veredicto.

Para Tom´s Guide, el sensor Touch ID supera a Face ID en términos de velocidad. Así lo afirma tras examinar el tiempo de respuesta para desbloquear el iPhone X, siendo dos segundos superior a sistema de reconocimiento de huellas dactilares.

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"Con Face ID en el iPhone X tardo 1.2 segundos desde que presiono el botón lateral hasta que se enciende la pantalla del iPhone X, el teléfono me reconozca y se desbloquee la pantalla del dispositivo. Y pasaron otros 0.4 segundos para llegar a la pantalla de bloqueo. El tiempo total fue de 1.8 segundos. En cambio con mi iPhone 7 Plus, podía acceder a la pantalla de inicio con sólo presionar el sensor Touch ID con un promedio de 0.91 segundos", afirma Mark Spoonauer, editor chief de la publicación.

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Este experto afirma que existe una solución para rebajar este tiempo. El truco para que Face ID vaya más rápido en iPhone X se puede deslizar hacia arriba desde la parte inferior de la pantalla para desbloquear el terminal. Quienes lo han probado afirman que funciona incluso cuando ya ha comenzado a escanear el rostro. Con él se logra acceder al móvil en un promedio de 1.5 segundos.

Conscientes quizá de los fallos del nuevo móvil de Apple, desde Cupertino están tratando de proteger al máximo cada uno de las características y funciones del iPhone X. Sino que se le digan a uno de sus ingenieros que acaba de ser despedido después de que su hija youtuber publicase un vídeo con este nuevo terminal.

La expectación es máxima en estos días, tanto que la reserva de los primeros dispositivos se agotó a los pocos minutos. Si no pudiste llegar a tiempo aún tienes una oportunidad más: el próximo 3 de noviembre es la fecha de lanzamiento oficial del iPhone X y Apple asegura que en las Apple Store habrá unidades de sobra disponibles.

Pero es muy probable que los afortunados en disfrutar del nuevo móvil se lleven una desilusión. El iPhone X viene con una función exclusiva que no gustará a los usuarios. Según las impresiones vertidas por expertos de Wired, el buque insignia de Apple muestra las notificaciones de manera peculiar. Más concretamente, las alertas vienen escondidas por defecto y sólo podrás leerlas si acercas tu rostro al dispositivo.

Es decir, las notificaciones del iPhone X en pantalla sólo estarán visibles con el sistema Face ID. La incorporación del reconocimiento facial va a permitir que únicamente el propietario del dispositivo pueda acceder a ellas, dotándole de mayor privacidad. Alguno que seguramente no les guste a sus familiares y pareja, puesto que no tendrán la posibilidad de echar un vistazo a lo que reciben al no encenderse la pantalla del móvil cada vez que llega una nueva.

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En la imagen de abajo tenemos la comparativa de cómo se mostraban antes y cómo se muestran ahora las notificaciones en pantalla en el iPhone X. En lugar de un adelanto del texto, aparecerá un aviso con "nuevo mensaje de ...".

En cualquier caso si no nos convence esta opción que viene habilitada por defecto, podemos personalizar el nivel de privacidad de las notificaciones del iPhone X que se muestran en pantalla desde Ajustes > Notificaciones.

¿Qué os parece la función exclusiva del iPhone X para mostrar las notificaciones en pantalla?

[Fuente de la imagen: Phone Arena]

[Fuente del texto: Wired]

Así lo afirma Ming-Chi Kuo, el popular analista de la firma KGI Securities que en el pasado ha realizado predicciones acertadas sobre la compañía de Cupertino, que en una nota para los inversores publicada esta mañana ha señalado que los iPad Pro de 2018 vendrán equipados con cámaras con tecnología TrueDepth y soportarán la identificación biométrica mediante Face ID.

Por si todavía no sabes qué es el Face ID, se trata de la nueva función de reconocimiento facial desarrollada por Apple e integrada en el iPhone X,  capaz de desbloquear el teléfono móvil con el rostro del usuario. Se basa en las cámaras con tecnología TrueDepth que se encuentran en la parte superior del panel del smartphone, que disponen de infrarrojos, un iluminador IR y un proyector de puntos. Gracias a esto, el sistema puede componer un mapa detallado del rostro del propietario y hacer fotos en 3D para poder identificarle. 

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De acuerdo con Ming-Chi Kuo, en principio será solo el iPad Pro el siguiente producto en integrar la identificación facial, puesto que se trata de la tablet insignia de Apple. Además, también considera que los nuevos modelos de iPhone de 2018 también adoptarán cámaras TrueDepth. 

¿Qué hacer si intentan robarte el iPhone X con Face ID?

"Prevemos que los dispositivos iOS que equiparán cámaras TrueDepth en 2018 incluirán el iPhone X y los nuevos modelos de iPhone y iPad", ha dicho el analista. "Por esta razón, creemos que más desarrolladores prestarán atención a las cámaras TrueDepth y a las apps de reconocimiento facial relacionadas. Esperamos que la mayor promoción de Apple de las aplicaciones relacionadas con el reconocimiento facial anime a Android a dedicar más recursos al desarrollo de apps y hardware de reconocimiento facial".

Federighi fue la persona encargada de presentar en sociedad algunas de las tecnologías del nuevo iPhone X -lo hizo en el evento en el que también conocimos los iPhone 8 e iPhone 8 Plus-, y ha sido precisamente él mismo quien ha contestado a una de las cuestiones que más estaba rondando por la red desde entonces: ¿funciona Face ID con las gafas de sol puestas? Al parecer sí, aunque no en todos los casos.

Todo lo que sabemos hasta ahora: Así funciona Face ID, el reconocimiento facial del iPhone X

A diferencia de las tecnologías de reconocimiento facial que hasta ahora traían móviles como el Samsung Galaxy Note 8 o el LG V30, el iPhone X estrena algo que va mucho más allá de eso: en lugar de ser un complemento, el Face ID es la única tecnología de desbloqueo -más allá del código de seguridad, claro está- que tiene este teléfono, y por lo tanto es estrictamente necesario que funcione en el 99% de las situaciones (exactamente igual que lo haría el lector de huellas). Eso incluye llevar sombrero, tener una bufanda que tape parte de la cara o, por encima de todo lo demás, ir con gafas de sol por la calle.

Preguntado por esta cuestión, Federighi ha explicado que "[el Face ID del iPhone X] funcionará con la mayoría [de las gafas de sol], pero no con todas". Lo único que marcará la diferencia entre unas gafas de sol que no impiden que el iPhone reconozca nuestra identidad y otras que sí lo hacen será si dejan o no pasar luz infrarroja suficiente para que el teléfono identifique nuestros ojos. Si permiten que esta luz pase por el cristal, no habrá ningún problema.

¿Por qué el diseño del iPhone X ha sido un auténtico quebradero de cabeza?

Tendremos que esperar hasta los primeros análisis del iPhone X para comprobar hasta qué punto se aplica en la realidad esta afirmación, pero sí es cierto que durante la presentación de este teléfono Apple insistió en dejar claro que Face ID no tiene nada que ver con lo que se ha visto hasta la fecha en los móviles: para empezar, cuenta con muchos más sensores (una cámara de infrarrojos, un iluminador IR, un proyector de puntos) de los que jamás ha tenido ningún otro teléfono con reconocimiento facial. Para identificar a una persona, el teléfono utiliza hasta 30.000 puntos diferentes proyectados de forma invisible sobre el rostro.

Por otra parte, Apple también ha pensado en los posibles casos en los que alguien intente desbloquear el iPhone de otra persona utilizando su rostro sin su permiso (véase en un robo en plena calle, por ejemplo): para esas situaciones, habrá una combinación rápida de teclas que permitirá desactivar el Face ID para que sea necesario introducir el código de desbloqueo para acceder al dispositivo.

[Vía: CNET]

En la hoja de ruta estaba previsto que la próxima semana se presentaría el Xiaomi Mi Mix 2. La sorpresa ha sido enterarnos de que en este mismo evento se conocerá el Xiaomi Mi Note 3, algo que desconocíamos por completo y que ha sido lo que nos ha despistado en las últimas horas. La revelación la ha hecho Lin bin, un ejecutivo de la marca, quien ha escrito en Weibo varias publicaciones haciendo referencia a este nuevo modelo. Una información con la que ahora empezamos a encajar las piezas del puzzle ...

