La matemática del anti-spoofing, explicada sin humo

Distinguir una cara de una foto de esa cara es un problema de umbrales, no de magia.

Este artículo está publicado como esquema: el enunciado y la estructura están fijados, el desarrollo llega pronto.

El problema, enunciado

Dada una imagen, decidir si delante de la cámara hay una persona o una reproducción. Un clasificador binario con costes muy asimétricos.

Genuinos e impostores no son dos nubes separadas. Todo el diseño consiste en dónde se corta el solape.

Por qué el umbral óptimo depende de lo que cuesta cada error, y en control de asistencia esos costes no se parecen en nada.

Iluminación, cámaras baratas y usuarios con prisa: por qué el umbral de laboratorio nunca sobrevive al primer turno.

Si estás pensando en hacer algo con IA y quieres hablarlo con alguien que ya lo puso en producción, escríbeme. Contesto yo.