A veces, la verificación de identidad se asemeja a un juego de bloques de Lego. Hay piezas básicas, sin las cuales no se pueden construir las paredes de un castillo Si falta una, existe el riesgo de que toda la estructura colapse. También hay piezas decorativas, como banderas o incluso un dragón sobre la muralla. Se puede prescindir de ellas, pero la experiencia es menos completa.
Siguiendo esta analogía, el reconocimiento facial no es un componente esencial en todos los procesos de verificación de identidad—excepto, quizá, en la vigilancia. Sin embargo, añade una capa adicional de seguridad que resulta muy valiosa para muchas empresas.
En esta publicación, exploraremos cómo funciona el reconocimiento facial en la verificación de identidad y en qué escenarios su implementación es altamente recomendable.
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¿Qué es el reconocimiento facial?
Quizá haya abordado un vuelo utilizando solo sus datos biométricos, accedido a un área restringida después de que una cámara identificara su rostro o incluso pagado sus compras simplemente mirando a una cámara. Estos escenarios reflejan el creciente uso del reconocimiento facial en la vida cotidiana.
El reconocimiento facial es una tecnología biométrica que permite identificar o verificar a una persona a partir de sus rasgos faciales únicos. El principio es sencillo: una vez que se obtiene una imagen de un individuo, la tecnología la compara con una base de datos de rostros para determinar si hay una coincidencia. En el caso de los pagos con reconocimiento facial, por ejemplo, el sistema bancario analiza los perfiles de todos sus clientes para identificar a la persona que está frente al cajero en ese momento.
Este proceso se realiza mediante una comparación de uno a muchos (1:N), donde un rostro se coteja con numerosos otros en la base de datos, siendo N el número total de registros almacenados.
Generalmente, el reconocimiento facial proporciona una tasa de similitud en lugar de un resultado binario de coincidencia o no coincidencia. Esto se debe a que los rostros están sujetos a variaciones como cambios de expresión, ángulo de captura, maquillaje, accesorios y envejecimiento, entre otros factores.
¿El reconocimiento facial es lo mismo que la comparación facial?
Desde una perspectiva empresarial, el reconocimiento facial y la comparación facial son procesos distintos, aunque uno se base en el otro.
La comparación facial se refiere a la verificación facial y se realiza en una comparación 1:1. En este caso, se dispone de un documento de identidad y una selfie de una persona, con el objetivo de confirmar que ambas imágenes corresponden al mismo individuo.
Por otro lado, el reconocimiento facial implica la identificación de una persona dentro de una base de datos a partir de una sola foto. Si se busca un término alternativo para reconocimiento facial, se puede usar "búsqueda facial" o "identificación facial".
💡El campo de la biometría está lleno de tecnologías, técnicas y términos específicos. De hecho, hemos publicado una guía explicativa para ayudarle a comprender las diferencias entre los conceptos más utilizados.
¿Cómo funciona el reconocimiento facial?
En términos simples, un sistema de reconocimiento facial analiza y compara rasgos faciales para identificar a una persona. Pero veamos el proceso en detalle:
1. Captura de imagen. El proceso comienza con la captura de una imagen del rostro de la persona. Puede tratarse de una captura en tiempo real (como en un proceso de incorporación en línea o en un control fronterizo) o de una foto o video subido desde el dispositivo del usuario.
2. Detección de rostro. Una vez obtenida la imagen, el sistema de reconocimiento facial busca y detecta el rostro en ella. El propósito principal de esta etapa es separar el rostro del fondo, enfocándose únicamente en localizarlo y aislarlo dentro de la imagen.
3. Extracción de rasgos faciales. En esta fase, la tecnología de reconocimiento facial analiza características clave del rostro, conocidas como puntos de referencia faciales. Estos incluyen la distancia entre los ojos, el ancho de la nariz, la forma de la mandíbula, la posición de los pómulos, entre otros.
4. Creación de plantillas faciales. Los rasgos faciales extraídos se convierten en una representación matemática o plantilla facial. Esta plantilla es una versión digital del rostro que el sistema utilizará para la comparación.
5. Comparación facial. A continuación, el sistema de reconocimiento facial compara la nueva plantilla facial con las almacenadas en la base de datos para encontrar una coincidencia.
6. Decisión. Basándose en los resultados de la comparación, el sistema emite un veredicto, indicando si el rostro ha sido verificado o identificado.
¿Cómo es un algoritmo de reconocimiento facial en la verificación de identidad?
En la verificación de identidad, el flujo básico del reconocimiento facial sigue prácticamente el mismo esquema. Se basa en tres pasos principales: detección, análisis y comparación. Idealmente, debería incluir un paso adicional: evaluación de la calidad de la imagen.