La confusión comenzó con un vídeo adelanto de la presentación del nuevo teléfono móvil de Xiamoi. El terminal que aparecía durante unos pocos segundos no encajaba con las filtraciones correspondientes a la segunda generación Mi Mix, que vendría a mejorar aquel que llegó con pantalla sin marcos. 

A eso hay que añadirle varios detalles que no cuadraban: la presencia de una doble cámara y un botón de flash situado en la parte trasera, y ni rastro del sensor de huellas. 

Por lo que sabemos, el Xiaomi Mi Mix 2 contará con una pantallla más grande que la de su antecesor, con menos marcos negros, con un sensor de huellas en la parte delantera, con una cámara dual, con 6 GB de RAM y 64 GB de almacenamiento. Nada cuadraba ... hasta que ayer vimos esta publicación:

Misterio resuelto: se trata del Xiaomi Mi Note 3, que contará con el procesador Qualcomm Snapdragon 835, con 6 GB de RAM y 128 GB de memoria interna. En la imagen se aprecia la doble cámara trasera y una pantalla curvada de 5.15 pulgadas. 

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El texto que acompaña a este cartel no tiene desperdicio. En él aparece una palabra mágica: Face Unlock. ¿Nos está queriendo decir que elXiaomi Mi Note 3 contará con la opción de desbloqueo facial?¿También la incluirá el Xiaomi Mi Mix 2? Sabemos que la marca lleva tiempo trabajando con esta tecnología y que sus planes son que ocupe el lugar del sensor de huellas. Esta última opción sí aparecerá en los nuevos terminales que se presentará la semana que viene, por lo que parece ser que el objetivo se cumplirá parcialmente.

Ambos smartphones se unirían al Xiaomi Mi A1, perteneciente a la gama media y que fue presentado hace unos días como el primero en estar desarrollado junto con Google y por contar con Android One.

Mientras tanto, no nos queda más que esperar un par de días para conocer todas las características de los nuevos móviles de Xiaomi. Eso sí, se aceptan apuestas ...

A principios de esta semana ha saltado a los medios una filtración que asegura que el nuevo teléfono móvil que Apple está preparando no contará con el sensor de huellas dactilares, ni integrado bajo la pantalla ni tampoco en la carcasa trasera. En lugar de eso, los rumores señalan que para el terminal estaría equipado con un sistema de reconocimiento facial 3D que sería el responsable de desbloquear el dispositivo y sustituiría al Touch ID.

Hoy se ha hecho pública una información que podría apoyar esta teoría. Y es que Apple ha presentado una solicitud de patente que describe un método en el que un dispositivo informático tiene la capacidad de detectar e identificar un usuario utilizando la cámara.

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De acuerdo con el texto de la patente, el sistema podría incluir un primer sensor de recogida de datos con energía reducida, que en caso de detectar la presencia de una persona activaría otro sensor secundario que reuniría la información necesaria para efectuar la identificación por reconocimiento facial. El sensor secundario se activaría al detectar positivamente tres parámetros: el tono de la piel, del rostro y del movimiento.

Además, la plataforma de reconocimiento facial que describe esta patente parece no limitarse únicamente al iPhone 8, sino que también se podría aplicar a otros dispositivos de la compañía de Cupertino, como los ordenadores Mac o el iPad. De hecho, las imágenes que acompañan al documento nos muestran un dispositivo de escritorio que utilizaría la cámara integrada en la pantalla de un equipo. 

Recuerda que de momento estas informaciones se basan en conjeturas, ya que no hay pruebas definitivas ni información oficial que afirme que el iPhone 8 tiene reconocimiento facial. Tendremos que esperar a la presentación de Apple para conocer los detalles. 

[Fuente: TechCrunch]

La idea de que los delincuentes comparten una serie de patrones físicos similares nació en el siglo XIX, poco después de la invención de la fotografía, aunque no fue hasta el año 2011 que se pudo demostrar que es posible diferenciar las personas que infringen la ley de las que la cumplen con solo observar unas fotografías. 

En el caso de la nueva plataforma, los científicos chinos han utilizado una variedad de algoritmos de visión para estudiar y comparar mediante aprendizaje profundo las caras de 1.856 hombres asiáticos de entre 18 y 55 años, afeitados y sin marcas faciales. Del total de participantes, 730 eran criminales que se encontraban cumpliendo su condena o en paradero desconocido. Este grupo incluía los rostros de 235 acusados de delitos violentos, como asesinatos, violaciones o secuestros, mientras que el resto habían habían cometido otro tipo de delitos sin agresión, como fraude o corrupción.

Una vez recopiladas las fotografías, el equipo utilizó el 90% de las imágenes para entrenar una red neuronal de convolución para reconocer las diferencias, y después emplearon el 10% restante. Los resultados del estudio revelaron que la red neuronal tenía la capacidad de identificar correctamente a los delincuentes con una precisión del 89,5%. 

Según Xiaolin y Xi, la red neuronal se basa en tres rasgos faciales para identificar a un criminal. Uno de ellos es la curvatura del labio superior, que es un 23% más grande en los delincuentes. El segundo es la distancia entre las esquinas inferiores de los ojos, que es un 6% más corta en estos individuos. Y por último el ángulo entre dos líneas trazadas desde la punta de la nariz a las esquinas de la boca, que es un 20% más pequeño.

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No obstante, el estudio de los científicos chinos ha sido bastante reducido, por lo que para afirmar que se puede identificar a un criminal por sus rasgos faciales es necesario efectuar el análisis de una muestra muchísimo mayor que incluya además a personas de otras etnias, sexos y edades. 

[Fuente: MIT Technology Review]

“Cuando relacionamos este tipo de información con nuestra manera de enseñar y usamos una línea de tiempo, podemos saber dónde estamos atrayendo realmente la atención de los estudiantes” dijo el profesor Wei. “[Gracias a este sistema] podemos preguntarnos si esta es una buena manera de enseñar ese contenido o si ese contenido está bien para los estudiantes de esa clase”.

Este profesor de la Universidad de Sichuan comenzó a utilizar dispositivos de seguimientoyreconocimiento facial hace cinco años como un método para llevar el registro de asistencia de sus alumnos. Según Wei, como se olvidaba frecuentemente de comprobar las asistencias, diseñó una manera “menos aburrida o que requiera menos tiempo” para averiguar si los estudiantes estaban presentes.

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Wei Xiaoyong recurrió a amigos y colegas de varias universidades de China para desarrollar su sistema de reconocimiento facial. Ahora espera que su “prototipo de analizador de emociones” pueda tener otras aplicaciones. “Se puede utilizar en una amplia gama de las ciencias sociales, en el trabajo psicológico y por investigadores de la educación”.

Los sistemas de reconocimiento facialson cada vez más comunes en el país asiático. Uber implementó esta tecnología en abril y China inauguró el año pasado el primer cajero automático del mundo en incorporar este tipo de seguridad para “garantizar la mayor seguridad de los propietarios de tarjetas”. 

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El concepto de un Gran Hermano en las aulas tampoco es nuevo. Ingenieros de SensorStar en Queens, Nueva York, ya intentaron desarrollar un algoritmo para analizar las caras de los estudiantes en el año 2013. Respecto a los conflictos relacionados con la privacidad, Sean Montgomery, cofundador de SensorStar, argumenta que estos sistemas no deben preocupar a la gente. “Solo es lo que el profesor ya puede ver con sus ojos y lo que puede escuchar con sus oídos”. 

[Fuente:telegraph]

Dicho aumento en la efectividad se debe a la tecnología de reconocimento facial utilizada por los agentes en carretera, la cual ahora ha duplicado el número de puntos de medida que utiliza para mapear cada fotografía de los conductores. Tras esto, se compara con la base de datos del DMV para verificar si todo está en orden.

Según Cuomo el sistema de reconocimiento facial juega un papel crítico a la hora de mantener Nueva York segura de los delincuentes. También afirma que es el estado que está liderando a la nación con el avance tecnológico, y que los resultados demuestran que estos sistemas son vitales para la seguridad en carretera.

El estado de Nueva York implementó por primera vez el uso de esta tecnología en el año 2010, y según la publicación oficial, desde entonces más de 3.800 conductores han sido arrestados por poseer múltiples licencias. Además, otros 10.800 casos se han resuelto por vía administrativa, sin necesidad de arresto o juicio.

