Un laboratorio de vigilancia de EE.UU. que, según Forbes, recibió fondos de entre 1.000 y 2.000 millones de dólares en los últimos años creó un sistema a través del que podría identificar el nombre de una persona a través de la imagen de su rostro.
El desarrollo está a cargo del centro de investigación sin fines de lucro Mitre Corp, que utilizó una base de datos de más de 13.000 imágenes de rostros recabados de Internet, cada una de ellas etiquetada con su nombre. Así se logró alcanzar una eficacia de entre el 72 y 80,5 % cuando el sistema debió elegir entre dos nombres para una cara. «Supera ampliamente la precisión esperada del 50 %», explicaron.
De acuerdo con Forbes, el centro de investigación sugirió que su sistema de reconocimiento facial puede funcionar tanto para designar un nombre a través del análisis de las características de un rostro o de manera inversa, seleccionando una cara para un nombre que le sea dado.
Hasta el momento se desconoce si el Gobierno de EE.UU. tiene acceso a esta tecnología, aunque se trata precisamente del único cliente de Mitre Corp.
Antecedente
La primera investigación de este tipo fue desarrollada por investigadores de la Universidad Hebrea de Jerusalén (Israel), que afirman que el nombre de una persona puede estar reflejado en la apariencia de su rostro.
En su estudio, comprobaron que las personas podían inferir en un 28,21 % de los casos el nombre de alguien entre cinco opciones. Ese porcentaje, según se indicó, fue mayor al esperado, del 20 %. En tanto, cuando a una computadora entrenada con un conjunto de datos de 100.000 rostros se le daban dos nombres como opción, acertaba en un 59 % de las veces, cuando lo estimado era un 50 %.
Según explicaron desde la institución, los «estereotipos de nombre incluyen una apariencia facial prototípica», por lo que hay una «representación compartida para el aspecto ‘correcto’ asociado con cada nombre». «Con el tiempo, estas expectativas estereotípicas de cómo deberíamos vernos podrían manifestarse en nuestra apariencia facial», concluyeron.
RT
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