RedacciónT21 
Desde el fatídico 11-S los gobiernos de medio mundo, liderados por el estadounidense, no han cejado en su empeño por blindar el espacio aéreo a personas potencialmente peligrosas. Pero en su lucha por mantener una imagen de seguridad no todo han sido aciertos. Las falsas alarmas conviven con protocolos de actuación que para muchos constituyen un atentado contra su intimidad. La mejora en los software de reconocimiento facial podría ayudar a los trabajadores de los aeropuertos, por ejemplo, a saber con certeza si la persona que tienen en frente es un terrorista o sólo un turista acobardado.
Consciente de esta necesidad, el Departamento de Defensa de EEUU ha financiado una investigación de la Universidad de Texas en Dallas que tiene por objetivo encontrar la manera más precisa y rentable de identificar a todas aquellas personas que puedan suponer un riesgo para la seguridad de la nación, evitando las falsas alarmas y las detenciones de individuos que no constituyan un peligro real.
El equipo de científicos de la institución norteamericana, dirigido por la profesora de la escuela de Ciencias Conductuales y Cerebrales Alice O’Toole, ha evaluado la eficacia de los programas de reconocimiento facial y comparado los índices de éxito de diferentes software con los resultados obtenidos por medios no tecnológicos, es decir, personas expertas en la evaluación humana, según un comunicado de la citada universidad del que también se ha hecho eco la revista Science Daily.
Los algoritmos – las fórmulas que permiten a los ordenadores reconocer rostros – varían mucho entre los distintos desarrolladores de software, y la mayoría nunca han sido comparados entre sí. O’Toole y su equipo están examinando cuidadosamente el punto exacto donde aciertan y fallan estos algoritmos. Para ello examinan las similitudes en millones de rostros capturados en una base de datos, que después contrastan con los resultados determinados por los algoritmos. Los seres humanos y las máquinas deciden por separado si pares de imágenes faciales, tomadas bajo distintas condiciones de iluminación, fueron fotos hechas a la misma persona o a sujetos diferentes.
“Hasta ahora, los resultados del duelo hombre-máquina han sido sorprendentes”, confiesa O’Toole. “De hecho, los mejores algoritmos superaron a los seres humanos en la identificación de rostros”.
Tradicionalmente, la mayoría de las aplicaciones de seguridad se han basado en comparaciones realizadas por humanos. Con los resultados obtenidos por el equipo norteamericano se abre la veda a la utilización de estos programas en entornos importantes. Sin embargo, el verdadero éxito se obtiene cuando hombre y máquina trabajan unidos, como afirma la principal autora del estudio: “Al utilizar el software para detectar potenciales sujetos de alto riesgo y luego combinar los resultados con la sentencia de una persona, casi el 100% de las caras emparejadas fueron identificadas”.
La siguiente etapa de la investigación pasa por la comparación de rostros grabados en vídeo o fotografías tomadas en condiciones de escasa visibilidad. Y es que, muchas de las imágenes con las que tienen que trabajar los agentes de seguridad son de baja calidad, provienen de aparatos de baja resolución o están tomadas fuera de un circuito cerrado de televisión.
Estudio de raza
Otra vertiente del análisis estadounidense está enfocada al papel que juega la raza en la capacidad de los seres humanos para detectar rasgos faciales similares. Según la profesora O’Toole, ya existen muchos estudios sobre las destrezas humanas para abordar las similitudes y diferencias entre los miembros de distintas razas, sin embargo, existe poco material que trate los defectos o virtudes de las herramientas tecnológicas en el reconocimiento de rostros de diferentes razas.
En un artículo que será publicado próximamente en “ACM Transactions on Applied Perception”, O’Toole da cuenta de los resultados obtenidos en un experimento de identificación de patrones de diferentes razas. En él se comparaban las tasas de acierto y error de dos algoritmos enfrentados: uno occidental (realizado mediante la fusión de ocho fórmulas de países del oeste del globo) y otro oriental (construido sobre la base de cinco programas asiáticos). El algoritmo occidental reconoció más caras caucásicas que asiáticas y viceversa, el algoritmo asiático acertó más con los rostros orientales que con los caucásicos.
A continuación, se extendió la prueba a las tasas de falsas alarmas. El equipo comparó los resultados de ambos algoritmos con seres humanos de raza blanca y con aquellos que tenían alguna ascendencia de Asia oriental. En este caso, ambos algoritmos funcionaron mejor con las caras puramente caucásicas, que constituyen la raza mayoritaria en la base de datos. La ventaja del Cáucaso fue mucho mayor para el algoritmo occidental que para el algoritmo de Asia oriental.
La misma prueba, realizada esta vez con humanos, arrojó resultados similares, lo que según O’toole indica que tanto los programas informáticos de última generación como los seres humanos coinciden en sus limitaciones para reconocer rostros de otras razas.
Aunque el estudio está enfocado a aumentar la seguridad de los países frente al terrorismo, los desarrolladores de este tipo de software también tienen otros clientes potenciales. Y es que, algunas empresas privadas, como casinos ya utilizan estos programas, como recuerda la doctora O’Toole: “Ellos también quieren saber quienes están tratando de hacer trampas en su negocio”.
La investigación de la Universidad de Texas ha contado con la participación de P. Phillips Jonathon del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología, Jiang Fang, de la Universidad de Washington, y Abhijit Narvekar de los Laboratorios Alcon.
Otras investigaciones
Las investigaciones sobre el reconocimiento facial por parte de los ordenadores son múltiples y diversas. En 2008, investigadores del Departamento de Inteligencia Artificial (DIA) de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM), en colaboración con la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid, desarrollaron un algoritmo que es capaz de reconocer expresiones faciales en tiempo real (procesando 30 imágenes por segundo), asignando a la persona observada una de las seis expresiones prototípicas: enfado, asco, miedo, alegría, tristeza y sorpresa.
Aplicando el algoritmo de reconocimiento de expresiones faciales, el prototipo desarrollado por estos investigadores es capaz de procesar una secuencia de imágenes de una persona en posición frontal y en movimiento, reconociendo la expresión de su rostro. El software puede aplicarse a secuencias de vídeo en situaciones realistas, permitiendo identificar la expresión facial de una persona situada frente a la pantalla de un ordenador. Aunque de momento es sólo un prototipo, el software es capaz de realizar su trabajo en un ordenador de sobremesa e incluso en un ordenador portátil.
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