El reconocimiento facial es una tecnología muy empleada a día de hoy en smartphones de todas las categorías como sistema biométrico de seguridad. No obstante, esta tecnología puede usarse en sistemas de vigilancia a nivel global, y puede ser empleado por cualquier gobierno que se lo proponga. Ahora, un nuevo estudio publicado por el Instituto Nacional de Tecnología y Estándares de Estados Unidos (NIST, por sus siglas en inglés), ha determinado que estos sistemas de reconocimiento facial fallan más según el sexo o la raza de las personas.
De acuerdo con el mencionado estudio, muchos algoritmos de reconocimiento facial identifican de forma errónea las caras de personas de raza afroamericana o asiática, suponiendo hasta un 10 por ciento más de error que en las caras de personas de raza caucásica. Además, el estudio de Estados Unidos también indica algo adicional, y es que el reconocimiento facial falla aún más en cuanto metemos en la ecuación el sexo de las personas. De este modo, el informe afirma que existen más errores cuando se realizan labores de identificación en caras de mujeres afroamericanas o asiáticas.
Para elaborar el estudio, el NIST ha utilizado 189 algoritmos de reconocimiento facial de 99 desarrolladores diferentes. No obstante, se excluyen empresas de gran calibre como Amazon, que no permitió que los investigadores analizasen sus algoritmos de reconocimiento.
vía: BBC
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