DEEPIN INTRODUCE LA IDENTIFICACIÓN FACIAL EN GNU/LINUX

PIONERO EN LA IDENTIFICACIÓN FACIAL EN GNU/LINUX

Deepin OS se convierte en la primera distribución GNU/Linux en ofrecer desbloqueo facial, esta nueva característica, es una de las funciones más relevantes incorporadas en la versión 20.5.

La misma está disponible para cualquier equipo «portátil o de escritorio» que cuente con una cámara reconocida por el sistema operativo.

Al comienzo del diseño de la función del reconocimiento facial, Deepin no esperaba que atrajera tanta atención en la comunidad. Hechos que declaran, los hace sentir halagados y los anima a continuar realizando desarrollos en busca de mejoras en la inteligencia y facilidad de uso del sistema operativo.

EXPERIENCIA FUNCIONAL

Para experimentar la función de reconocimiento facial, deberá abrir el Centro de control, hacer clic en «Autenticación Biométrica ->Cara->Añadir cara» y agregar los datos faciales allí.

Después de eso, los usuarios pueden cambiar el nombre y eliminar los datos. El sistema agregará automáticamente el reconocimiento facial en la pantalla de inicio de sesión como uno de los métodos de validación factibles. La próxima vez que ingrese a la pantalla de bloqueo, puede hacer clic en el botón como se muestra en la siguiente imagen para cambiar al método de inicio de sesión a reconocimiento facial. En este momento, la cámara frontal se abrirá para obtener los datos de la cara y calcularlos en tiempo real, y los recordatorios o alertas, si las hay, se mostrarán en la interfaz de usuario, instantáneamente.

Una vez que se haya realizado el reconocimiento facial, la interfaz de usuario mostrará un mensaje que le indicará «Verificación exitosa» y podrá iniciar sesión presionando la tecla Intro o haciendo clic en el botón de inicio de sesión.

IMPLEMENTACIÓN TÉCNICA

La función de autenticación de reconocimiento facial agregada en Deepin 20.5 utiliza una la solución de código abierto proporcionada por SeetaTech, utilizando la versión más ligera del modelo face_recognizer_light.csta mencionado en el proyecto, cuya estructura se muestra en la siguiente figura.

Como se muestra en la figura, la capa superior es el software que requiere la capacidad de autenticación, como el módulo de inicio de sesión y el módulo de bloqueo de pantalla. Luego, seguido por la capa PAM (Módulos de autenticación conectables) de Linux. La tercera capa es el complemento de la biblioteca dinámica llamado directamente por PAM para proporcionar el nuevo método de autenticación. En Deepin, utilizamos el módulo del Servicio de autenticación de Deepin para proporcionar el reconocimiento facial y el reconocimiento de huellas dactilares.

Al iniciar una operación de autenticación, como iniciar sesión con un nuevo usuario, la aplicación LightDM solicitará la identidad del usuario a través de PAM y luego esperará a que el usuario ingrese una contraseña en la pantalla de inicio de sesión o realice un reconocimiento facial. El usuario puede elegir el método de autenticación adecuado en la interfaz y, si se selecciona el reconocimiento facial, la solicitud finalmente llegará a Seetaface, que utilizará los datos de la cámara para compararlos con los datos faciales ya ingresados. Si la comparación es exitosa, el resultado se envía de vuelta al PAM, que notifica al programa LightDM y, finalmente, el usuario ahora podrá iniciar sesión.

SEGURIDAD Y PRIVACIDAD

Tanto Deepin como su comunidad están siempre preocupados por la privacidad del usuario, por lo que desde el comienzo del desarrollo, la solución elegida es un modo puro, sin conexión. 

No depende de ningún servicio de red, ya que el modelo de red neuronal requerido está preinstalado en el sistema. Al realizar la operación de reconocimiento, se usará directamente la CPU/GPU de la máquina local para la computación y los datos recopilados por la cámara solo se usarán en memoria y desaparecerán cuando finalice el proceso de reconocimiento.

Además, ciertos datos faciales registrados por el usuario se almacenarán en el directorio del sistema y estarán encriptados y accesibles solo para usuarios raíz (lo que significa que ninguna aplicación de terceros puede acceder a ellos), y no se utilizaran para ninguna otra operación que no sea únicamente el reconocimiento facial.

Como nota final, el algoritmo de reconocimiento facial, fuera de línea, está limitado por el tamaño del modelo de red neuronal pre entrenado y el rendimiento de la computadora. La primera versión aún no es perfecta, pero es aplicable a cualquier dispositivo con cámara, lo cual la transforma en una solución universal, por lo que la mayoría de las personas que tienen una cámara pueden usarla, pero esto es tanto una ventaja como una desventaja. Respecto de dispositivos especializados (como la luz estructurada 3D utilizada por el iPhone), por lo que esperamos que no lo use en entornos con altos requisitos de seguridad. Además, también hay algunos problemas conocidos, como que el tiempo de autenticación podría ser largo y la iluminación ambiental pudiera afectar la precisión del reconocimiento. Todavía se está trabajando para optimizarlo y mejorarlo en futuras versiones.