¿Qué es una herramienta de búsqueda facial?

Probablemente ya conozcas la búsqueda facial. Es un sistema que encuentra personas en internet a partir de sus fotos.

En pocas palabras: Subes una foto tuya y la herramienta busca imágenes de ti en otros sitios web.

¿Cómo se desarrolla un modelo de IA?

Empecemos por el hardware: Para desarrollar modelos de IA más grandes, los programadores suelen utilizar ordenadores con varias GPU potentes. Las GPU pueden realizar muchos cálculos matemáticos al mismo tiempo.

Después, los programadores escriben el código. Python y frameworks de IA como PyTorch o TensorFlow se utilizan habitualmente para definir qué debe aprender el modelo y qué datos se usarán para entrenarlo.

Cuando el código está listo, recopilan imágenes y entrenan el modelo. El modelo recibe una enorme cantidad de ejemplos. Al principio, la mayoría de sus respuestas son incorrectas. Cada vez que comete un error, sus parámetros internos, llamados pesos, se ajustan ligeramente hasta que los resultados son satisfactorios.

A continuación explicaremos cómo los modelos de IA para la búsqueda facial encuentran y comparan rostros en las imágenes, y cómo se encuentran imágenes en internet.

¿Cómo funciona el reconocimiento facial?

El reconocimiento facial funciona en varios pasos. Esta es la explicación más sencilla:

1. Detectar un rostro en una foto

El primer paso consiste en encontrar el rostro en la imagen que has subido. El sistema detecta dónde está y lo separa del fondo y de los demás objetos de la foto.

¿Cómo se entrenan los modelos de reconocimiento facial?

Los modelos de reconocimiento facial se entrenan con un gran número de imágenes de rostros. Durante el entrenamiento, la IA aprende qué rasgos faciales son útiles para distinguir a unas personas de otras. Con el tiempo, el modelo aprende a reconocer similitudes entre distintas fotos de la misma persona.

En pocas palabras: Se le muestran tantas imágenes a la IA que aprende a distinguir unos rostros de otros.

2. Analizar los rasgos faciales

Después, la IA analiza el rostro. Calcula las distancias entre diferentes rasgos y crea una representación matemática de lo que ha encontrado.

3. Convertir el rostro en un vector

En lugar de guardar descripciones como «ojos grandes», el sistema representa estos rasgos mediante números. Así, los ordenadores pueden comparar un rostro con millones de otros de forma mucho más fácil y rápida.

4. Comparar rostros

La IA compara los rasgos faciales detectados con los rostros del índice de búsqueda o de una base de datos. Los rostros con vectores similares se consideran posibles coincidencias.

Después, el sistema puede calcular una puntuación de similitud y mostrar primero los resultados más cercanos.

Rastreadores web: ¿Cómo se recopilan las imágenes?

Para encontrar imágenes, un motor de búsqueda facial primero necesita crear un índice de imágenes. Para ello utiliza rastreadores web.

Los rastreadores web son programas automatizados que visitan páginas web de acceso público. Cuando el motor de búsqueda encuentra una imagen en una de esas páginas, la añade a su índice. Si detecta un rostro, el sistema puede crear un vector facial que más adelante podrá comparar con las fotos que suban los usuarios.

¿Son lo mismo los modelos de búsqueda facial y los LLM?

A veces se confunden la búsqueda facial y los LLM. La respuesta sencilla es:

No, los modelos de búsqueda facial y los LLM no son lo mismo, aunque ambos son modelos de IA.

Los LLM son modelos que generan texto, como ChatGPT o Google Gemini.

Por lo tanto, herramientas de búsqueda facial como lenso.ai o eyematch.ai no son LLM. Son motores de búsqueda inversa de imágenes que utilizan sus propios modelos de IA.

Lenso.ai también utiliza IA no generativa y no es un LLM. Puedes conocer mejor las diferencias entre la IA generativa y la no generativa en este artículo: IA generativa e IA no generativa: ¿cuáles son las diferencias?

Author

Kinga Jasinska

Marketing Specialist