Engañar a los sistemas de reconocimiento facial es (relativamente) fácil si sabes cómo

La polémica que enreda la privacidad con los avances del reconocimiento facial ha dejado de ser una anécdota para convertirse en un debate serio. Y no hablo sólo de casos en China, donde ya aplican esta técnica hasta para comprobar si la gente va en pijama o no por la calle: tu rostro es analizado para ver porno en Australia, para vigilarte en las escuelas y en las calles de Estados Unidos y para pagar el autobús en Madrid.

Con este panorama, en el que incluso en Europa estudia no vetar este modo de identificar a las personas, crecen las estrategias para burlar las cámaras de reconocimiento facial. Las imágenes de los manifestantes de Hong Kong evadiéndolas puede que sólo sean el aperitivo de algo mucho más extendido, que abarca desde maquillaje hasta máscaras y prendas de todo tipo.

Una de las primeras iniciativas sobre esto es CV Dazzle, un proyecto que nació en 2010 para burlar el algoritmo Haarcascade de detección facial que apareció en ese entonces. ¿Cómo? Pues con peinados y maquillaje aplicados de forma que las cámaras de reconocimiento eran incapaces de reconocer una cara.

La imagen superior da un buen ejemplo de ello: ningún algoritmo espera encontrarse pelo liso dando la vuelta a todo el cuello o extendiéndose en forma de 'pinchos'. El maquillaje se aplica en zonas estratégicas de la cara, donde las facciones son más determinantes y están más cerca la una de la otra, usando colores y diseños completamente fuera de la común. Es ahí donde los algoritmos de reconocimiento sacan los datos más críticos para identificarnos, y por lo tanto estos maquillajes los neutralizan.

Curiosamente, son peinados y maquillajes "pendientes de actualización". La propia web de la iniciativa reza que el algoritmo Haarcascade ha quedado obsoleto frente a las redes neurales más modernas, y que están preparando un nuevo catálogo de looks anti-reconocimiento preparados para las detecciones de 2020.

Otro tipo de maquillaje que burla las detecciones es el que te envejece a propósito. Acentuando las arrugas, cambiando las proporciones de tu cara simulando que tu piel está más caída y exagerando las sombras provocas que los algoritmos no puedan detectarte bien e incluso recopilen información incorrecta. Y si un algoritmo se basa en datos que no son correctos, sus resultados son inválidos.

Si la idea de maquillarnos no nos gusta, siempre podemos optar por utilizar máscaras. Cualquier máscara que tape nuestra cara funcionará, obviamente, aunque hay algunas ideas que van un poco más allá. En la imagen de arriba puedes ver la idea del neerlandés Jip van Leeuwenstein, reflejada desde BusinessInsider: una máscara transparente pero que distorsiona la luz gracias a que su forma actúa de lente. A los sistemas de detección les resulta imposible identificar a alguien con esta máscara, pero otras personas pueden identificar gestos y expresiones faciales conservando así la posibilidad de interactuar.

Martin Backes, un diseñador alemán, propone un pasamontañas que cubra toda nuestra cabeza con una versión muy pixelada de una cara. Perdemos esa posibilidad de interacción limpia con otras personas, aunque al menos nuestra boca y ojos no quedan demasiado tapados.

Zack Blas tiene otra propuesta que no puede ir más directa al grano: una máscara monocolor que deforman el rostro completamente para que las cámaras ni siquiera se den cuenta de que ahí hay una persona. Recuerdan vagamente a los zombies de la saga de juegos 'The Last of us'.

Y si no queremos taparnos la cara, esta bufanda ideada por la diseñadora Sanne Weekers nos cubre la cabeza de rostros para que los sistemas de reconocimiento los confundan con nuestra verdadera cara.

Algo menos sofisticado pero igual de ingenioso son estas gafas con unos LED de luz quasi-infrarroja incorporados. Al encenderse alrededor de nuestros rasgos faciales, las cámaras son incapaces de analizarlos corectamente ya que dicha luz añade un ruido que difumina la imagen. La propuesta es del profesor del Instituto Nacional de Informática de Tokio Isao Echizen, quien garantiza que la visión de la persona que lleve esas gafas no se ve afectada incluso con esas luces encendidas alrededor de sus ojos.

Y una última idea es directamente provocar que las cámaras eviten identificar la forma de una persona colgándonos una fotografía grande con un fondo que se parezca al de una calle con otras personas. Si los sistemas de reconocimiento necesitan identificar una persona antes de buscar su cara, quedan completamente anulados de esta forma. Simple, pero ingenioso.

Qué puedes hacer para burlar la identificación sin depender de estas ideas

Hay algunos consejos para que los sistemas de reconocimiento facial no sepan identificarte en momentos delicados, y sin que eso implique ponerte maquillajes que modifiquen tu cara, dispositivos con proyectores o máscaras con materiales raros. He aquí algunos de los más sencillos:

Si el clima acompaña, lleva una bufanda que tape toda tu cara incluyendo la parte inferior de tu nariz.
Lleva un gorro o sombrero que cubra tu peinado, y mantén la vista hacia el suelo al andar.
Si tienes el pelo largo, péinalo de modo que cubra tu frente y rasgos de tu cara como las cejas y parte de los ojos.
Llega gafas de sol grandes y cuyos cristales sean capaces de reflejar la luz infrarroja.
Las barbas ayudan a camuflar algunos rasgos de nuestro rostro. Si puedes, déjatela crecer.
Si quieres compartir alguna fotografía de tu cara en tus redes sociales, antes modifícala ligeramente para confundir los sistemas de reconocimiento.

No sería raro que con el tiempo, los algoritmos de reconocimiento facial mejoren gracias al progreso de la Inteligencia artificial y aprendan a sortear todos estos intentos de burlar sus algoritmos. Eso podría iniciar la clásica carrera del gato y la liebre, con las cámaras mejorando día a día y la ciudadanía urdiendo nuevas técnicas para evitar ser identificada. El futuro dirá si acabaremos llegando a eso.

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La noticia Engañar a los sistemas de reconocimiento facial es (relativamente) fácil si sabes cómo fue publicada originalmente en Xataka por Miguel López .