Solución de reconocimiento facial: 80% de precisión en la identificación de rostros

Innowise ha desarrollado una solución avanzada de reconocimiento facial para mejorar la seguridad y agilizar los procesos de identificación.

Cliente

Industria

Industria minorista

Región

Cliente desde

2020

Nuestro cliente es una empresa australiana desarrollo de software y Empresa de consultoría IT especializada en la creación de soluciones informáticas para el sector minorista. Esta empresa cuenta con un impresionante historial de conceptualización, diseño, desarrollo y puesta en marcha de una serie de soluciones digitales para el comercio minorista destinadas a diversas categorías de productos, como mercancías generales, ropa y comestibles.

Esta empresa, que opera a escala mundial, ofrece un conjunto de productos altamente escalables y atiende a una clientela diversa, que va desde gigantes multinacionales del comercio minorista hasta propietarios de tiendas individuales.

Desafío

Mejora de la precisión del reconocimiento facial en el sector minorista

A nuestro equipo se le encargó el desarrollo de un sistema puntero de reconocimiento facial para el comercio minorista. El objetivo principal del proyecto era crear una arquitectura escalable y distribuida que empleara varios algoritmos para un reconocimiento facial preciso.

Un obstáculo importante con el que nos encontramos fue la inconsistencia en la calidad y las características de las entradas de vídeo y sus respectivas imágenes. Esta incoherencia se debía principalmente a las distintas condiciones de iluminación y a la calidad dispar de los fotogramas de entrada, lo que dificultaba la capacidad del sistema para identificar y analizar con precisión los puntos antropométricos y sus rasgos adyacentes. Superar este reto era crucial para garantizar la fiabilidad y eficacia de la solución de reconocimiento facial.

Las imágenes presentadas a continuación están iluminadas de forma no homogénea o borrosa o "dos en uno": borrosa y no homogénea a la vez. Es complicado obtener un resultado de reconocimiento satisfactorio a partir de estos fotogramas.

Solución

Mejorar la seguridad y la eficacia del comercio minorista con un sistema de reconocimiento facial

Innowise se embarcó en un proyecto para desarrollar un software de reconocimiento facial personalizado y adaptado al sector minorista.

Diversos algoritmos de reconocimiento facial

Hemos implementado una colección de algoritmos de reconocimiento facial, como PCA de reconocimiento facial no gestionado, PCA de reconocimiento facial gestionado y eigenfaces de reconocimiento facial gestionado. Estos algoritmos son perfectamente intercambiables y ofrecen flexibilidad y adaptabilidad para satisfacer requisitos específicos.

Reconocimiento facial no gestionado PCA

Este enfoque utiliza el análisis de componentes principales (ACP) para identificar y extraer eficazmente los rasgos faciales clave, mejorando la capacidad del sistema para reconocer rostros en diversas condiciones.

Reconocimiento facial gestionado PCA

Mejorando el marco básico del PCA, este método introduce la gestión de la precisión para optimizar la extracción de características, garantizando un reconocimiento fiable incluso cuando la calidad de la imagen varía.

Reconocimiento facial gestionado eigenfaces

Aprovechando la técnica de los eigenfaces, el sistema emplea una sofisticada selección de eigenvectores para mejorar la eficacia del reconocimiento, especialmente útil para procesar grandes volúmenes de imágenes.

Mejoras en la precisión de las imágenes y el rendimiento del sistema

Nos centramos en mejorar la precisión de las imágenes y el rendimiento del sistema. Mediante la implementación de dos algoritmos de OpenCV para la detección de rostros y la localización de ojos, conseguimos un reconocimiento facial estable y fiable.

Sin embargo, encontramos dificultades con la precisión del algoritmo de localización ocular. Por eso configuramos el sistema para detectar los centros de las pupilas de los ojos, lo que mejoró notablemente la estabilidad del sistema. Este ajuste facilitó una estabilización de la imagen, una rotación y una normalización de la escala más precisas, al tiempo que filtraba las imágenes captadas en ángulos incorrectos.

Procesamiento eficaz de imágenes por lotes

Para simplificar las tareas de procesamiento de imágenes, Innowise desarrolló un módulo de procesamiento de imágenes por lotes. A continuación, integramos este módulo en el sistema para permitir la extracción eficaz de imágenes de series de imágenes, vídeos o cámaras. Ahorra significativamente tiempo y esfuerzo, permitiendo operaciones fluidas incluso cuando se manejan grandes volúmenes de datos.

