Cómo la tecnología de reconocimiento facial podría ayudar a rastrear a los sospechosos de terrorismo

El FBI hizo un llamado al público el jueves para que le ayudara a identificar a dos hombres que aparecen en las fotos y videos pixelados y que son sospechosos de estar involucrados en los ataques con bomba del lunes en Boston.

Los dos hombres, ahora identificados como Tamerlan Tsarnaev y Dzhokhar Tsarnaev, hermanos originarios de Chechenia, estuvieron involucrados en un tiroteo dramático con la policía en Cambridge, Massachusetts, el jueves por la noche. La pareja robó un 7/11 y mató a un oficial de policía del MIT antes de secuestrar un automóvil y involucrar a la policía en batallas campales en el suburbio de Watertown. El mayor de los dos hombres, Tamerlan Tsarnaev, murió durante un tiroteo con la policía, mientras que su hermano menor, Dzhokhar, sigue prófugo el viernes por la mañana.

Coincidencia facial: Una multitud de espectadores cerca del lugar de la primera explosión de bomba.

Los expertos dicen que el FBI podría haber usado imágenes de la escena del atentado del lunes, junto con software de reconocimiento facial, para buscar en las bases de datos de identidad. Es probable que el enfoque se vuelva más común en el futuro a medida que la nueva tecnología haga que el uso del reconocimiento facial en la vigilancia y las imágenes de los transeúntes sea más confiable.

La implementación de software de reconocimiento facial en la investigación de Boston no es sencilla porque las imágenes disponibles son muy diferentes de las fotos de estilo pasaporte, frontales y uniformemente iluminadas almacenadas en las bases de datos de las fuerzas del orden. Estas fotos policiales se pueden combinar con aproximadamente un 99 por ciento de precisión, dice Anil Jain , profesor del estado de Michigan experto que trabaja en reconocimiento facial, una cifra que cae a alrededor del 50 por ciento para imágenes de buena calidad pero con complicaciones adicionales como una persona con sombrero o anteojos.

Intentar el reconocimiento facial en imágenes como las publicadas por el FBI el jueves está fuera de discusión, dice Jain. Sin embargo, puede haber otras imágenes y videos disponibles que contengan una mejor vista que podría tener la calidad suficiente, dice. Podría buscar todas las demás imágenes basándose en la ropa, dice, [y luego] podría localizar a la misma persona y recopilar varias imágenes.

Dicha búsqueda podría realizarse manualmente, pero el FBI probablemente también tenga acceso a software que podría acelerar el proceso al hacer coincidir imágenes y secuencias de video que muestran la misma escena o área, dice Brian Martin, director de investigación biométrica en MorphoTrust , una empresa que proporciona tecnología de reconocimiento facial al FBI y al Departamento de Defensa de EE. UU.

Una imagen encontrada entre las muchas proporcionadas por testigos y cámaras de vigilancia tampoco tendría que ser una foto policial perfecta, dice Martin. Existen numerosas técnicas para limpiar una imagen, dice. Puede mejorar la resolución, corregir sombras o rotar la pose de la cara.

Los algoritmos de reconocimiento facial tienen dificultades una vez que la cara de una persona se gira más de unos 20 grados, dice Martin, pero el software de su empresa puede corregir giros de hasta 45 grados. Lo hace utilizando el conocimiento incorporado de la geometría facial y rellenando el lado oculto de una cara copiando desde el lado visible.

Aún así, incluso si el FBI puede encontrar una foto para enviarla a su sistema de búsqueda de reconocimiento facial, no devolverá un solo nombre, incluso si la persona está registrada. Con este tipo de situación, está tratando de generar clientes potenciales, dice Martin, y los agentes esperarían filtrar manualmente una lista de decenas o cientos de posibles coincidencias.

El FBI y otras agencias policiales y de seguridad verán una oportunidad cada vez mayor de utilizar el reconocimiento facial, a medida que aumente el volumen y la calidad de las cámaras de vigilancia y las imágenes de los espectadores de los teléfonos móviles. Esa tendencia está alentando, y en ocasiones financiando directamente, empresas como MorphoTrust y académicos como Jain para trabajar en tecnologías que podrían hacer que el reconocimiento facial se use de manera rutinaria en investigaciones criminales tanto mayores como menores.

El equipo de Martin en MorphoTrust está trabajando para hacer que el software sea más capaz de manejar el tipo de imágenes que aparecen en los datos de vigilancia y transeúntes. En un caso como este, normalmente no se obtiene una buena vista frontal que esté bien iluminada, dice Martin. Estamos tratando de traspasar los límites para que puedas compensar cosas como una cara a más de 45 grados hacia un lado.

Con fondos del FBI, Jain en Michigan State está trabajando en un software para hacer coincidir rostros de videos de vigilancia de baja calidad con bases de datos de imágenes existentes. Otro proyecto está desarrollando un sistema que puede buscar en una base de datos de rostros una coincidencia con un boceto dibujado por un artista forense o una foto parcial o desactualizada.

Otros investigadores están probando repeticiones más fundamentales de los algoritmos de reconocimiento facial. Marios Savvides , profesor asistente en Carnegie Mellon y director de su Cylab Biometrics Center, ha desarrollado una tecnología que puede crear una imagen precisa de alta resolución de un rostro a partir de uno de baja resolución, y que puede corregir rostros parcialmente apartados de la cámara.

El software de Savvide hace coincidir las caras giradas hacia un lado calculando cómo se verían las caras en el archivo cuando se giraran en el mismo ángulo, y también rastreando las características que aún son visibles. Eso evita tener que asumir que el lado oculto de una cara coincide con el visible, como en la tecnología de MorphoTrust, dice Saviddes.

En muchos casos de hoy, como en Boston y otros delitos, las fuerzas del orden tienen imágenes de baja resolución y fuera de ángulo con las que no pueden hacer nada, dice Saviddes, pero podemos cambiar eso.

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