1. Detección: El sistema identifica la presencia de un rostro en una imagen o video utilizando algoritmos capaces de detectar rasgos faciales, como los ojos, la nariz y las comisuras de los labios. Una vez detectado el rostro, el algoritmo extrae su imagen para su posterior procesamiento.
2. Evaluación de calidad: Las soluciones avanzadas de verificación de identidad recomiendan implementar este paso para mejorar la fiabilidad del reconocimiento facial. La evaluación de la imagen garantiza que cumpla con los estándares de calidad establecidos y que no existan obstrucciones, como mascarillas o gafas. Sin embargo, este paso puede omitirse si la calidad de la imagen está asegurada, por ejemplo, cuando las fotos son tomadas por personal en un entorno controlado en lugar de ser enviadas por los usuarios en línea.
3. Análisis: Al identificar características únicas del rostro, el software genera una firma facial o descriptor exclusivo para cada individuo. Estos descriptores pueden representarse como puntos en un espacio matemático. En las imágenes de una misma persona, los descriptores están cercanos entre sí, mientras que en imágenes de personas diferentes, están más distantes. Cuanto más cercanos sean los descriptores, mayor será la similitud entre las imágenes.
4. Comparación: El descriptor obtenido se compara con una base de datos de rostros previamente registrados. Con base en los resultados de la comparación, la tecnología de reconocimiento facial determina si la imagen facial proporcionada tiene un grado de similitud significativo con alguna entrada existente en la base de datos. Dependiendo de los umbrales configurados en la solución de reconocimiento facial, el valor obtenido puede interpretarse como una coincidencia o como una no coincidencia.
¿Dónde se utiliza el reconocimiento facial?
El reconocimiento facial se aplica en diversos sectores, desde la banca digital hasta la seguridad pública. Al optimizar procesos, fortalecer la seguridad y mejorar la experiencia del usuario, esta tecnología se ha convertido en un elemento clave en muchas industrias.
Por ejemplo, el reconocimiento facial desempeña un papel fundamental en la gestión de accesos y los procesos de autenticación. Muchas organizaciones lo utilizan para permitir el acceso seguro a sus instalaciones, reduciendo la dependencia de tarjetas físicas. Asimismo, muchos teléfonos inteligentes y computadoras portátiles emplean esta tecnología para desbloquear dispositivos, reemplazando contraseñas y códigos PIN con autenticación biométrica. Esto proporciona mayor comodidad y seguridad a los usuarios.
En aeropuertos y controles fronterizos, las autoridades emplean reconocimiento facial biométrico para verificar la identidad de los viajeros. Los sistemas automatizados comparan los rostros de los pasajeros con las fotos de sus pasaportes, agilizando los controles de seguridad y reduciendo la necesidad de verificaciones manuales.
Por su parte, los bancos e instituciones financieras utilizan el reconocimiento facial para garantizar el acceso seguro a aplicaciones de banca en línea, lo que ayuda a proteger las cuentas contra accesos no autorizados y fraudes. En algunas regiones, esta tecnología también se emplea para autorizar y procesar pagos, reemplazando métodos tradicionales como las tarjetas de crédito.
Cuatro escenarios donde el reconocimiento facial marca la diferencia
Si bien algunas aplicaciones convencionales del reconocimiento facial pueden generar preocupaciones sobre la privacidad, existen numerosos casos de uso recientes donde esta tecnología aporta beneficios significativos, ya sea en seguridad o en la experiencia del usuario:
→ Recuperación de contraseñas. La vulnerabilidad de los métodos de autenticación basados en el conocimiento, como contraseñas, frases secretas o incluso códigos PIN, frente a robos y fraudes es bien conocida. Con el reconocimiento facial, los usuarios pueden recuperar el acceso a sus cuentas de manera segura y conveniente simplemente capturando una nueva selfie.
→ Control de acceso en eventos masivos. Gestionar la entrada y salida de asistentes en eventos de gran escala conlleva diversos riesgos, desde aglomeraciones hasta el uso de pases falsificados. Al habilitar el reconocimiento facial, los asistentes pueden ser identificados con solo mirar a la cámara, reduciendo la congestión en los accesos y mejorando la experiencia del evento, además de facilitar un registro preciso de la asistencia.
→ Seguridad en la economía colaborativa. En plataformas de transporte compartido o alquiler de alojamientos, la integración del reconocimiento facial refuerza los procesos de autenticación. Esta tecnología ayuda a reducir actividades fraudulentas y fomenta un entorno más seguro tanto para los proveedores de servicios como para los usuarios.
