El reconocimiento facial es un subconjunto de gran campo de la investigación y la tecnología del reconocimiento de patrones. El reconocimiento de rostro humano se ha convertido en uno de los métodos de autenticación biométrica más importantes de las últimas décadas, debido a su potencial para una amplia variedad de aplicaciones y áreas (vigilancia, seguridad en el hogar, control de fronteras, etc.). Los sistemas biométricos de identificación personal, desarrollados por varios proveedores, consiguen una muy alta precisión en el reconocimiento de la cara. La mayoría de estas aplicaciones requieren [1]:
La principal ventaja en comparación con otros enfoques es que el reconocimiento facial no requiere la colaboración por parte del usuario puesto que las imágenes de la cara se pueden adquirir desde la distancia por una cámara. Otra ventaja es que los dispositivos de adquisición son baratos y se están convirtiendo en elementos básicos.
El principal inconveniente del reconocimiento facial es la actual relativa facilidad con que puede ser burlado.
Sin embargo, en comparación con el reconocimiento del hablante, el reconocimiento facial alcanza resultados mucho mejores. En general, hay tres enfoques principales basados en el tipo de datos que se utilizan en el proceso de reconocimiento: los métodos basados en la imagen de intensidad en 2D, los que se basan en métodos de datos faciales en 3D y la técnica que utiliza ambos tipos de datos. El proceso completo de reconocimiento consta principalmente de 3 etapas. La primera de ellas es la de adquisición y el procesado previo, la segunda es el registro de datos y la tercera etapa es el reconocimiento. Una descripción detallada sobre el reconocimiento facial 2D y 3D se puede encontrar en el módulo de Identificación de Usuario.
En los sistemas modernos se puede implementar el reconocimiento facial múltiple. En ese caso se detectan todos los rostros en las imágenes. Las posiciones de las caras detectadas están asociadas con la imagen. A continuación, la imagen se divide en varias muestras basadas en las posiciones de las caras detectadas. Estas muestras generadas representan todas las caras en la escena y permiten realizar el seguimiento de cada cara por separado. La división de la imagen es un paso principal hacia el reconocimiento facial múltiple dentro de los sistemas.