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A través de su página oficial, el Gobernador Cuomo indica que desde los cambios realizados en este sistema en el mes de enero, se ha logrado detener a 102 conductores. Esto es debido gracias al aumento de 64 a 128 en los puntos de medida que el sistema aplica en las caras que aparecen en las imágenes para buscar coincidencias.

A parte de estos cambios, esta tecnología ahora también puede superponer imágenes, invertir colores y convertir imágenes al blanco y negro, todo con el objetivo de mejorar la identificación. Y los cambios de pelo, las gafas o los efectos de la vejez en el rostro no impedirán que se identifique con éxito a la persona.

[Fuente: Governor NY]

Sin embargo, parece que no todos estos sistemas son perfectos (¿acaso hay algo perfecto en la informática?), dado que un grupo de investigadores ha logrado descubrir una forma de engañar a estos sistemas. Lo más curioso de todo es que para ello solo han necesitado acceder a unos perfiles de Facebook.

Este equipo de la Universidad de Carolina del Norte, consciente de que no basta con imprimir una imagen de un rostro y ponerla delante de una cámara, logró desarrollar una técnica para generar rostros renderizados en 3D. Esto último no sería posible sin una dosis de acecho en la red a nuestra víctima.

Simplemente fue necesario acceder al perfil del dueño cuyo equipo contaba con un sistema de reconocimiento facial, para generar en base a unas pocas fotos lo necesario. No se trata ni de un modelado físico, ya que es un modelo digital 3D que se muestra a través de tecnología móvil de realidad virtual.

Para lograr desarrollar este experimento con éxito reunieron información online de 20 voluntarios diferentes a través de fotografías, imágenes de Internet y en redes sociales como Facebook, LinkedIn o Google+, para construir modelos 3D de sus caras e introducir posteriormente alguna animación para hacerlo más realista.

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En ocasiones no era posible generar la cara completa del sujeto, como zonas del pelo, dados los ángulos de las imágenes tomadas. Aun así, lograron reconstruir las partes que faltaban, consiguiendo en todos los casos saltarse esta protección con una recolección de entre 3 y 27 fotografías de cada voluntario, alguno de ellos incluso investigador de seguridad informática.

[Fuente: Wired]

Así funcionan algunos sistemas de identificación por huella dactilar, o el reconocimiento de iris como el de los Lumia 950 y 950 XL, ya que el usuario puede escoger introducir la contraseña directamente. Aunque esto último no es una novedad, Samsung parece que también está trabajando en una cámara con reconocimiento de iris.

Por lo menos así se desprende de la patente presentada por la compañía hace un par de semanas, en las que se puede ver cómo se detalla un botón de inicio similar al de los iPhone, el cual contaría con lector de huellas dactilares. A falta de ver si finalmente esta idea se materializa, sería curioso ver cómo se implementa dada la batalla legal que mantenían Apple y Samsung.

Pero tampoco faltan las referencias a un sistema de identificación biométrica con un conjunto de múltiples cámaras, que también puedan identificar el iris del usuario. De hecho, son muchos los que creen que esta tecnología podría llegar en el próximo Samsung Galaxy Note 7 aunque no hay nada confirmado.

Este sistema en principio estaría destinado a permitir a los usuarios desbloquear el teléfono de forma rápida y sencilla, pero también para autorizar transacciones financieras a través de Samsung Pay. El sensor registraría una imagen a partir de fotos de la cara y de los ojos del usuario para lograrlo.

Por ese motivo en la patente se pueden apreciar tres tipos de lentes diferentes, que servirían para aportar información biométrica sobre nuestro rostro y lograr una identificación perfecta. Si el reconocimiento fallase, también se dice que se avisaría mediante un mensaje de voz, pero seguramente iría acompañado de un mensaje en pantalla.

[Fuente: Patently Mobile]

En la actualidad, el desarrollo de la tecnología de reconocimiento facial está muy avanzado, hasta tal punto que en algunos casos, como el que os contamos ayer de la app FindFace, quizá está yendo demasiado lejos.

Faception va más allá de la identificación personal, por lo que mediante esta herramienta, además de poder saber quiénes somos, las máquinas también pueden saber cuáles son los rasgos más identificativos de nuestra personalidad o cómo nos vamos a comportar.

De acuerdo con la compañía, este software analiza los rostros de las personas y utiliza algoritmos de aprendizaje automático avanzados para poder predecir mucha más información acerca de cada individuo. La aplicación necesita analizar las imágenes de 500 individuos que formen parte de un grupo definido específico, y a partir de esta muestra puede identificar un conjunto de características faciales distintivas.

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En el momento actual, la plataforma está dirigida a las marcas para que puedan utilizarla con fines comerciales, con el objetivo de identificar a sus clientes potenciales entre una multitud y encontrar a aquellas personas que van a responder mejor ante su producto o servicio.

Pero este es sólo un ejemplo y aquí no terminan sus aplicaciones. Según explican desde la compañía, el software de Faception puede emplearse para muchas más cosas, y resulta especialmente interesante para las fuerzas de seguridad y los servicios de inteligencia de los gobiernos. 

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Durante las pruebas de la plataforma, el programa fue capaz de identificar con precisión que 9 de los 11 atacantes involucrados en los recientes atentados de París eran terroristas potenciales.

En otro de los ensayos el objetivo consistía en averiguar qué personas de una gran base de datos eran jugadores de póquer. La aplicación reconoció a 25 de los 27 que estaban incluidos en la base de datos, lo que confiere a la herramienta un índice de exactitud del 93%. Además, también predijo correctamente cuatro de los siete jugadores que llegarían a la mesa final de un torneo de póquer.

[Fuente: Snapmunk]

FindFace integra con un algoritmo muy preciso con una tasa de acierto del 70%. El software toma una fotografía y la compara con las imágenes de perfil de Vkontakte, una de las redes sociales más populares de Rusia y de Europa del Este con más de 200 millones de usuarios. 

Sus desarrolladores son dos jóvenes apasionados por la tecnología: Artem Kukharenko, de 26 años, es un fanático de la informática responsable del impresionante algoritmo que ejecuta FindFace; y Alexander Kabakov, de 29 años, locuaz y hábil con el dinero. Juntos han creado una app que supera a cualquier otra tecnología de reconocimiento facial vista hasta la fecha.

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A diferencia de otros sistemas, el algoritmo de FindFace es capaz de hacer búsquedas rápidas en grandes bases de datos. “Tres millones de búsquedas en una base de datos con casi un billón de fotografías [...] todo en cuatro servidores normales. Con este algoritmo se puede buscar a través de un billón de fotografías en menos de un segundo desde un ordenador normal” dijo Kabakov.

Sus creadores bromean sobre el potencial romántico de esta app. “Si ves a alguien que te gusta, puedes fotografiarlo, encontrar su identidad y luego enviarle una solicitud de amistad”. Sin embargo, también han saltado algunas alarmas sobre las perturbadoras implicaciones de esta tecnología. Esta aplicación ya ha sido utilizada por un fotógrafo de San Petersburgo para identificar personas en el metro y luego acosarlas.

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FindFace solo es un escaparate para exhibir el algoritmo. Los usuarios que quieran hacer más de 30 búsquedas al mes tendrán que pagar por un servicio premium pero, según los creadores, este dinero se invertirá en mantener los servidores. La verdadera mina de oro está en el sistema reconocimiento facial. Kukharenko y Kabakov ya han presentado su invento a una cadena de casinos y también a la policía rusa.

El gobierno de Moscú trabajará con una red de 150.000 cámaras instaladas por toda la ciudad. No hace falta ser muy creativo para imaginar todas las aplicaciones siniestras de esta tecnología. Por ejemplo, los regímenes autoritarios podrán identificar y etiquetar a los participantes en las protestas y movilizaciones callejeras. Kabakov también tiene planes para el sector minorista e imagina un futuro repleto de cámaras como en la película de ciencia ficción Minority Report.

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Y es que Kabakov, graduado en filosofía, cree que el avance tecnológicoes imparable. “En el mundo de hoy estamos rodeados de aparatos. Nuestros smartphones, TV, neveras, todo lo que nos rodea envía información en tiempo real sobre nosotros. Ya tenemos todos los datos sobre los movimientos de las personas, sus intereses y así sucesivamente. Las personas deben entender que en el mundo moderno nos encontramos bajo el punto de mira de la tecnología”. 

