Quizás más de uno de nosotros tiene perdidos a algunos de sus parientes lejanos. Facebook y Twitter, por ejemplo, nos han dado la oportunidad de encontrar a parientes de los que hace mucho no sabíamos de ellos, pero ahora una nueva investigación podría ayudarnos a localizar a esas personas de las cuales ya no sabemos nada desde hace mucho. Llámese una combinación de técnicas de inteligencia artificial y fotos en la web, pero es una de las mejores oportunidades de hallar a algún pariente desentendido. El reconocimiento facial parece ser la técnica útil para este tipo de trabajos.
La tecnología de reconocimiento de rostros se ha usado usualmente para identificar a quienes amenazan la seguridad en algún ámbito, aeropuertos, bancos, etc. Sin embargo, un nuevo uso de este tipo de reconocimiento podría ayudar a identificar quiénes son parientes por ejemplo. El ser humano es muy bueno hallando parecidos entre las personas. Es claro que ciertas características físicas de una familia se tienen que ir evidenciando de alguna manera entre sus miembros. Estas características aisladas son visibles incluso en fotos de baja calidad.
Con esto en mente el estudiante de doctorado Ruogo Fang, de la Universidad de Cornell, intentó este enfoque usando 22 características faciales. Sin embargo, en lugar de usar técnicas típicas de reconocimiento facial, tales como las ‘eigenfaces’ (que podría decirse son rostros canónicos si seguimos la idea de los eigenvalores), las características se construyen manualmente para llevar cuenta de la relación genética. Las características entonces son seleccionadas usando datos genéticos como aquellos que se heredan (quizás el color de los ojos, la forma particular de las orejas o nariz, etc.).
Estas características teóricas se usaron entonces para descubrir su habilidad predictiva en una base de datos de padres e hijos. De las 22 características, solamente 6 fueron buenas para usarse tanto en la práctica como en la teoría. Esto no significa necesariamente que la genética está equivocada, sino que algunas medidas no tienen la suficiente variación para ser usada en este estudio. Las características más importantes (de las 6) fueron:
- el color de ojos
- color de la piel
- distancia entre la nariz y la boca
- distancia entre los ojos y la nariz
Cabe decir que se usó un clasificador simple de vecindades.
El algoritmo se probó y logró un 71% de éxito mostrando tanto similitudes como antagonismos. Esto quizás a muchos no le suene como un gran logro, pero los seres humanos lograron solamente el 67% en esta misma prueba. Sin duda el algoritmo de la máquina es ligeramente mejor. Así que si busca a parientes perdidos hace mucho tiempo, quizás la inteligencia artificial pueda ayudarle.
Fuente: Cornell University