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Búsqueda subliminal
La cantidad de imágenes grabadas por las cámaras de seguridad cada día supera con creces la capacidad de los analistas humanos para examinarlas. Los sistemas de visión por computadora no son de mucha ayuda: todavía son demasiado primitivos para distinguir a un merodeador de un cartero. Pero los investigadores dicen que el cerebro humano puede registrar inconscientemente una anomalía en una escena, por ejemplo, una sombra donde no debería haber una, mucho más rápido de lo que una persona puede identificarla visual y verbalmente. Si las computadoras pudieran de alguna manera monitorear el cerebro y marcar estos momentos aha, los analistas de vigilancia podrían escanear muchas veces más imágenes por hora.
Ilustración de Martin O'Neill
Eso es lo que Paul Sajda, un bioingeniero del Laboratorio de Imagen Inteligente y Computación Neural de la Universidad de Columbia, espera habilitar con su sistema de visión por computadora acoplado corticalmente, o C3Vision. El prototipo de Sajda, construido con una subvención de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU., Incluye un casquete de electrodos que se coloca en la cabeza del sujeto, donde monitorea los cambios en la actividad eléctrica del cerebro. Una computadora examina esos cambios en busca de firmas neuronales de eventos e imágenes interesantes, mientras el sujeto mira un video que se ejecuta a 10 veces su velocidad normal. Las imágenes marcadas se seleccionan para un examen más intensivo.
Esta historia fue parte de nuestro número de julio de 2006
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Nuestro objetivo es acelerar la búsqueda [visual] en un 300 por ciento, dice Sajda. El sistema está diseñado no solo para encontrar objetivos muy específicos, sino también cosas que los analistas de imágenes creen que son 'inusuales', lo cual es muy difícil de hacer con un sistema de visión por computadora.
Dichos dispositivos podrían ayudar a los funcionarios encargados de hacer cumplir la ley o de la lucha contra el terrorismo a detectar signos de actividad sospechosa que, de otro modo, pasarían desapercibidos al escanear las imágenes de vigilancia. Cualquier sistema que pueda ayudar a procesar esas imágenes y priorizarlas en cuanto a la probabilidad de contener datos importantes es una gran mejora con respecto a la situación actual, dice Leif Finkel, profesor de bioingeniería en la Universidad de Pensilvania, quien fue asesor de tesis doctoral de Sajda.
Fuera del ámbito de la seguridad, los radiólogos conectados al sistema C3Vision podían examinar rápidamente cientos de mamografías para identificar aquellas que requerían una mirada más cercana, y los investigadores fotográficos podrían usarlo para identificar imágenes de una persona en particular entre los millones de fotografías en la Web. Las personas son increíblemente precisas al identificar si una imagen en particular, por ejemplo, de Marilyn Monroe o el Monumento a Washington, se presentó como una foto en una serie de cientos, incluso a una velocidad de 10 a 20 imágenes por segundo, dice Finkel.
Según las pruebas recientes de Sajda, los sujetos detectaron el 90 por ciento de las imágenes sospechosas en una serie de 10 imágenes por segundo.
Creo que es demasiado pronto para decir si este enfoque en particular funcionará en aplicaciones reales, dice Misha Pavel, profesora de ingeniería biomédica en la Universidad de Ciencias de la Salud de Oregon. Pero no tengo ninguna duda de que aprenderemos de este enfoque, y las consecuencias pueden ser aplicaciones novedosas e inesperadas.