[Fuente:theguardian]

Se trata de un algoritmo que puede analizar las expresiones faciales para identificar cuál es el estado de ánimo del individuo. El funcionamiento de la plataforma es muy sencillo y rápido, y ha demostrado su precisión adivinando las emociones de miles de imágenes faciales de prueba. Es eficaz incluso con fotos de un tamaño de tan solo 48 píxeles cuadrados.

El sistema utiliza el procesamiento matemático para medir la posición de las cejas, la apertura de los ojos o la forma en la que está colocada la boca, entre otros factores del rostro de los sujetos. La herramienta es capaz de correlacionar estos datos para identificar las emociones humanas básicas: ira, asco, miedo, alegría, tristeza, sorpresa y una expresión neutra. 

Sus desarrolladores consideran que el sistema resulta especialmente útil para la industria de los videojuegos, ya que predecir las emociones de los jugadores contribuye a crear una experiencia interactiva. "Cuando se aplica el reconocimiento de expresiones faciales de los jugadores en un sistema de juego inteligente, la experiencia puede llegar a ser más interactiva, real y atractiva", asegura Nhan Thi Cao, uno de los miembros del equipo de investigación.  

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De esta forma, gracias a la información obtenida mediante el algoritmo, los usuarios podrían, por ejemplo, transferir las emociones a su avatar en la acción del juego, o activar determinadas acciones para comunicarse con otros jugadores en diversos escenarios.

Además, es muy atractivo para crear aplicaciones educativas mediante las que enseñar a los niños los diferentes estados de ánimo, así como para evaluar las emociones que les producen diversos estímulos, entre un sinfín de posibilidades.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Anglia del Este de Reino Unido ha desarrollado un nuevo sistema de reconocimiento de voz visual. Esta herramienta permite que las máquinas puedan leer los labios de las personas para saber qué es lo que están diciendo mediante imágenes, sin necesidad de capturar ningún sonido.

Para efectuar la interpretación, el sistema registra las formas que hace la boca para identificar las palabras. Según los expertos, los labios pueden articular entre 10 y 14 formas diferentes, llamadas visemas, que se pueden relacionar con múltiples fonemas. Por este motivo, la técnica visual de lectura labial es más compleja que la interpretación del sonido.

No es la primera herramienta de estas características, pero sí la que ha demostrado una mayor precisión hasta el momento. Los científicos han desarrollado un nuevo algoritmo de aprendizaje que permite asignar un visema a un fonema particular de una forma más fiable. Gracias a esta técnica, el ordenador aprende a clasificar los fonemas que pueden corresponder a cada una de las expresiones faciales que hacemos de una manera óptima.

El algoritmo que han creado estos investigadores ha demostrado que puede identificar correctamente los sonidos el 25% de las ocasiones, lo que supone una gran mejora respecto a métodos anteriores. Además, el promedio de reconocimiento de palabras es un 5% mejor que los altavoces existentes hasta el momento.

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"La lectura labial es uno de los problemas más desafiantes de la Inteligencia Artificial", explica Richard Harvey, uno de los miembros del equipo. "Este sistema de clasificación mejora los métodos de lectura de labios mediante un nuevo método de entrenamiento". 

Esta plataforma tiene muchas aplicaciones potenciales y podría resultar útil en diferentes ámbitos. Por un lado, la policía y las fuerzas de seguridad podrían emplearlo como herramienta de escucha en sus investigaciones. También resultaría interesante para desarrollar dispositivos de interpretación y reconocimiento de voz para los discapacitados, así como para comunicarse en ambientes muy ruidosos. 

[Fuente: IEEE Spectrum]

Ahora Ahmad Hassanat, de la Universidad de Mu'tah en la Gobernación de Karak (Jordania), ha presentado un proyecto con el que pretende añadir un elemento más de identificación que se sume a los ya existentes, para que en su conjunto puedan facilitar las tareas de reconocimiento de terroristas y hacer todavía más precisos los resultados.

Su trabajo para ayudar en la identificación de terroristas, consiste básicamente en analizar el gesto de V de "victoria" que muchos de ellos suelen realizar con los dedos índice y corazón (o dedo medio), como es el caso de la imagen que acompaña a este artículo, donde podemos ver a un rebelde sirio que se prepara para la batalla en el este de Ajdabiya (Libia).

Aunque en los inicios de la creación de perfiles biométricos el único elemento al que se podía recurrir eran las huellas dactilares, hoy en día es posible identificar a personas por la forma de su cuerpo, incluyendo orejas, ojos o nariz, e incluso crear una identificación fiable basándose en su tono de voz o en la forma de caminar.

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Desde luego, el trabajo de Ahmad Hassanat no puede ser utilizado como único elemento de identificación de terroristas, puestos que estos sistemas suelen tener en cuenta diversos factores para dar un resultado positivo o negativo. No solo por el hecho de que todavía no esté perfeccionado, sino porque cualquier persona podría realizar el gesto en cuestión en cualquier momento dado.

Actualmente el sistema se basa en el aprendizaje máquina, o machine learning, para lo cual Hassanat tomó 50 fotografías de la mano de voluntarios que hacían el gesto de V de "victoria" con su mano derecha. De todas estas, se extrajeron datos en relación a la longitud de los dedos y sus extremos, así como la unión de los mismos a la palma de la mano.

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De este modo, el algoritmo de machine learning fue entrenado para reconocer dicho gesto con cualquier tipo de mano, aunque actualmente su porcentaje de precisión es de entre el 40 y el 90 por ciento, dependiendo de la calidad de imagen y otras variables, como la distancia.

Desde luego, toda idea que pueda ayudar en la lucha antiterrorista siempre será bien recibida, aunque para incluir este algoritmo al conjunto de los sistemas de identificación de terroristas, todavía hay mucho trabajo por delante en lo que respecta a mejorar su precisión, para evitar que se produzcan demasiados falsos-positivos.

[Fuente: TechnologyReview.com]

De acuerdo con el fabricante japonés, el sistema se compone por unos auriculares que tienen un micrófono integrado y utilizan el sonido para verificar la identidad de las personas. Esto es posible gracias a la resonancia del sonido, que es diferente dependiendo de la forma de las cavidades del oído de cada individuo. 

Durante el proceso de reconocimiento se emplea un método de adición síncrono que tiene la capacidad de obtener el promedio de las formas de onda de las múltiples señales recibidas, lo que hace que se elimine el ruido. A continuación, calcula cómo resuena el sonido en el oído del usuario y se efectúa una identificación unívoca. 

Esta tecnología de reconocimiento biométrico presume de ser más precisa que otros sistemas utilizados de manera habitual para proteger diferentes dispositivos o datos, como la huella digital o el escáner de iris. La marca nipona explica que esto es debido a que el tamaño y la forma del oído es único en cada persona, por lo que la acústica de cada oreja es diferente. Además, la cavidad auditiva es un parámetro difícil de falsificar, no como la huella dactilar, que se puede hackear con una impresora 3D.

NEC asegura que este sistema de identificación tiene muchas ventajas. Por un lado, es extremadamente rápido, ya que sólo necesita un segundo para emitir y recoger el sonido. Por otra parte, es un método de reconocimiento de una gran precisión y su tasa de acierto supera el 99%. 

"Esta nueva tecnología no requiere acciones particulares, tales como la exploración de una parte del cuerpo a través de un dispositivo de autenticación", explica Shigeki Yamagata, director general de información de la compañía asiática. "Permite llevar a cabo la identificación de una forma natural, incluso en movimiento o mientras se realiza un trabajo". 

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La corporación asiática ha anunciado que tiene previsto iniciar la comercialización de esta tecnología en el año 2018, momento en el que espera integrarla para desbloquear smartphones y en otras infraestructuras de seguridad. 

La empresa de Cupertino, California, ha adquirido una compañía de inteligencia artificial que utiliza el reconocimiento facial para leer las emociones de las persona.

La tecnología de Emotient, Inc. analiza las expresiones faciales para medir emociones como la alegría, la sorpresa, el miedo, la ira, el asco y el desprecio.

Apple no quiso confirmar directamente la compra, pero un comunicado enviado por correo electrónico a CNN Money decía: "Apple compra compañías de tecnología más pequeñas de vez en cuando, y por lo general no discutimos nuestro propósito o planes." Apple tampoco reveló cuánto pagó por Emotient.

El asistente inteligente Siri es la manera más obvia en que Apple ya está desplegando la inteligencia artificial. Pero la tecnología también podría ser utilizada en productos como el Car Play para mayor asistencia a la conducción de manos libres, o en sus propios esfuerzos de marketing.

