Películas como Misión Imposible Nación Secreta, o Minority Report, Skyfall, Jason Bourne y la serie 24, aparte de una acción explosiva, tienen algo en común: la policía cuenta con una tecnología muy avanzada para buscar delincuentes con cámaras que reconocen los rostros de la gente, y lo hacen a velocidad de vértigo.

¿Realidad o ficción? Pues parece que la realidad se va acercando poco a poco a esa ficción porque resulta que Renfe quiere vigilar a los viajeros usando esa tecnología. Y si hablamos de tecnología nuestra gran experta es Stella Luna de María, CEO de Pentaquark Consulting, cuenta explica en Fin de Semana con Cristina en qué consiste el reconocimiento facial por ordenador: “Es como lo de desbloquear el teléfono con Face ID. Es un avance tecnológico que se ha empezado a usar en los últimos años y que cada vez evoluciona más, ha llegado para quedarse. Es una técnica que funciona así: divide el rostro en triángulos o puntos geométricos, por ejemplo la nariz, los ojos, la boca, las orejas, la distancia con la frente, etc. y anota la distancia entre esos puntos; luego eso lo convierten en un código matemático que se almacena en una base de datos y que permite, luego, comparar eso códigos con muchos otros rostros almacenados en esas bases de datos, y cuando se produzca el ‘bingo’, se considera que hay reconocimiento fácil. Así se ha venido haciendo en los últimos años y ahora se está mejorando porque Apple, por ejemplo, lo que hace es reconocer el contorno con 30.000 puntos de luz infrarroja. Otras empresas están midiendo la distancia entre los poros de la cara”.

“Todo esto puede ser alterado y no solo eso”, acota Stella, ya que “un gemelo se puede hacer pasar por otro, gente que se parece puede engañar… no funciona del todo bien. Como siempre que nos lanzamos en los brazos de la tecnología, y yo soy la primera, hay que sopesar bien y ver las posibles deficiencias que pueda tener el sistema para optimizarlo”.

“A veces puedes poner una foto y esa foto puede suplantar a una persona”, desvela la CEO de Pentaquark Consulting, “todavía hay una cierta controversia para ver sus límites y si es realmente seguro”.

Para hacerlo “en tiempo real” aquí entra el ‘Big Data’: “Permite computar grandes masas de datos de forma masiva, cosa que antes no se podía hacer, tenemos que pensar que nuestro móvil es mucho más potente que los primeros ordenadores de IBM, tenemos auténticas máquinas de computación y eso permite que ese reconocimiento facial se puede hacer en tiempo casi real. Esto supone mayor dinamismo al proceso, que la toma de decisiones es más rápida, pero esto tiene sus contras: vamos por las calles de las ciudades y hay cámaras por todas partes, como en China. La cámara ya no es como el vídeo VHS de hace 20 años, ahora procesa información, la envía en tiempo real a un repositorio que compara con una base de datos de imágenes y que, a partir de ahí, dependiendo de la capacidad de computación de la empresa, puede tener unas consecuencias u otras”.

Renfe ha anunciado el uso de esta tecnología, y Stella explica que buscan “agilizar las cuestiones sobre seguridad en sus instalaciones como andenes, trenes, taquillas, puntos de acceso, etc., quieren evitar vandalismo, que la gente se cuele y todo lo parecido. Para un guarda de seguridad es muy complicado porque es mucha gente, pero para una cámara con sistema de reconocimiento facial es mucho más rápido”.

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Pero claro, ha habido polémica, ya que “cuando se ha puesto el pliego, Renfe, además de reconocer la cara, el color de los ojos, del pelo, etc., incluía la raza y el estado de ánimo, y eso ha hecho que algunas asociaciones de consumidores hayan preguntado que para qué necesitan ese dato. En todo caso la privacidad y el respeto a los derechos de los usuarios tienen que ir por delante, con lo que tendrán que encontrar un punto medio para cumplir con sus objetivos de seguridad usando tecnología pero, a la vez, el almacenamiento de datos y su interpretación respete los derechos de privacidad de usuarios y viajeros”.

“No es tan difícil implementarlo porque la tecnología de reconocimiento facial existe y está optimizada, solo tienen que poner una conexión de sus cámaras con el algoritmo de interpretación y una base de datos que funcione bien y permita realizar la combinación para ver si hay éxito con celeridad”, detalla Stella, que añade que “el problema de esto es que se van a almacenar muchas imágenes y tiene que quedar claro cuánto tiempo se almacenan además de otras cuestiones. Que sea un organismo público o una empresa de uso colectivo debería hacer que el proceso sea transparente”.