El desafío propuesto se centró en evaluar las mejores tecnologías de reconocimiento facial para la detección de ataques de suplantación de identidad empleando información multimodal
La competición se celebró en el marco del congreso ‘Computer Vision and Pattern Recognition’ (CVPR), que tendrá lugar entre el 16 y el 20 de junio en California y en el que Gradiant presentará su trabajo, centrado en una propuesta de anti-spoofing facial
Gradiant lo ha vuelto a hacer. Nuestros expertos en tecnologías biométricas han participado recientemente en el workshop ‘Chalearn Workshop on Face Spoofing Attack’ del CVPR 2019, una competición de carácter internacional centrada en evaluar las prestaciones de los sistemas biométricos faciales para la detección de ataques de suplantación de identidad utilizando información multimodal. En esta ocasión, el desafío se centró en emplear los últimos avances en la investigación de la comunidad de inteligencia artificial para crear algoritmos de detección de suplantación de identidad robustos y precisos.
El equipo Gradiant obtuvo el octavo puesto a nivel mundial en esta competición, que contó con más de 300 participantes expertos en tecnología biométrica de todo el mundo. El trabajo de nuestros compañeros consiguió estar entre los 10 primeros equipos a nivel mundial y segundos en el top europeo, por delante de otras organizaciones referentes en tecnología de reconocimiento facial como Idiap Research Institute o el Institute of Computing Technology (ICT), CAS de China.
La mayor conferencia en el ámbito de la visión artificial del mundo
La competición se celebró en el marco del congreso Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019), que tendrá lugar entre el 16 y el 20 de junio en Long Beach (California). “El CVPR es el evento internacional de referencia en el ámbito de la inteligencia artificial aplicada a visión artificial” apunta Daniel González, director del área de Información Multimodal en Gradiant. En California, el equipo presentará su trabajo ‘Deep Anomaly Detection for Generalized Face Anti-Spoofing’ centrado en una propuesta de anti-spoofing facial para la detección de anomalías empleando técnicas de deep learning sin necesidad de procesar un vídeo entero, simplemente haciendo uso de imágenes RGB. Con esta información, el algoritmo que hemos desarrollado puede determinar si la persona que aparece en la fotografía es real o si, por el contrario, se trata de un intento de suplantación de identidad. “Presentar nuestra solución en el CVPR, más allá del puesto obtenido en la competición, es un reconocimiento a la calidad de las tecnologías de Gradiant”, destaca González. Este trabajo será presentado, tanto en sesión oral como en formato póster, los días que dure el evento. Los asistentes podrán conocer en detalle nuestra tecnología el lunes 17 de junio de 11:00 a 11:20 horas en el espacio 102 B.
Gracias a nuestro expertise en soluciones biométricas de reconocimiento facial, aprovechamos nuestras soluciones de verificación de identidad para resolver el desafío planteado en la competición: detectar ataques de suplantación de identidad empleando información multimodal (información proveniente de tres fuentes de información: imágenes RGB, profundidad e IR).
Trayectoria avalada internacionalmente
No es la primera vez que Gradiant obtiene un buen resultado en una competición de estas características. En 2017, nuestro sistema de reconocimiento facial obtuvo la mejor puntuación en la conferencia IJCB 2017, por delante de empresas como FUJITSU Laboratories LTD (Japón), CpqD y Universidad de Campinas (Brasil) o Idiap Research Institute (Suiza). Además, a principios del mes de junio, nuestros compañeros presentaron nuestras soluciones en el congreso más importante en biometría del mundo, International Conference on Biometrics (ICB 2019).
Con más de diez años de experiencia en investigación biométrica, Gradiant ha conseguido transferir tecnologías seguras hacia sectores como el de la banca, la salud y el de la seguridad. Siguiendo esta filosofía, ponemos a disposición de la industria nuestras tecnologías de biometría para dispositivos móviles en tres modalidades complementarias: cara, voz y reconocimiento de firma.