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En octubre, Apple compró otra empresa de inteligencia artificial por un monto no revelado. La británica VocalIQ creaba software de reconocimiento de velocidad que podría ayudar a Siri hablar y escuchar más como un ser humano.

La tecnología de Emotient se vende actualmente a los vendedores, anunciantes y empresas que quieren saber más acerca de sus clientes. 

Mediante la exploración de vídeos o la reacción de una persona viendo un anuncio, se mide si la gente está prestando atención y si está comprometida, y cuáles son sus sentimientos generales acerca de lo que se anuncia.

Emotient fue fundada en 2012 por investigadores de la Universidad de California en San Diego.

Las principales empresas de tecnología como Microsoft, Facebook y Google están compitiendo para desarrollar la mejor inteligencia artificial y tecnología de reconocimiento facial.

Si quieres una muestra del futuro sin tener que esperar a Apple, Microsoft tiene una herramienta a disposición del público que intenta detectar las emociones basadas en una fotografía fija.

Estas funciones de reconocimiento se enmarcan dentro de Project Oxford, un programa que recoge diversas plataformas dirigidas a desarrolladores que ofrecen la posibilidad de analizar imágenes para detectar objetos y textos, verificar rostros para reconocer a la misma persona en diferentes imágenes o buscar personas que se parecen físicamente, entre otras opciones.

A estas herramientas ahora hay que sumar la nueva API que acaba de anunciar Microsoft y que permite reconocer las emociones de los individuos que aparecen en las fotos basándose en sus expresiones faciales. 

El sistema emplea una serie de algoritmos que son capaces de detectar de manera muy precisa sentimientos como la ira, el desprecio, el asco, el miedo, la felicidad, la tristeza y la sorpresa, que son las emociones que se consideran universales. 

Además de poner a disposición de los desarrolladores el SDK, Microsoft también ha lanzado una demo online para que puedas poner a prueba el sistema.

Para ver su funcionamiento, entra en este enlace, carga una imagen de tu ordenador o copia y pega la URL de una foto de Internet, y haz clic en el botón Submit. Segundos después, los rostros aparecerán recuadrados y, al colocar el curso del ratón encima, verás los niveles de emociones que se han detectado en cada persona. 

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La compañía de Redmond ha anunciado que a finales de este año también va a lanzar una actualización de la API de reconocimiento, así como un sistema para el seguimiento facial y la detección de movimiento en los vídeos. 

[Fuente: Microsoft Project Oxford]

Ha nacido en el Instituto Nacional de Informática de Japón, y funciona mediante 11 luces LED con un espectro de luz infrarroja, que interfiere con la captura de imágenes las cámaras, pero que no es perceptible por el ojo humano. 

El caso es que este tipo de artefacto puede parecer de momento algo poco necesario, o en cualquier caso, necesario para gente no especialmente recomendable. Al fin y al cabo ¿Quién podría necesitar que su cara se mantuviera fuera delsoftware de reconocimiento facial?

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Pues aunque ahora mismo nos parezca cosa de espionaje y demás, pero lo cierto es que al ritmo al que vamos, estas gafas podrían convertirse en los bloqueadores de publicidad del futuro. Si habéis visto Minority Report, seguro que sabéis a lo que nos referimos. 

Aún es pronto para saber si tendrán un uso práctico para el público general. El caso es que el aparato ya está inventado, e incluso se le ha puesto un precio de venta al público: 30.000 yenes, que serán unos 220 euros. 

Hay que decir que ya habíamos visto algo parecido, unas gafas inventadas por AVG que siguen el mismo concepto: hacernos invisibles a las cámaras. 

Este problema se agravará aún más en los próximos años con la proliferación de las gafas que incorporan cámaras, como Google Glass o la iGlass de Apple. Son capaces de hacer fotos o grabar vídeo sin que el dueño realice ningún gesto, así que no puedes ver si te están grabando, salvo que te acerques mucho. No obstante, Google ha confirmado que no permitirá el software de reconocimiento facial en sus Google Glass. Al menos de momento... Aún así, nada impide colgar esas grabaciones en Internet y ser identificadas.

Se trata de un interesante avance con aplicaciones en materia de seguridad, cámaras nocturnas, y otras situaciones complicadas.

El reconocimiento facial ya es utilizado por muchos servicios y programas para reconocer a personas, objetos y lugares en las fotografías. La polémica app Facebook Moments, que no se ha estrenado en Europa precisamente por la violación de la privacidad que supone el reconocimiento facial que incorpora, es uno de los últimos ejemplos.

El reconocimiento facial se lleva a cabo comparando miles de imágenes entre sí y extrayendo patrones comunes, que son los que permiten la identificación. Como hemos comentado, ha evolucionado mucho en los últimos años. Antes era necesario una imagen de frente y despejada. Ahora los algoritmos son capaces de identificar a personas que están en el fondo, con la cabeza ladeada, o incluso cuando sólo se ve una parte del rostro.

Pero para que esta identificación sea posible se necesita luz. Por eso la tecnologia desarrollada por los ingenieros informáticos alemanes Saquib Sarfaraz y Rainer Stiefelhagen resulta tan interesante: es capaz de reconocer rostros en completa oscuridad.

Iglesias americanas usan cámaras con reconocimiento facial

¿Cuál es el truco? La teoría es sencilla, pero ponerla en práctica no lo es tanto. La cámara dispone de visión infrarroja para hacer fotos en la oscuridad. Después compara estas capturas con fotos tomadas a la luz del día. Lo complicado es, precisamente, comparar fotografías infrarrojas y a plena luz, porque desde un punto de vista informático son muy diferentes.

Estos investigadores alemanes usan una red neural que copia el funcionamiento del cerebro humano. Como  hacemos nosotros, compara fragmentos de imágenes entre sí y sólo cuando detecta coincidencias, sigue comparando para deducir que se trata de la misma persona.

Este algoritmo neural de reconocimiento facial es capaz de reconocer 4585 imágenes en sólo 35 milisegundos. Sin embargo, su tasa de acierto varía en función de cuántas capturas a la luz del día utilice. Con varias capturas diurnas es capaz de reconocer una imagen a oscuras en el 80% de los casos. Con sólo una foto diurna, el porcentaje de éxito baja al 55%.

Pero es un primer paso hacia el reconocimiento facial sin luz que será útil en labores de vigilancia, o en trabajos en condiciones difíciles.

[Fuente: Fossbytes]

Un aeropuerto significa también retrasos, colas interminables, controles, pasillos enormes y a veces con cartelería confusa, registros personales o de nuestro equipaje... no es precisamente el lugar en el que queremos pasar el tiempo de nuestras vacaciones o viajes de negocios. 

La tecnología quiere transformar eso, y parece que lleva un buen camino para conseguirlo. Según se especula en un artículo de The Wall Street Journal, el aeropuerto del futuro nos pondrá las cosas muy fáciles: nos reconocerá a nuestra llegada, nos saludará por nuestro nombre y amablemente nos guiará hacia nuestro destino.

 Una app para evitar colas en los aeropuertos

Ya tenemos los primeros indicios del cambio: en el londinense aeropuerto de Gatwick, una serie de balizas (beacons) repartidas por sus instalaciones te identifican a través de tu smartphone y te ofrecen indicaciones para llegar a tu puerta de embarque junto a consejos sobre lugares para tus compras o para comer.

Otro avance importante está teniendo lugar en el aeropuerto de Düsseldorf. Allí, un robot se encarga de aparcar tu coche y devolvértelo en el momento en que aterrices con tu vuelo de vuelta, manteniendo enlazado tu itinerario con la matrícula del coche.

Las ventajas de este robot, además de la comodidad y el ahorro de tiempo para el usuario, es su eficacia a la hora de aparcar los vehículos: hasta un 32% de espacio se ahorra gracias a este sistema, cuyo coste diario para el viajero es de 29 euros.

Los aeropuertos de países como Reino Unido, Alemania, Portugal, Nueva Zelanda, etc, aprovechan los chips incorporados a los nuevos pasaportes y sistemas de reconocimiento facial para identificar a los viajeros y ofrecer en los controles una puntuación basada en los rasgos coincidentes entre la fotografía y la lectura del escáner. 

Un aeropuerto vanguardista más es el de San Francisco, que ya cuenta con 350 beacons o balizas que proporcionan información a los invidentes de dónde están y cómo llegar a su destino.