→ Prevención de la adicción al juego. El reconocimiento facial permite a los individuos inscribirse voluntariamente en listas de autoexclusión, restringiendo su acceso a casinos y casas de apuestas. Al utilizar biometría facial, estos programas ofrecen un mecanismo efectivo para que las personas puedan tomar el control de su adicción y acceder a apoyo para su recuperación.
¿Cuáles son los beneficios del reconocimiento facial?
Integrar el reconocimiento facial en su flujo de verificación de identidad es una excelente manera de proteger sus sistemas, plataformas e incluso instalaciones físicas contra accesos no autorizados.
Una vez que un usuario confirma su identidad, sus datos biométricos faciales se almacenan en un perfil digital dentro del sistema. Luego, cuando necesite verificarse nuevamente, el sistema comparará cualquier nueva selfie con el perfil registrado. Si la coincidencia es lo suficientemente alta, se confirma que es la misma persona y se le concede acceso.
¿Por qué optar por reconocimiento facial en lugar de otros métodos de autenticación?
Dado el aumento de los riesgos asociados con el phishing, el uso inadecuado de contraseñas y las técnicas de ingeniería social, cada vez más empresas están adoptando enfoques sin contraseñas. En este contexto, la biometría, y en particular el reconocimiento facial, se perfila como una solución eficaz para la autenticación en entornos digitales.
Si necesita un resumen de los principales beneficios del reconocimiento facial, aquí lo tiene:
Principales ventajas del reconocimiento facial
Mayor seguridad y protección contra el fraude. Los rasgos faciales son únicos. A diferencia de las contraseñas, que pueden ser robadas o adivinadas, el reconocimiento facial fortalece significativamente la seguridad en el acceso a cuentas y sistemas. De este modo, las organizaciones pueden implementar una protección robusta contra el fraude de identidad y el robo de información.
Mejora de la experiencia del usuario. El reconocimiento facial es rápido y requiere una acción mínima por parte del usuario. No es necesario crear ni memorizar contraseñas complejas ni llevar dispositivos físicos. Basta con mirar a la cámara y, en segundos, la identidad queda verificada y el acceso es concedido. Esto proporciona una experiencia fluida y sin fricciones, algo especialmente valioso en sectores como la banca, el comercio minorista y los viajes.
Automatización de procesos y mayor eficiencia. El reconocimiento facial automatizado optimiza la verificación de identidad en flujos de trabajo como la banca en línea, la seguridad aeroportuaria y el registro de clientes. Esto se traduce en transacciones más rápidas, menor tiempo de espera y menos cuellos de botella. Como resultado, las empresas pueden agilizar sus procesos operativos y concentrarse en tareas más estratégicas.
Eliminación del error humano. Al confiar en la tecnología de reconocimiento facial, se reduce considerablemente el impacto del factor humano. Cuando los controles de identidad se realizan de manera automatizada con tecnologías avanzadas de IDV, la verificación manual se vuelve innecesaria y la probabilidad de errores humanos se minimiza al máximo.
Reducción de costos operativos. A largo plazo, los sistemas de reconocimiento facial pueden disminuir los costos asociados con la gestión de contraseñas, códigos PIN y procesos de verificación manual. Los sistemas automatizados requieren menos intervención humana, menores gastos de mantenimiento y menos tiempo dedicado a resolver problemas de seguridad relacionados con el restablecimiento de credenciales o brechas de seguridad.
Cumplimiento con normativas de seguridad. La presión de los organismos reguladores para adoptar prácticas de seguridad más estrictas sigue en aumento. En este contexto, el reconocimiento facial ayuda a las organizaciones a cumplir con regulaciones exigentes en procesos KYC (Know Your Customer), garantizando estándares de seguridad más elevados.
¿Cuáles son las preocupaciones sobre la adopción del reconocimiento facial?
Si bien la tecnología de reconocimiento facial ofrece múltiples ventajas, también presenta algunos desafíos. De hecho, muchas de estas preocupaciones son el reflejo directo de sus beneficios.
Preocupaciones sobre la privacidad
El reconocimiento facial genera preocupaciones en materia de privacidad, ya que algunas personas se sienten incómodas al ser monitoreadas o al compartir sus datos biométricos. Por ejemplo, el uso de cámaras de vigilancia en espacios públicos puede generar inquietudes sobre la protección de las libertades civiles y la recopilación de datos personales sin consentimiento explícito.
