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Es un procedimiento común el proteger el rostro de una persona cuando ésta es, por ejemplo, entrevistada sobre un hecho criminal y en donde quiere mantenerse en el anonimato.

Lo que se hace es hacer un mosaico de su cara, pixeleándolo -valga la expresión- de forma que se vea el rostro sin que se vean las facciones. La idea es que el rostro no sea reconocible.

Pues bien, este problema está siendo atacado por computadoras con aprendizaje profundo y con resultados sorprendentes.

Científicos de la Universidad de Texas en Austin y de la Universidad de Cornell, están usando aprendizaje profundo -una técnica de las redes neuronales- para adivinar correctamente las identidades de personas fotografiadas y pixeleadas, en un intento de ocultar su identidad.

Y aunque los seres humanos tienen un acierto de 0.19 por ciento, el sistema de la computadora es capaz de acertar al rostro con un 83% de precisión cuando se le permiten cinco intentos.

“Hacer una imagen difusa o pixelearla se usa frecuentemente para esconder la identidad de las personas en fotos y videos”, dice Vitaly Shmatikov, un profesor de ciencias de la computación en Cornell.

“En muchos escenarios, el adversario tiene una muy buena idea de quien puede estar en la foto debido a que tiene un conjunto pequeño de personas que podrían aparecer en la imagen. Solamente necesita darse cuenta quién puede ser el que esté en la foto”, añadió.

Este es el escenario en el que Shmatikov y colegas han estado trabajando para llegar a los resultados que ahora tienen.

“Esto muestra que las técnicas tradicionales para esconder el rostro de una persona son de muy poca protección y que pueden poner a dichas personas -si son reconocidas- en algún riesgo”.

El reto es hacer notar que estos métodos populares no protegen a las personas, pues los algoritmos que se están usando a través del aprendizaje profundo nos pueden mostrar con un grado de certeza importante, quién está en las imágenes en donde se tratan de ocultar los rostros.

Referencias:

Digital Trends 

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