El aeropuerto de San Francisco guía a los invidentes mediante balizas

Otros aeropuertos y aerolíneas utilizan este sistema de balizas o prevén hacerlo para facilitar información al viajero, analizar sus hábitos u ofrecer información comercial sobre los servicios disponibles durante el vuelo o en las propias instalaciones del aeropuerto.  

De hecho, en la actualidad un 9% de las aerolíneas está experimentando el uso de estos beacons, pero la cifra prevista para el año 2018 asciende al 44%. 

Para establecer un contexto, esto ha sucedido en algunas iglesias de los Estados Unidos, donde a veces lo imposible se vuelve realidad. La compañía israelí Face-Six ha instalado estas cámaras para poder pasar lista entre los feligreses que acuden a la iglesia, de forma que pueda identificarse cuando asisten, o no, a la homilía. ¿Y quién dice que no detecten si un día te quedas durmiendo? El calorcito y el sermón, que ya te lo conoces, bien pueden llevarte al séptimo sueño.

Por supuesto, las reacciones no se han hecho esperar. Emma Car, activista, explica a un periódico británico: "Esto es un claro ejemplo de un uso absolutamente excesivo de la tecnología. Las iglesias han logrado advertir quién acude a sus reuniones durante cientos de años sin recurrir a medios extremadamente intrusivos".

Y aunque la noticia parece sacada de El Mundo Today, nada más lejos de la realidad. Moshe Greenshpan, director de la empresa encargada de instalar los sistemas de vigilancia en las iglesias, afirma que puede entender "el sentimiento que puede tener alguna gente de que alguien los está espiando e invadiendo su privacidad", y no es para menos.

Al parecer, y aunque aquí en España nos pueda parecer extraño, pasar lista entre los asistentes a estos lugares de culto religioso sería algo habitual en Estados Unidos, con lo que la instalación de cámaras en las iglesias vendría simplemente a permitir la automatización de esta tarea para que resulte mucho más rápida y cómoda de llevar a cabo.

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Las medidas de seguridad también vendrían justificadas, por algunos, aludiendo a un ataque armado en una iglesia en Carolina del Sur.

¿Qué te parece, a ti, la instalación de estas cámaras de reconocimiento facial en iglesias? ¿Son realmente necesarias?

[Fuente: RawStory]

El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), una de las cunas de la Informática, ha desarrollado un algoritmo informático capaz de detectar si un rostro es más o menos memorable, en el sentido de que se queda en la memoria y lo recordamos aún con el paso del tiempo. Ha aplicado el algoritmo a los personajes más carismáticos de la serie más popular de la televisión, para obtener los 12 rostros más inolvidables de Juego de Tronos.

"Como humanos, tendemos a recordar y olvidar los mismos rostros, lo que sugiere que los rostros memorables tienen ciertas características que los hacen más fáciles de recordar", afirma Aditya Khosla, uno de los informáticos creadores del algoritmo.

En esta galería puedes ver los 12 rostros inolvidables de Juego de Tronos, así como la puntuación obtenida:

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El MIT almacena una base de datos de 60.000 rostros evaluados por personas, a las que se les ha realizado un test de memoria para comprobar cuáles eran los que más recordaban. Después un ordenador analiza los más memorables, y extrae pautas que permite identificar las reglas ocultas que las personas utilizamos para recordar un rostro.

Este algoritmo es capaz de aprender, y se vuelve cada vez más preciso a medida que recibe más fotos evaluadas por las personas.

Quizá pienses que los rostros que más recordamos son los más peculiares. Aquellos que tienen un rasgo único que los hace inolvidables. Pero el algoritmo del MIT dice que no es así. Al contrario, da la razón a los afirman que la belleza es el rasgo más deseado en los humanos. Los rostros más memorables de Juego de Tronos, tal como puedes ver en La Galeria, son las guapísimas Daenerys Targaryen, con una puntuación de 9.42, y Margaery Tyrell, que alcanza los 9.07 puntos en este índice de "inmortalidad".

¿Aún no has visto Juego de Tronos? La tienes en DVD y Blu-ray a buen precio.

La lista tiene algunas curiosidades. Jaime (4) y Cersei (5), hermanos en la serie, tienen la misma puntuación: 8.78 puntos. Al igual que John Snow (8) y Ned Stark (9), padre e hijo (bastardo), que alcanzan los 8.61 puntos. Cierra la lista uno de los rostros más peculiares, Joffrey Baratheon, con 7.25 puntos.

Si quieres saber si tu rostro se queda grabado en la memoria de otras personas, el MIT ofrece el algoritmo a todo el mundo en esta página web. Sube una foto tuya, y comprueba si superas en carisma a la Madre de Dragones...

[Fuente: MIT]

Aunque ya conocíamos alguna herramienta de identificación de imágenes, como Goggles, la plataforma que ha desarrollado Wolfram Research, la compañía responsable del buscador Wolfram Alpha, impresiona especialmente por su precisión.

El servicio web, que se llama Image Identify y pertenece al proyecto The Wolfram Language Image Identification Project, tiene un funcionamiento muy sencillo: lo único que tienes que hacer es seleccionar la imagen que te gustaría identificar y unos instantes después el sistema te dirá lo que muestra la foto.

Para ayudar a mejorar la plataforma, tienes la posibilidad de indicar si el reconocimiento es correcto o, en caso de que no lo sea, introducir un término más adecuado para definir lo que aparece en la imagen, y el sistema irá aprendiendo de sus errores. 

Nosotros lo hemos probado y, aunque no se lo hemos puesto nada fácil, el sistema es bastante preciso incluso con los objetos más difíciles.

Según explica Stephen Wolfram, fundador de Wolfram Research, Image Identify no acierta siempre, pero la mayor parte de las veces lo hace muy bien. "Es un buen ejemplo práctico de inteligencia artificial. Pero lo más importante es que podemos integrar esta operación de inteligencia artificial con Wolfram Language como un nuevo y potente bloque para la programación basada en el conocimiento."

Todas las respuestas a tus preguntas están en la app de Wolfram Alpha

Wolfram Alpha quiere que cualquiera pueda aprovechar su sistema de reconocimiento de imágenes, de manera que los desarrolladores podrán programar aplicaciones que utilicen las funciones de Image Identify con Wolfram Language para, por ejemplo, poder ordenar imágenes de manera automática atendiendo a alguna característica o temática. 

[Fuente: 9to5Mac]

Para ello utiliza una combinación de hardware y software  que combina el reconocimiento facial de un smartphone, el GPS y el Bluetooth para que quienes lo usen sean capaces de distinguir rostros a 10 metros de distancia. 

Si el software reconoce a alguien, mandará una vibración a lo largo delbastón para ciegos, y a través de un auricular Bluetooth le avisará de la identidad de la persona. Las caras de los seres queridos se podrán guardar en una tarjeta SD, para añadir o borrar fácilmente de la base de datos.

Una embarazada ciega consigue ver a su hija gracias a la impresión 3D

Stevve Adigbo es uno de los desarrolladores del bastón inteligente, y explica el motivo por el que decidió trabajar en un proyecto así: "Mi abuelo es ciego, y se que este dispositivo le ayudaría. El bastón inteligenteincorpora tecnología de reconocimiento facial para alertar de cuando se acercan a un amigo o familiar. No hay nada parecido a esto en el mundo". 

Ahora mismo, el equipo sigue investigando que información más podrían necesitar los invidente, y cómo proporcionársela. El plan es probarlo en el Centro Beacon para Ciegos en Wolverhampton, West Midlands, para educar a los usuarios en el manejo del aparato.

Posiblemente, con el tiempo, los investigadores encuentren muchos más usos para este tipo de tecnología, y desde luego el bastón es un lienzo blanco bastante interesante, con mucho espacio para trabajar y que la comunidad invidente lleva años utilizando del mismo modo. No sería ninguna locura comenzar a añadir mejoras ahora que la tecnología lo permite.

Además de este uso, ¿Se os ocurre algún otro? ¿Un reconocimiento de calles a través de puntos establecidos, para conocer su situación en un mapa? Las posibilidades sólo están limitadas por la imaginación de los desarrolladores. 

El software está instalado en tabletas ajustadas a la parte de atrás de cada asiento en el club Teatreneu.

El club cobra 30 céntimos por carcajada, con un máximo de 24 euros por espectáculo.

El proyecto fue creado para combatir la caída en el número de espectadores.

