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El umbral convierte la puntuación de similitud entre dos imágenes en una decisión: aceptar o rechazar que muestran a la misma persona. Si se eleva, normalmente se reducen las coincidencias falsas, pero también pueden aumentar los rechazos de coincidencias auténticas. Si se baja, ocurre el intercambio opuesto. No existe un umbral universalmente correcto: depende de la tarea, los datos evaluados y las consecuencias de cada error.

Qué significa el umbral en reconocimiento facial

Un sistema de reconocimiento facial calcula una puntuación que expresa cuánto se parecen dos imágenes según su algoritmo. El umbral es el punto de corte que se aplica a esa puntuación para tomar una decisión. Una puntuación que queda del lado de aceptación puede tratarse como coincidencia; una que queda del lado de rechazo, como no coincidencia.

La puntuación no es por sí sola una probabilidad universal de que las imágenes pertenezcan a la misma persona. Tampoco el umbral es una medida única de exactitud o imparcialidad: describe una regla de decisión cuyo resultado depende del algoritmo, las imágenes y la tarea.

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Qué pasa al subir o bajar el umbral

Movimiento del umbral Efecto esperado Riesgo que puede aumentar
Subirlo Hace más difícil aceptar una coincidencia y tiende a reducir las asociaciones entre personas distintas. Más imágenes de una misma persona pueden quedar por debajo del corte y ser rechazadas.
Bajarlo Facilita aceptar una coincidencia y puede permitir que más comparaciones genuinas superen el corte. Más imágenes de personas distintas pueden superar el corte y asociarse por error.

El efecto concreto debe medirse: cambiar el umbral modifica cómo se reparten los errores, pero no garantiza que el sistema funcione bien para un uso determinado.

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Falso positivo y falso negativo no son el mismo error

Falso positivo

Un falso positivo acepta una coincidencia entre imágenes de personas diferentes. NIST lo define así: “False positives are the incorrect association of two photos of different individuals.” En un control de acceso, por ejemplo, podría permitir que una persona sea reconocida como otra.

Falso negativo

Un falso negativo rechaza la coincidencia entre imágenes de la misma persona. En un control de acceso, podría impedir el paso a un usuario legítimo. Qué error resulta más grave depende del contexto; reducir uno puede aumentar el otro.

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La métrica depende de si se verifica una pareja o se busca en una galería

Verificación 1:1

La verificación compara una pareja de imágenes para decidir si corresponden a la misma persona. NIST informa la tasa de falsos matches (FMR) y la tasa de falsos no-matches (FNMR). La FNMR se calcula para un umbral elegido con el fin de alcanzar una FMR especificada; por eso una FNMR solo es interpretable junto con ese objetivo y las condiciones de evaluación. NIST: FRTE 1:1 Verification.

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Identificación 1:N

La identificación busca a una persona dentro de una galería de imágenes, por lo que no equivale a comparar una sola pareja. NIST usa las tasas FPIR (falsas identificaciones positivas) y FNIR (falsas identificaciones negativas) para esta tarea. No deben presentarse como si fueran FMR y FNMR: describen escenarios de decisión distintos. NIST: FRTE 1:N Identification.

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Por qué las imágenes y los grupos evaluados importan

La calidad de imagen puede afectar considerablemente los falsos negativos. NIST describe, entre otros factores, iluminación inadecuada o subexposición en imágenes de personas de piel oscura, sobreexposición en imágenes de personas de piel clara y cambios de ángulo relacionados con la altura de la cámara. También informa diferencias en falsos positivos entre grupos incluso con imágenes frontales de buena calidad, cuando las distribuciones de puntuaciones de similitud están desplazadas. Estos hallazgos corresponden a algoritmos y evaluaciones concretos; no demuestran que todos los productos actuales se comporten de la misma manera. NIST: efectos demográficos en reconocimiento facial.

Las tasas publicadas no deben separarse de su protocolo. Por ejemplo, en su resumen de efectos demográficos 1:1, NIST ajusta el umbral de cada algoritmo para una FMR global de 0.00001 al calcular FNMR en el escenario indicado de imágenes de entrada de inmigración aeroportuaria de calidad media comparadas con retratos de referencia de alta calidad. En la sección de falsos positivos, la página describe el uso de una FMR global de 0.00003 para evaluaciones con retratos frontales de alta calidad. Son condiciones de evaluación, no tasas recomendadas para cualquier despliegue. El resumen 1:1 indica que se actualizó el 1 de septiembre de 2026. NIST: resumen FRTE 1:1.

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El informe de NIST sobre efectos demográficos, publicado en 2019, documenta variaciones entre algoritmos, grupos y condiciones evaluadas; sus resultados no deben extrapolarse automáticamente a cada sistema o entorno. NISTIR 8280: efectos demográficos en FRVT. NIST también advierte que la importancia relativa de las diferencias demográficas en tasas de falsos positivos y negativos depende mucho de la aplicación. NIST: resumen del estudio de 2019.

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Qué comprobar al comparar evaluaciones

  • Si el sistema hace verificación 1:1 o identificación 1:N.
  • Qué tasa de error se fija como objetivo y con qué umbral.
  • Qué imágenes se usaron y bajo qué condiciones de iluminación, ángulo y calidad.
  • Las tasas de falsos positivos y falsos negativos por separado.
  • Si se informan diferencias entre grupos y cómo se midieron.
  • Qué consecuencia operativa tiene cada tipo de error y qué alternativa existe cuando ocurre.

Un valor de evaluación asociado a un objetivo de FPIR o a una colección específica de imágenes no constituye una recomendación general de configuración. Para decidir un umbral de despliegue hace falta evaluar el sistema en condiciones representativas del uso previsto y ponderar el coste de ambos errores.

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