RedacciónT21 
Desde el momento en que nace un bebé, sobrevuela la pregunta sobre si se parece más al padre o a la madre. Con opiniones dispares, a menudo es difícil responder a esta pregunta de forma rotunda. Durante años, los antropólogos han intentado responder sin éxito con mediciones cuantificables. Y es que, aunque el hombre puede determinar la similitud entre dos personas, no está claro cómo lo hace.
Aprovechando el gran impulso que ha experimentado la tecnología de reconocimiento facial en los últimos años, debido en parte a la expansión de la imagen a través de las redes sociales, un equipo de investigación de la Universidad de Florida Central (UCF), en Estados Unidos, aspira a utilizar el poder de una “mente mecánica” para detectar correlaciones automáticamente.
Para ello, según explica la UCF en un comunicado, han desarrollado una herramienta capaz de hacer coincidir las imágenes de los padres con las de sus hijos. El trabajo es obra del estudiante Afshin Dehghan y un equipo del Centro de Investigación en Visión Artificial de la UCF, quienes presentan sus conclusiones esta semana en el evento más importante a nivel mundial sobre visión artificial –la Conferencia IEEE sobre Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones, que se celebra en esta edición en Columbus, Estados Unidos.
El sistema informático resultante puede ser útil en la búsqueda de niños desaparecidos. “Mientras desarrollaban esta herramienta podía imaginar su uso para identificar a niños que llevan mucho tiempo desaparecidos, pues habrán madurado”, relata Ross Wolf, profesor de Justicia Penal en la UCF.
Wolf recuerda que, aunque la tecnología de reconocimiento facial se utiliza ya en gran medida en este ámbito, no se ha desarrollado hasta el punto en que pueda ser útil para identificar a personas con el paso del tiempo, algo que esta nueva herramienta podría incorporar.
Tablero de ajedrez
Este proyecto es el último capítulo de un debate científico que se ha prolongado en la UCF durante más de 60 años, en torno a si se podría dotar a los ordenadores de la capacidad de pensar. Dehghan, quien recuerda una infancia marcada por un robot con autonomía de pensamiento como el de la película Terminator, subraya que su trabajo demuestra que los ordenadores pueden "pensar profundamente" con la reconstrucción de conocimientos previos.
“Queríamos comprobar si una máquina es capaz de contestar preguntas tales como si los niños se parecen a sus padres, si se parecen a uno de los padres más que a otro, o qué rasgos de la cara son más genéticos”, apunta el investigador. Para ello comenzaron entrenado el algoritmo con más de 10.000 imágenes online de celebridades, políticos y sus hijos.
Como explican en su estudio, el sistema se centra en características específicas, para lo cual convierte las fotos en un tablero de ajedrez del que extrae pequeñas instantáneas con las partes más significativas de la cara. La herramienta compara todas las fotos rasgo por rasgo y las ordena con la pareja más probable.
Así, mientras que el hombre buscaría algo tan destacado como la sonrisa de la actriz Catherine Zeta Jones en su descendencia, el ordenador es capaz de concentrarse en otros indicadores que pasarían desapercibidos para el ojo humano, como el ojo izquierdo, el mentón o parte de la frente.
El equipo ha comprobado que su programa no sólo consigue mejores resultados que hacer coincidir las características de padres es hijos por casualidad, sino que también supera a otros programas informáticos existentes para la identificación de familiares a través de fotos de un 3 a un 10 por ciento.
Cerrando brechas
Usando este método, los investigadores han confirmado tres ideas clave para cerrar la brecha entre los estudios de antropología y la visión artificial. En primer lugar que los hijos se parecen a sus padres, a menudo en formas que pasan desapercibidas. En segundo, que en la mayoría de los casos (63 por ciento) los hijos se parecen a sus padres más que a sus madres, mientras las hijas tienen más probabilidades de parecerse a sus madres (82 por ciento).
Por último, se confirma que el algoritmo recurre a rasgos similares a los analizados en estudios de antropología, como los ojos y partes de la nariz, aunque generalmente utiliza información adicional para tomar su decisión. "Las máquinas aprenden con el tiempo", destaca Dehghan. "Cuando un ordenador registra miles de imágenes sabe lo que ha visto y es capaz de hablar sobre ello", añade.
A partir de ahora, Dehghan y su equipo seguirán trabajando para mejorar la herramienta, sobre todo de cara a su ayuda para identificar fotos de niños desaparecidos a medida que envejecen. Para ello estudiarán cómo factores como la edad y la etnia influyen en la semejanza de los rasgos faciales.
El director del centro de Visión Artificial de la UCF, Mubarak Shah, quien aconsejó a Dehghan y su equipo en el proyecto, destaca asimismo la utilidad de la herramienta en áreas como la seguridad nacional, donde las autoridades podrían usarla para determinar las relaciones entre terroristas.
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