Match.com usará reconocimiento facial para buscarte pareja.

En asociación con la agencia de publicidad The Cyranos McCann, el experimento fue una reacción al aumento de los impuestos de las boletas de teatro, que por su parte condujo a una disminución de 30% en audiencia en menos de un año.

Al final de cada tanda, los usuarios podrán sacar las debidas cuentas, e incluso compartir en las redes sociales el conteo de las carcajadas.

Hasta ahora, el experimento ha tenido un resultado favorable, con un alza en los precios generales de las entradas de hasta 6 euros, según el teatro. Más importante, el número de espectadores ha crecido en un 35%.

El sistema ya está siendo copiado por otros teatros en España.

El club de comedia también ha lanzado una app móvil como método de pago, así como su primer pase de temporada de pago-por-carcajada, o pay-per-laugh.

Fuente: BBC

Estos programas capturan la música en unos segundos y, rápidamente, muestran la información deseada (puedes leer cómo funciona en el apartado de la izquierda). Algunos programas también analizan los archivos MP3 que están almacenados en PC, con sólo hacer click sobre ellos.

Excelente. Aplicaciones como SoundHound y Shazam detectan casi todos los títulos, incluso de artistas poco conocidos. La aplicación Shazam reconoce, por ejemplo, unos 50 millones de títulos. Lo hace incluso bajo condiciones acústicas difíciles, como en el coche, en la discoteca o en un pub.

El reconocimiento de canciones de Shazam llega a Mac

Ya se trate de Shazam, SoundHound o musiXmatch:  las apps de reconocimiento musical siempre funcionan según un mismo esquema. Te lo contamos.

1. Grabación  de la música

Desde la app de reconocimiento musical, el usuario inicia manualmente la grabación y mantiene su smartphone en dirección a la fuente musical.

2. Envío por Internet de la grabación

La app envía la grabación por Internet a un servidor de reconocimiento musical.

3. Creación de la huella acústica

El servidor detecta rápidamente el segmento característico de la pieza musical y crea una huella acústica (ver ‘Errores excluidos’, a la derecha).

4. Búsqueda de huellas acústicas

En los servidores se almacenan millones de huellas acústicas, que incluyen la información del título correspondiente. El sistema busca entonces en su base de datos una coincidencia.

5. Muestra del resultado

Si se encuentra una huella idéntica, el servidor envía la información sobre título de la canción de vuelta a la app y ¡listo!

Como base para cualquier reconocimiento musical, se realiza un análisis espectral. En él, el programa desmonta la música en pequeños trozos y se consideran solo las partes más ‘fuertes’ con las frecuencias más altas y más bajas. El resultado es una ‘huella acústica’ distintiva. La app SoundHound puede identificar, de esta forma, incluso canciones tarareadas o cantadas, eso sí, siempre que el tono y la melodía se parezcan al original.

Aquí tienes tres de las mejores apps de este tipo:

1. SoundHound

Para iOS y Android por 5,99 € y 4,99 € respectivamente. 

2. Shazam

Con menos funciones. Para iOS y Android (5,99 € / 4,79 €). 

3. musiXmatch

Incluye función de Karaoke. iOS y Android (4,49 € / 5,43 € año). 

• En iOS 8 el reconocimiento está integrado de serie.
• Shazam cuenta con 475 millones de usuarios en todo el mundo; SoundHound con 200 millones.
• Shazam reconoce unos 17 millones de temas al día.

El equipo de Google tenía que cumplir los tres objetivos. Debía ser capaz de clasificar los objetos, de tal forma que cada objeto que la cámara pudiese captar estuviese en una base de datos. El segundo objetivo requería que el software fuese capaz de ubicar cada objeto en su posición, y el tercero requería la asociación de los dos anteriores: reconocer automáticamente cada objeto en su posición. 

Esta es otra de las piezas que, correctamente ensambladas, podrían generar la Inteligencia Artificial más puntera que se haya conocido

Google superó la primera parte de la prueba generando un algoritmo que clasificaba los objetos en categorías. A base de categorizar, el ordenador era capaz de llegar a un punto lo suficientemente concreto como para hacer al objeto identificable. El segundo punto, relativamente el más fácil de los tres, se superó al ser capaz de diferenciar donde acababa el objeto y comenzaba el fondo. 

El verdadero reto de los chicos del equipo Google llegó con el tercer reto. Que un ordenador sepa la forma que tiene una manzana es una cosa, y otra muy distinta que al verla mediante la cámara, el ordenador sepa relacionar su archivo de memoria "manzana" con los datos que sus sensores le están proporcionando. 

Como siempre, Google gano haciéndolo más simple: en lugar de generar una elaboradísima base de datos, limitó el número de parámetros de identificación. Cuando la cámara capturaba una imagen, el software ofrecía distintas posibilidades en el reconocimiento (¿esto es una manzana o una naranja?), y finalmente se quedaba con la que más eficazmente hubiese reconocido la imagen (en el sentido de que la hubiese reconocido más fácilmente). 

Googleacaba decomprar Jetpac, una desarrolladora especializada en reconocimiento de imágenes... que diseña apps para iOS.

En su web anuncia que se une a Google, y que el 15 de septiembre terminará el soporte de sus apps para iOS. Pronto las veremos en Android...

Jetpac ha alcanzado notoriedad por su potente software de inteligencia artificial que es capaz de analizar cualquier foto y detectar lo que contiene. Puedes ver cómo funciona si tienes un dispositivo Apple y te descargas sus apps Spotter y Deep Belief.

Jetpac ha analizado cientos de millones de fotos públicas de Instagram, detectando lugares, locales de moda, tendencias y otras características que utiliza para crear sus particulares guías turísticas, disponibles a través de la app Jetpac City Guides. Hay más de 6.000 ciudades de todo el mundo catalogadas:

Tutorial: cómo calcular una ruta en bicicleta con Google Maps

LacompradeJetpacpor parte deGoogle seguramente tiene como objetivo aplicar toda esta tecnología a sus propios servicios. Por una lado, puede ofrecerla a sus usuarios para etiquetar automáticamente las fotos de Google+ o Gmail.

Por otro, puede emplearla para detectar lugares o monumentos famosos en Google Maps.

Finalmente, también ofrece infinitas posibilidades en publicidad.

Es, sin duda, una compra muy provechosa para Google.

Tal como hemos comentado, las apps deJetpacpara iOS desaparecerán de la App Store en cuestión de días, así que descárgalas ahora mismo si tienes un iPhone o un iPad, y te interesan.

Este hombre, llamado Neil Stammer huyó del estado de Nuevo México tras ser acusado de abuso sexual infantil. Hace ocho años decidió viajar a Nepal con pasaporte falso y bajo el nombre de Kevin Hodges. 

Fue allí donde un software de reconocimiento facial equiparó su cara actual con la de entonces después de que el FBI publicara su cara en enero. 

Neil Stammer, que tenía una tienda de artículos de magia en Estados Unidos, ha sido devuelto a su país para poder así ser juzgado. 

Es el Servicio de Seguridad Diplomática de EE.UU., encargado de proteger las embajadas, quien comprueba la validez de los visados y pasaportes estadounidenses. Han sido ellos quien ha puesto a prueba este software del FBI con el fin de descubrir el posible fraude de pasaportes. 

El reconocimiento facial de Facebook, mejor que el del FBI

"Con más de 100 investigadores en 65 países dedicados a la detección del fraude de pasaportes y visas, el Servicio de Seguridad Diplomática trabaja para llevar a fugitivos como Stammer de vuelta a su país y ponerlo frente a la justicia", ha declarado Barry Moore, subsecretario adjunto de operaciones nacionales.

El FBI está desarrollando su propia base de datos de reconocimiento facial como parte del programa Next Generation Identification. Además de imágenes obtenidas por reconocimiento facial, también almacena huellas digitales, escaneo de iris y huellas palmares. 

Según Electronic Frontier Foundation la base de datos contenía en 2013 16 millones de imágenes y se prevé que en 2015 alcance los 52 millones. El FBI asegura utilizar esta base de datos para prevenir y reducir crimenes como el terrorismo.

Ha sido el grupo policial de Leicestershire el elegido para ser el primer equipo del Reino Unido en probar el software de reconocimiento facial NeoFace de NEC, que según afirman desde el cuerpo de policía, es capaz de comparar cualquier imagen digital de un sospechoso con las fotos alojadas en su base de datos.

