14 enero, 2016

Prueban aplicación forense para reconocer a sospechosos en imágenes borrosas

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Un equipo del departamento de Ciencia de la Computación UC, adelantó los resultados de un trabajo de investigación sobre aplicaciones forenses que buscan mejorar el reconocimiento de rostros a partir de imágenes ópticas borrosas, obtenidas por cámaras de video corrientes.

Las primeras pruebas son alentadoras y podrían perfeccionar los sistemas de búsqueda de personas sospechosas en actos terroristas y delictivos, a través de los registros fotográficos o de videos que captan los equipos de seguridad, entre otros.

“Hoy el reconocimiento de caras funciona bien si el registro del rostro es de buena calidad, frontal y cuando tiene una expresión neutral. Sin embargo, cuando algunos de estos elementos varían, los algoritmos de identificación empiezan a fallar”, señaló Domingo Mery, académico de Ingeniería UC que dirige el proyecto, junto al estudiante de postgrado Daniel Heihnson.

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En algunos ensayos se ha logrado un 90% de eficiencia en el reconocimiento de rostros, a partir de una base de datos de 100 personas en imágenes frontales, según el profesor Mery.

El ingeniero precisó que en Estados Unidos se ha intentado mejorar las aplicaciones de este tipo de tecnologías, pero todavía hay una gran distancia entre lo que se quiere hacer y lo que se está desarrollando. “Reconocer caras con imágenes de muy mala calidad o bien ocluidas, es muy difícil”, indicó el experto.

Agregó que en el atentado de Boston (2013), hubo muchas fotografías tomadas por el público y había un par de sospechosos del acto terrorista, pero las imágenes eran de muy mala calidad y borrosas. Esto provocó que los algoritmos de reconocimiento de rostros fallaran y que la parte computacional no diera abasto.

“Las pruebas de laboratorio que llevamos adelante, se han realizado con fotografías de personas que van siendo cada vez más borrosas. Este escenario controlado, permite desarrollar nuevos algoritmos que sean capaces de reconocer rostros difusos”, explicó Domingo Mery.

En algunos ensayos, dijo el académico, se ha logrado un 90% de eficiencia en el reconocimiento de rostros, a partir de una base de datos de 100 personas en imágenes frontales. “La idea es contar con programas de identificación a escalas más grandes. Con 50 o 100 personas funciona bien, pero cuando la base de datos es mayor, el sistema de reconocimiento empieza a decrecer”, contó el ingeniero UC.

Para el equipo de investigadores, los experimentos realizados son prometedores, pero falta efectuar pruebas con imágenes en situaciones reales. “Con este proyecto buscamos aprovechar también las grandes capacidades computacionales que hay en la actualidad. Si hace 20 años se trabajaba con algoritmos basados en una sola imagen, hoy se están utilizando millones de imágenes”, comentó el investigador

Domingo Mery destacó que cada año hay más científicos trabajando en mejorar la efectividad y rapidez del reconocimiento de caras y objetos, mediante el sistema de visión de computador. El ingeniero valoró a su vez la creciente comunidad científica chilena que hay por este campo en varias universidades del país, que cada día atrae a más estudiantes.

Los avances registrados fueron presentados en el Workshop de aplicaciones forenses durante la última Conferencia Internacional de Visión por Computador organizada en Santiago, que reunió a unos 1.500 expertos del mundo en visión artificial.

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