Integración con un sistema de circuito cerrado de televisión (CCTV)

La integración de una solución de reconocimiento facial con un sistema de circuito cerrado de televisión (CCTV) consiste en combinar la tecnología avanzada de reconocimiento facial con la infraestructura de vigilancia existente. Esta integración transforma las capacidades de vigilancia, permitiendo una identificación precisa en tiempo real de las personas dentro de las tiendas o almacenes. Este sistema refuerza las medidas de seguridad contra el acceso no autorizado y optimiza la gestión de los empleados mediante el control de la asistencia y el comportamiento. Este enfoque integral garantiza un entorno operativo más seguro y eficaz para los establecimientos minoristas.

Ahora, la solución de reconocimiento facial puede acceder a las secuencias de vídeo en directo de las cámaras de CCTV. Contribuye al análisis de los rostros de los individuos dentro del flujo de vídeo en tiempo real. La solución de reconocimiento facial emplea sofisticados algoritmos para detectar y extraer rasgos faciales de las secuencias de vídeo. Estos algoritmos analizan las características únicas de cada rostro, como la forma de los ojos, la nariz y la boca.

Además, la integración incluye funciones como el seguimiento facial, que permite al sistema seguir los movimientos de una persona a través de diferentes vistas de cámara. Esta función mejora el conocimiento de la situación y proporciona una visión global de las actividades de sus empleados.

Tecnologías

Back-end

.NET 3.5 SP1, C# 3.0 y SDK de plataforma

Cloud

AWS (Kinesis Video Streaming, EC2, EKS, ECR, S3, Glue)

DevOps

Jenkins, Nginx, Docker, Docker Compose

Machine learning

OpenCV, ONNX Runtime, Armadillo, Scikit-learn, numpy, pandas

VCS

Git, GitHub

Proceso

Nuestro proyecto de desarrollo de reconocimiento facial comenzó con una evaluación exhaustiva de los requisitos del cliente. Para agilizar el proceso de desarrollo, adoptamos la metodología Scrum. Este enfoque incluía reuniones diarias para actualizar los progresos en tiempo real y demostraciones mensuales para presentar los avances y solicitar la opinión del cliente.

Organizamos nuestro flujo de trabajo y documentación utilizando Jira y Confluence, garantizando un seguimiento eficiente de las tareas y el intercambio de conocimientos, mientras que Microsoft Teams sirvió como canal principal para la comunicación con los clientes.

En el centro de nuestra estrategia técnica estaba la integración de algoritmos de vanguardia para la detección precisa de rostros y ojos. Una innovación clave fue perfeccionar la capacidad del sistema para detectar el centro de las pupilas y mejorar la calidad de la imagen mediante una mejor estabilización y normalización, lo que es crucial para resolver el problema de la calidad irregular de la entrada de vídeo.

Este exhaustivo enfoque ágil nos permitió ofrecer un sistema de reconocimiento facial a medida y de alto rendimiento que satisfacía las necesidades específicas del cliente, demostrando nuestro compromiso con la innovación y la satisfacción del cliente.

Equipo

Analista de negocio

Jefe de proyecto

Científico de datos

Desarrollador de Back-End

Desarrollador de Front-End

Resultados

Mayor seguridad e identificación facial simplificada

Conseguimos un alto nivel de precisión a la hora de identificar y distinguir a los individuos, incluso cuando trabajamos con fuentes de calidad inferior. Esta precisión mejoró significativamente las medidas de seguridad al proporcionar una autenticación robusta, permitiendo a las personas autorizadas acceder de forma segura a las zonas y sistemas restringidos, impidiendo la entrada no autorizada. Además, el sistema permitió la supervisión en tiempo real a través de cámaras de videovigilancia, detectando y alertando rápidamente al personal de seguridad sobre personas no autorizadas o sospechosas que intentaban entrar en zonas restringidas.

En general, el sistema de reconocimiento facial demostró ser una solución muy fiable, eficaz y segura para la identificación y autenticación. La solución ofrece ventajas en varios sectores, como el control de acceso, la gestión de la asistencia y la mejora de la experiencia del cliente.

Duración del proyecto

Mayo 2020 - Octubre 2020

80%

índice de precisión en la identificación de rostros

75%

ahorro de tiempo para la verificación de los empleados

Casos relacionados

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