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Un nuevo sistema permite calcular la edad a través del rostro

Un nuevo sistema permite calcular la edad a través del rostro

Investigadores de la Universidad Nacional de Singapur han desarrollado un programa informático que permite estimar con precisión la edad de una persona. Para conseguirlo, los científicos han recopilado cientos de imágenes y videos de caras, tomados de Internet, que conforman la mayor base de datos de este tipo creada hasta el momento. El objetivo es que dicha aplicación adquiera un carácter universal, para lo que incluye instantáneas de personas de diferentes grupos raciales, tomadas con diversas condiciones de iluminación y calidad de imagen. Por Patricia Pérez.

Un nuevo sistema permite calcular la edad a través del rostro

Aunque para el ser humano pueda resultar casi un juego predecir la edad de otra persona con sólo echarle un vistazo a su cara, para los equipos informáticos resulta una tarea mucho más complicada, que requiere tiempo y un minucioso trabajo. Han sido varios los estudios en torno a esta materia, y el último aspira a conseguir un estimador universal de la edad humana.

Según publica el portal sobre ciencia y tecnología Physorg, el investigador Bingbing Ni del Centro de Ciencias Digitales Avanzadas, junto con Zheng Song y Shuicheng Yan de la Universidad Nacional de Singapur, ha desarrollado un sistema capaz de estimar con precisión la edad de una persona a través del reconocimiento facial, con independencia de su grupo étnico o de la calidad e iluminación de la imagen.

La novedad del proyecto, divulgado también en un número reciente de IEEE Transactions on Multimedia, diario académico norteamericano sobre avances en tecnología multimedia y sus aplicaciones, radica en la creación de una importante base de datos con la que entrenar al sistema antes de ponerlo a prueba de forma real.

Para ello, los investigadores desarrollaron una imagen web automática y un proyecto de minería de vídeo –que consiste en la extracción de información previamente desconocida y que podría resultar útil- en los que utilizaron consultas de búsquedas relacionadas con la edad para reunir casi 400.000 imágenes de los motores de búsqueda más populares, como Flickr o Google, así como 10.000 vídeos de YouTube.

Proceso de recopilación

Por un lado, las imágenes de caras fueron etiquetadas con la edad, de forma que pudieran utilizarse para desarrollar un nuevo algoritmo de aprendizaje con el que preparar el sistema de estimación. Para la búsqueda, se utilizaron múltiples detectores de rostros humanos basados en distintas técnicas ya existentes. Las imágenes con altas similitudes se fueron agrupando, dando como resultado una base de datos con cerca de 175 caras por grupo.

Por otro lado, los investigadores descargaron vídeos, de los que extrajeron secuencias de seguimiento de rostros. Aunque en este caso no se etiquetaron con los años, el seguimiento facial dentro de una misma secuencia se realizó a personas de la misma franja de edad; restricción que supuso un regularizador adicional para aumentar la eficacia del sistema.

Otra ventaja del vídeo es que aporta diferentes ángulos de una misma cara y con condiciones de iluminación variables.

El resultado, tras retirar las imágenes de mala calidad y las erróneas, fue una base de datos con 77.000 instantáneas, que contienen a su vez 219.000 rostros humanos. Además, a diferencia de algunas bases de datos anteriores más pequeñas, ésta incluye caras de personas de diversos grupos raciales, con condiciones de iluminación y calidad heterogéneas.

Otra de las diferencias con programas anteriores es que, al utilizar la web basada en la minería de datos, “no es necesario construir manualmente una base de datos con imágenes de caras, lo que resulta bastante laborioso y costoso”, destacó el profesor Ni.

Por el contrario, este sistema de estimación posee la capacidad de generalizar, de forma que los rasgos compartidos en la base de datos durante el proceso de entrenamiento se pueden aplicar a los rostros en general, una vez funcione realmente.

Aplicaciones

Con una calidad de imagen estándar, el sistema es capaz de calcular la edad de una persona con un margen máximo de error de cinco años. En el futuro, los investigadores esperan mejorar aun más esta herramienta informática, reduciendo al mínimo los errores, en especial con imágenes borrosas, deterioradas o de poca resolución.

De momento, ya le han buscado una amplia variedad de aplicaciones, tales como la recopilación de datos demográficos en los supermercados y otras áreas públicas, la edad específica de la interacción persona-computador o la identificación de personas a través de viejas fotografías de documentos oficiales.

Otro uso, como destaca el profesor Ni, sería el de la orientación según la edad para anuncios comerciales. “Por ejemplo, aplicaciones de señalización digital, instaladas en centros comerciales o máquinas expendedoras, podrían estimar automáticamente la edad de los clientes y recomendar, en función de ello, aquellos anuncios de productos más adecuados a su perfil”, propone el investigador.

RedacciónT21

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