Este programa de reconocimiento facial ha ayudado a la policía de Gales

Este programa de reconocimiento facial ha ayudado a la policía de Gales

Durante el verano pasado, en la celebración de la final de la Champions League en Cardiff, la capital de Gales, la policía del sector empezó a desarrollar un programa de reconocimiento facial. Esto con el fin de revisar si estas personas que venían a la celebración estaban dentro de la base de datos de más de 500.000 personas de interés.

Un año después, la fuente de The Guardian ha reportado que este experimento ha detectado más de 2.470 sospechosos posibles. Y que de estos 2.297 se han catalogado como “falsos positivos”.

 

La policía de Gales publica los resultados del experimento en la Champions League 2017

La policía misma del Sur de Gales ha publicado que este experimento realizado durante la final de la Champions League de 2017, denominado ‘Locate’ Automated Facial Recognition (AFR), reconoció 2470 personas. De estas solo 173 eran emparejamientos positivos. También han declarado que en otros eventos han recolectado más de 2.685 alertas, de las cuales han sido solamente 234 positivos.

Estos experimento se han ido realizando para mejorar este programa de reconocimiento facial.  Logrando así para la policía realizar más de 2.000 emparejamientos positivos. Lo que los ha conducido a realizar más de 450 arrestos en los pasados nueve meses.

 

Así funciona el AFR

Este “AFR” trabaja directamente con información recapitulada por circuitos de cámaras de seguridad cerrados. Estos están instalados en sitios específicos tanto de vehículos, como en las afueras de edificios públicos y privados. En el momento que las cámaras captan algún tipo de anomalía o un emparejamiento con personas de la lista, un oficial encargado se ocupa de revisar el reporte. Esto se hace para luego enviar un cuerpo de policías a la escena si llegasen a dar con algún sospechoso.

Obviamente, el departamento de la policía establece que este programa de reconocimiento facial no es ni cercano a 100% de precisión. Sin embargo, destacan que irán implementando mejoras en el mismo sistema para lograr mejores resultados en el futuro. Añadiendo también que la mayoría de falsos positivos reportados en los informes han sido en su mayoría por imágenes en mala calidad o cuadros mal capturados.

Vía | The Verge (en inglés)

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