El software consiste en dos etapas con modelos de redes neuronales profundas: detección y clasificación facial. Inicialmente, las escenas capturadas por la cámara de vigilancia son enviadas a la primera etapa del sistema, el Detector Facial, el cual corresponde a un modelo de la arquitectura de red neuronal YOLOv7 entrenado exclusivamente para detectar rostros. Posteriormente, estos rostros son enviados a la segunda etapa, donde son identificados mediante el Clasificador Facial (basado en la arquitectura de red neuronal profunda FaceNet) que se encarga de comparar las características esenciales de la imagen con las características fundamentales de los rostros de la base de datos. Finalmente, la segunda etapa tiene como resultado el nombre del o los individuos que contiene la escena analizada.

Qué problema resuelve esta capacidad

El producto resuelve el problema de identificación de personas en cámaras digitales multimarca y de características básicas a través de enfoques de inteligencia artificial de última generación que no requieren grandes conjuntos de datos para obtener inferencias sobre escenas arbitrarias.

Cuáles son las ventajas competitivas de esta capacidad

Enseguida se listan las principales ventajas y diferencias respecto de las soluciones de nuestros competidores: 1) Solución Plug and Play: Solución completamente lista para integrarse a sistemas de cámaras actualmente desplegados. 2) Mejora en Detección Facial: El modelo de detección facial que utiliza la invención fue ajustado a rostros de individuos chilenos, adecuándose a los rasgos característicos y mejorando la precisión con respecto a los prototipos de competidores internacionales. 3) Inteligencia Artificial del Estado del Arte: La invención integra enfoques de última generación para los procesos de detección y clasificación facial, lo que dista de la lenta y poco precisa tecnología de los años 2000 que incorporan los softwares de la competencia. 4) Privacidad Mejorada: El algoritmo presentado resguarda la privacidad de datos, ya que no delega datos biométricos de individuos a entidades de terceros ni envía dichos datos biométricos a un servidor externo al equipo que ejecuta el software. 5) Circuito Cerrado: Permite ejecutarse sin necesidad de conexión a Internet, disminuyendo la posibilidad de ataques cibernéticos. 6) Cifrado de Datos: El sistema propuesto integra un modelo de tratamiento de datos en el cual la información sensible es cifrada completamente y su acceso está protegido mediante autentificación. 7) No Requiere Tener Información Biométrica de Toda la Comunidad: Una gran diferencia con los sistemas competidores es que la invención no requiere tener imágenes de toda la comunidad para funcionar, si no que sólo requiere un conjunto selectivo de imágenes de los individuos que se desea identificar. Adicionalmente, el software es capaz de generar dicho conjunto de imágenes de manera automática y sin necesidad de datos iniciales. 8) Calidad de Imágenes en Base de Datos: El sistema propuesto permite el uso de imágenes de cualquier tipo de resolución, relación de aspecto y dispositivo de captura, incluso es compatible con imágenes de individuos extraídas de internet. 9) Funcionamiento con Cámaras Multiproveedor: A diferencia de los sistemas que proveen los competidores internacionales, la invención es capaz de realizar reconocimiento facial con cámaras de cualquier marca. 10) Funcionamiento con Cámaras que no Cuentan con Soporte Oficial para Reconocimiento Facial: La invención puede realizar reconocimiento facial con cámaras que no cuentan con soporte oficial del fabricante para reconocimiento facial, por lo cual, el uso de este software no implica la compra de cámaras exclusivas con soporte oficial es este tipo de tecnología para su uso. 11) Funcionamiento sobre Escenas Arbitrarias: El sistema puede ser utilizado en múltiples entornos sin necesidad de iluminación dedicada, dado que los algoritmos fueron entrenados para funcionar incluso de noche sin necesidad de tecnología infrarroja. 12) Detección Sin Necesidad de Zoom en la Imagen ni Cámara En Posición Fija: Nuestro sistema puede operar sin necesidad de utilizar zoom sobre las caras de los individuos ni requiere mantener la cámara fija en una posición concreta, diferenciándonos de los sistemas de nuestros competidores en los que una posición y zoom particulares son necesarios para poder realizar reconocimiento facial. 13) Capacidad de ensamblar otros modelos de inteligencia artificial: Actualmente, nos estamos enfocando en nutrir el sistema con modelos de inteligencia artificial que permitan predecir en tiempo real el estado emocional de individuos en multitudes, así como también, inferir la localización, conteo y densidad de multitudes. Futuras implementaciones de algoritmos para visión por computador serán incluidas en actualizaciones posteriores del software, por ejemplo, detección de comportamiento violento, operación no segura de equipamiento de alta complejidad, entre otros.

Qué más deberías saber sobre esta capacidad

TRL 6