Riesgos de seguridad de datos
El almacenamiento de datos biométricos, como imágenes faciales, representa uno de los riesgos de seguridad más serios. A diferencia de las contraseñas, que pueden cambiarse, los datos biométricos son permanentes. Si esta información altamente sensible se ve comprometida por una filtración de datos, puede dar lugar a robo de identidad y fraudes sofisticados, incluyendo deepfakes y otros contenidos generados por inteligencia artificial.
Sesgo e imprecisión
Los sistemas de reconocimiento facial han demostrado en repetidas ocasiones tener problemas de precisión al identificar personas de diferentes etnias, géneros o edades. Este sesgo puede provocar falsos positivos o negativos, lo que podría resultar en discriminación o identificaciones erróneas. En el ámbito de la seguridad y el cumplimiento de la ley, estas imprecisiones pueden tener consecuencias graves.
Costo de implementación
El costo inicial para adoptar un sistema de reconocimiento facial puede ser relativamente alto. Se requiere inversión en software, hardware e integración del sistema, además de mantenimiento y actualizaciones continuas. Para organizaciones más pequeñas, esta inversión puede representar un desafío considerable.
Desafíos normativos
Debido al manejo de datos biométricos sensibles, el reconocimiento facial está sujeto a una creciente regulación legal. En algunas regiones, su uso ha sido prohibido o regulado estrictamente debido a preocupaciones sobre abusos o uso indebido. Por lo tanto, su adopción puede implicar la navegación de marcos normativos complejos.
Resistencia del público
La opinión pública sobre el reconocimiento facial está dividida, con muchas personas expresando inquietud o rechazo hacia su uso en la vida cotidiana. Esto puede generar resistencia por parte de clientes o empleados, afectando la confianza en la organización que implementa la tecnología.
Dependencia de factores ambientales
La efectividad del reconocimiento facial puede verse afectada por las condiciones del entorno. Factores como mala iluminación, ángulos de cámara inadecuados o imágenes de baja calidad pueden dificultar la verificación biométrica y provocar errores en la identificación.
¿Por qué integrar el reconocimiento facial con otros métodos de autenticación?
El reconocimiento facial es una tecnología poderosa de verificación de identidad. Sin embargo, su eficacia aumenta significativamente cuando se combina con otros métodos de autenticación.
Dado que el fraude de identidad sofisticado, como los deepfakes, se ha convertido en una amenaza cotidiana para muchas empresas, el reconocimiento facial por sí solo puede ser insuficiente sin la implementación de prueba de vida (liveness detection). Este es un mecanismo de seguridad avanzado que garantiza que los datos biométricos provienen de una persona real y no de una fotografía, video pregrabado, máscara u otro medio artificial. Esto es crucial para prevenir ataques de suplantación, en los que los estafadores intentan burlar los sistemas de verificación de identidad mediante imágenes estáticas o videos manipulados.
Las tecnologías avanzadas de prueba de vida pueden rastrear el movimiento ocular, analizar los cambios en la reflexión de la luz sobre la piel o detectar ligeros movimientos de la cabeza. Estos detalles permiten determinar si la persona frente a la cámara es real.
Además, es altamente recomendable implementar un enfoque de autenticación multifactorial (MFA), combinando el reconocimiento facial con otros métodos como contraseñas de un solo uso (OTP), escaneo de huellas dactilares o incluso el análisis de patrones de comportamiento. Este enfoque por capas reduce significativamente el riesgo de fraude de identidad y proporciona un método de respaldo en caso de que una verificación falle.
Cómo implementar el reconocimiento facial en sus flujos de trabajo
Construir un sistema de reconocimiento facial confiable requiere un esfuerzo significativo. Como mínimo, es necesario:
Desarrollar un algoritmo de detección facial que identifique rostros de manera precisa y consistente.
Entrenar algoritmos de comparación de descriptores para garantizar resultados precisos al cotejar dos imágenes.
Crear un sistema escalable que pueda buscar rostros únicos entre un gran volumen de imágenes.
Si bien es posible desarrollar estas capacidades internamente, el proceso requiere una inversión considerable de tiempo y puede no estar alineado con el enfoque principal de su empresa.
Regula ha perfeccionado su experiencia en verificación de identidad durante más de 30 años. Al integrar nuestras soluciones, que incluyen un componente de reconocimiento facial preconfigurado, su empresa puede lograr la implementación más rápida sin comprometer la fiabilidad.
Regula Face SDK permite realizar verificación biométrica con reconocimiento facial rápido y preciso, prueba de vida (liveness detection) así como comparación e identificación facial en cualquier dispositivo del usuario. Esto garantiza que solo personas reales y autenticadas accedan a sus servicios, proporcionándole un nivel de seguridad incomparable y total tranquilidad.