Esta tecnología es capaz de comparar decenas de características de la cara del individuo, con rasgos faciales clave.

El nuevo software, que lleva en pruebas desde hace varios meses, reduce la cantidad de tiempo que los agentes tienen que pasar consultando su base de dato, que cuenta con más de 90.000 fotos de posibles coincidencias.

Este sistema también está preparado para iniciar su andadura más allá del charco, ya que el FBI está listo para desplegar su propio sistema de reconocimiento facial, denominado Next Generation Identification, en los 50 estados de Estados Unidos a finales de este año. 

No obstante, este último sistema ha recibido diferentes críticas, al ser superado por el sistema de reconocimiento de Facebook.

Esta no es la primera vez que la policíade Leicestershire es pionera en el uso de la tecnología en la captura de criminales. En 1987, el residente del condado Colin Pitchfork se convirtió en la primera persona en ser arrestada y condenada en base a las pruebas de ADN.

No obstante, es más que posible  que tengamos que esperar un tiempo antes de que software de reconocimiento facial pueda ser usado de la misma forma en las diferentes condenas penales.

Sólo tienes que enviar algunas fotos, y ellos se encargan del resto, todo por el pequeño precio de 5.000 dólares cada seis meses.

"He notado, en mis años de hacer de cupido, que las personas tienen tipos," dijo Talia Goldstein, fundadora de Three Day Rule, a Mashable. "La gente tiene un tipo y no es necesariamente sobre la altura o la raza o el color de pelo, pero muchos de ellos se trata de forma de la cara", explicó.

Las 10 mejores webs para buscar pareja.

Según Goldstein, qué mejor manera para encontrar esa "forma" especial que con el software de reconocimiento facial del siglo 21. 

Three Day Rule también proporciona un casamentero profesional que se reunirse con usted para hablar de su "tipo" e, incluso, preseleccionar las citas para que no pierda su tiempo con tipos que no le gustará.

La compañía llama a esto "una experiencia de citas en línea única y personalizada para solteros orientado a las relaciones", en la que la estructura facial será uno de los factores que los casamenteros utilicen para emparejar sus clientes, además de la personalidad e intereses.

Todo muy normal... ¿no?

La primera persona arrestada utilizando la nueva tecnología de reconocimiento facial de la policía de Chicago ha sido condenado a 22 años de prisión, según The Chicago Sun Times.

Pierre D. Martin, de 35 años, fue detenido por dos cargos de robo a mano armada mientras transitaba en el metro Chicago. Martin fue descubierto gracias a una tecnología de reconocimiento facial que el Departamento de Policía de Chicago comenzó a utilizar el año pasado.

Uno de los robos se produjo el 9 de febrero de 2013, cuando Martin robó a un hombre en un tren de la Línea Rosa. Sacó un arma y tomó el teléfono celular de la víctima. Días antes, el 28 de enero, Martin había robado a punta de pistola el celular de otra víctima en el mismo lugar.

Google Glass podrían ser usadas para combatir el crimen.

Aunque en ese momento Martin logró escapar, el Departamento de Policía de Chicago pudo obtener imágenes del ladrón de las cámaras de vigilancia del sistema de transporte público de la ciudad. Utilizando la tecnología NeoFace, la policía pudo comparar las fotos con 4,5 millones de fotos de detenidos del departamento y dieron con Martin, que luego fue identificado por los testigos.

Por suerte para la policía, la ficha policial de Martin estaba en el sistema porque en el 2009 había sido condenado a tres años de prisión por uso ilegal agravado de un arma. Martin también había sido puesto en libertad condicional en 2006 por posesión de un vehículo de motor robado. 

Mientras que las autoridades de Chicago seguro están celebrando el papel que jugó la tecnología de reconocimiento facial en esta detención, muchos se preocupan por los peligros que el uso de esta tecnología supone a la privacidad.

Al parecer, la compañía de la manzana llevaría trabajando desde el pasado otoño con Novauris Technology, pero ha sido ahora cuando Apple ha emitido un comunicado donde ha hecho pública la compra de esta empresa, según informa Techcrunch.

El objetivo principal de esta compra es la mejora de Siri, el sistema de reconocimiento de voz de Apple en sus dispositivos. 

No se han concretado detalles de la operación, con lo que no sabemos los términos económicos de la misma. Lo que sí sabemos es que este movimiento estratégico de Apple pretende hacerse más fuerte ante una creciente mejora de las compañías rivales del sector.

¿Cuándo llegará el futuro iPhone 6?

En los últimos dispositivos lanzados al mercado de otras compañías (sea el caso del Motorola Moto X) ya se puede observar una mejora sustancial de Google Now, el sistema de reconocimiento de voz de la compañía de Mountain View.

Además, la semana pasada también asistimos a la presentación de Cortana, el nuevo asistente virtual de Microsoft que se postula como un referente frente a Siri y Google Now. De momento está en fase beta con lo que tendremos que esperar a saber sus especificaciones. 

Los numerosos rumores del posible lanzamiento del iPhone 6 lo aplazan hasta septiembre de 2014 con lo que para entonces ya podría dejarse ver esta mejora de Siri en el futuro buque insignia de la compañía de la manzana. 

A esta presentación podría unirse la del futuro iOS 8, la nueva versión del sistema operativo de Apple.

El sistema Deepface utiliza una técnica de modelado 3D para detectar las caras y recortar y deformar para que se enfrentan a frente, en un método conocido como frontalización.

El nuevo software de Facebook realiza lo que los investigadores llaman verificación facial, es decir, reconoce que dos imágenes muestran la misma cara, y no de reconocimiento facial, que es poner un nombre a una cara.  

Esta área de inteligencia artificial de Facebook incluye un software que utiliza las redes de neuronas simuladas para aprender a reconocer patrones en grandes cantidades de datos.

"Normalmente no se ve ese tipo de mejora", asegura Yaniv Taigman, miembro del equipo de AI de Facebook, un grupo de investigación creado el año pasado para explorar cómo el aprendizaje profundo podría ayudar a la compañía "Nos acercamos al desempeño humano", concluye.

Deepface procesa las caras en las imágenes en dos pasos. Primero corrige el ángulo de la cara para que la persona de la foto mire hacia delante, usando un modelo 3D de una cara "promedio". 

Después, el aprendizaje profundo funciona como una red neuronal simulada que hace una descripción numérica de la cara reorientada.

El rendimiento del software final fue probado en un conjunto de datos normalizados que los investigadores utilizaron para el software de procesamiento de la cara de referencia, y que también se utilizó para medir cómo los seres humanos reconocen las caras coincidentes. 

El sofisticado sistema fue entrenado usando un conjunto de datos de más de 4 millones de imágenes faciales de 4.000 personas.

Consultado sobre si dos fotos desconocidas de rostros muestran a la misma persona, un ser humano acierta el 97,53 por ciento de las veces.

El nuevo software desarrollado por investigadores de Facebook puede acertar un 97,25 por ciento de las veces sobre el mismo reto, independientemente de las variaciones en la iluminación o si la persona en la foto está mirando directamente a la cámara.

Aunque todavía está en la etapa de investigación y desarrollo, el sistema propuesto por Facebook pretende reducir el error del estado actual de las tecnologías de verificación facial.

Desde Google van más allá en sus predicciones de futuro, y según ha declarado el ingeniero sénior Scott Huffman "próximamente veremos una generación de dispositivos sin pantalla que se basarán en el reconocimiento de voz".

Huffman ha declarado en una entrevista a The Guardian que Googlese ha percatado de un crecimiento significativo en las herramientas de búsqueda y reconocimiento por voz, algo que se ha logrado gracias a las investigación, como por ejemplo la oficina secreta de Apple dedicada exclusivamente a mejorar Siri, y las recientes mejoras de estos sistemas que han incorporado los dispositivos.

Esta generalización de las funciones por voz, y la calidad de éstas, ha animado a la gente a empezar a adaptarse a ellos.

"Estamos buscando un futuro donde tendremos una gran variedad de dispositivos. Tenemos un superordenador en nuestro bolsillo, pero también en nuestro reloj, en nuestras gafas y en nuestro portátil", ha dicho.

Y todavía añade más: "Algunos de estos tendrán una pantalla y un teclado, pero otros no, dado el incremento de las cifras de los usuarios que interactúan con sus dispositivos a través del reconocimiento de voz", ha asegurado Huffman.

Fuente: europapress.es