El otro día de casualidad me topé con un ejemplo estupendo de cómo hacen uso algunas algunas app del reconocimiento facial. Obsérvese las diferencias cuando se añaden cuatro fotos a un tuit y luego se ve el resultado en la cronología de estas dos apps:
Tweetbot app, la cortacabezas
Twitter app
El resultado es muy llamativo y marca la diferencia: fotos atractivas que captan lo importante (regla #1 de las miniaturas atractivas: «mostrar rostros») frente a fotos mal recortadas donde no se ve un pimiento y por donde más bien parece haber pasado el verdugo con el hacha.
En este ejemplo las imágenes originales (excepto la primera) tienen proporción más bien cuadrada o incluso vertical – y se pueden recortar de diversas formas. Antiguamente había que seleccionarlas y recortarlas convenientemente a mano si querías crear buenas miniaturas. Hoy en día es automático. ¿Cómo? La app busca lo que es importante en la foto –en este caso los rostros– y centra ahí el recorte. Y la mayor parte de las veces funciona bien.
Obsérvese el detalle: lo importante es encontrar un rostro, pero da igual de qué rostro se trata. En otras palabras: la operación es simplemente buscar algo con ojos, nariz, boca… Pero da igual la identidad. En fotos con varios rostros se puede incluso encontrar un punto medio para que aparezcan varias personas. Además de los clientes de Twitter lo he visto en otras apps e incluso en diversos sistemas de publicación de contenidos.
Incorporar en una app o un software propio esta operación de reconocimiento de rostros puede parecer muy complejo, pero no lo es tanto: existen multitud de librerías de código abierto listas para usar. OpenFace, por ejemplo, es una de las más populares. Y el tiempo que se requiere es mínimo; teniendo en cuenta que hablamos de funciones que trabajan incluso con imágenes de vídeo en tiempo real apenas se añaden unos microsegundos a todo el proceso.