El reconocimiento facial se está convirtiendo en una característica cada vez más común de los sistemas de verificación biométrica. Ahora, un equipo de la India ha utilizado una máquina de vectores de soporte de clases múltiples para ampliar la forma en que funcionan estos sistemas para tener en cuenta la edad de una persona. Jayant Jagtap de la Universidad Symbiosis International (Considerada) en Pune, y Manesh Kokare del Instituto de Ingeniería y Tecnología Shri Guru Gobind Singhji, en Nanded, India, explican que la clasificación por edades humanas sigue siendo una barrera importante para la próxima generación de tecnología de reconocimiento facial, pero podría ser un parámetro adicional útil en la seguridad y otros contextos.

El novedoso marco de clasificación de edad de dos etapas del equipo basado en la apariencia y las características de envejecimiento de la piel facial utilizando una máquina de vectores de soporte de clases múltiples (M-SVM) puede clasificar, el equipo sugiere, clasifique las imágenes de rostros en uno de los siete grupos de edad. Fundamentalmente, el sistema examina las características de la imagen que coinciden con la textura y las arrugas de la piel del rostro y tiene una precisión del 94,45% de las veces. Funciona bien a pesar de factores como la genética, género, salud, condiciones meteorológicas de por vida, entorno de trabajo y de vida, uso de tabaco y alcohol. En efecto, la precisión es superior al 98% en el primer paso en el que se distinguen rostros de adultos y no adultos.

"El marco propuesto de clasificación por edades ofrece un mejor rendimiento que los sistemas de clasificación por edades existentes, ", informa el equipo. Añaden que la investigación futura buscará mejorar la precisión aún más para su uso en aplicaciones en tiempo real. Esto se hará mediante el desarrollo de un algoritmo para extraer las características del envejecimiento de la piel del rostro y mediante el diseño de un clasificador de edad eficiente. , concluye el equipo.