Microsoft Azure Face: Inteligencia Artificial con reconocimiento facial | Smart Digt

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Microsoft Azure Face: Inteligencia Artificial con reconocimiento facial

Microsoft Azure Face

El reconocimiento de caras e imágenes es más que posible con Microsoft Azure gracias a los algoritmos de Inteligencia Artificial que dispone el servicio Azure Face.

Los usuarios pueden, así, disfrutar de una experiencia fluida y sin riesgos sin necesidad de tener conocimiento previos de “aprendizaje automático”, una de las características de este servicio de Azure.

De esta forma, Microsoft avanza a pasos agigantados permitiendo la detección y reconocimiento de cara humanas en imágenes permitiendo ser utilizado en diferentes escenarios cotidianos donde la seguridad y el análisis de caras son fundamentales.

Azure reconoce rostros y distintos atributos en una imagen, identifica a una persona de entre 1 millón de personas y reconoce emociones como felicidad, hastío, desprecio o miedo. Algo, sin duda, muy útil para juicios, departamentos de policía o médicos en su tarea diaria con los pacientes.

Microsoft Azure Face, reconocimiento facial

Funciones de análisis facial

  1. Detección de caras

Azure Face es capaz de identificar los rostros que aparecen en una imagen devolviendo las coordenados de la ubicación de dicha persona. Además, esta detección implica a su vez extraer datos como atributos faciales, género, edad, emociones o incluso las gafas.

Microsoft ofrece un artículo más extenso sobre esta función: Detección de caras

  1. Verificación de caras

Gracias a Verify API, el sistema puede detectar dos caras a partir de una cara que se encuentra en un objeto personal. Esto nos ayudaría, en el día a día, a ver si esas dos caras corresponden a la misma persona. De nuevo, una vez más esta función la podríamos aplicar en escenarios relacionados con la seguridad.

  1. Búsqueda de caras similares

La coincidencia de caras entre una candidata y otras alternativas es posible con Find Similar API, que se encarga de reducir las posibilidades de las distintas caras similares a la cara objetivo. Esto nos vendría bien para captar caras por imágenes.

Find Similar API presenta dos tipos de funcionamiento: matchPerson, responsable de entregar caras parecidas tras hacer un filtrado de la misma persona con Verify APY y matchFace, que se encarga de descartar el filtro de la misma persona. Ésta se encarga de ofrecer al usuario una serie de caras candidatas muy parecidas pero que no pueden corresponder a la misma persona.

Estas funciones permiten reducir los niveles de similitud al mínimo ofreciendo las caras de personas que más se ajusten a la cara objetivo.

  1. Agrupación de caras

A partir de diferentes caras, Group API divide esas caras en diversos grupos función del grado de semejanza. De esta manera, obtenemos un subgrupo obtenido a partir del conjunto inicial de caras.

Es muy probable que las distintas caras de un determinado grupo correspondan a la misma persona. No obstante, podemos encontrar distintos grupos para una única persona.

Otro factor importante a tener en cuenta aquí es la expresión de la persona.

  1. Identificación de personas

Gracias a Identify API (identificación de personas) podemos detectar una cara en una base de datos que identifica a través de reconocimiento facial. Los usuarios pueden crear la base de datos y modificarla a medida que se va trabajando sobre ella.

Estas API nos permiten acortar nuestro esfuerzo dado que éstas se encargan de establecer el reconocimiento facial desde cero permitiéndonos obtener distintas funcionalidades y aplicaciones en la nube o en el entorno local si lo preferimos mediante el uso de distintos contenedores.

Por ejemplo, nos resultaría interesante hacer uso de Azure Face en alta mar donde la seguridad de nuestros datos se puede ver peligrada y es fundamental una baja latencia.

Asimismo, otra de las ventadas de este servicio es que las imágenes se eliminan de manera automática una vez que se procesan.

En el siguiente enlace puedes encontrar una demo de Azure Face.