联邦学习下用OpenMax识别未知人脸，兼顾隐私与安全

Facial recognition powered by Artificial Intelligence has achieved high accuracy in specific scenarios and applications. Nevertheless, it faces significant challenges regarding privacy and identity management, particularly when unknown individuals appear in the operational context. This paper presents the design, implementation, and evaluation of a facial recognition system within a federated learning framework tailored to open-set scenarios. The proposed approach integrates the OpenMax algorithm into federated learning, leveraging the exchange of mean activation vectors and local distance measures to reliably distinguish between known and unknown subjects. Experimental results validate the effectiveness of the proposed solution, demonstrating its potential for enhancing privacy-aware and robust facial recognition in distributed environments. -- El reconocimiento facial impulsado por Inteligencia Artificial ha demostrado una alta precisión en algunos escenarios y aplicaciones. Sin embargo, presenta desafíos relacionados con la privacidad y la identificación de personas, especialmente considerando que pueden aparecer sujetos desconocidos para el sistema que lo implementa. En este trabajo, se propone el diseño, implementación y evaluación de un sistema de reconocimiento facial en un escenario de aprendizaje federado, orientado a conjuntos abiertos. Concretamente, se diseña una solución basada en el algoritmo OpenMax para escenarios de aprendizaje federado. La propuesta emplea el intercambio de los vectores de activación promedio y distancias locales para identificar de manera eficaz tanto personas conocidas como desconocidas. Los experimentos realizados demuestran la implementación efectiva de la solución propuesta.