Delincvenţii care apelează la chirurgia estetică în scopul de a evita să fie prinşi vor trebui să se gândească la o altă deghizare, graţie unei noi tehnici care potriveşte feţele de dinainte şi de după operaţia estetică. Detalii, în cele ce urmează...
Programele tipice de recunoaştere facială pot fi induse în eroare chiar şi de schimbări minore ale luminozităţii sau ale poziţiei unei feţe nealterate. Identificarea postoperatorie este chiar şi mai dificilă din motive evidente, spune Kevin Bowyer, un informatician de la Universitatea Notre Dame, Indiana, a cărui echipă a dezvoltat noul sistem:
”Dacă cineva face o operaţie estetică, acea persoană încearcă să schimbe aspectul uneia sau mai multor părţi ale feţei”. Drept rezultat, rata de succes a programelor existente poate fi redusă la jumătate atunci când se încearcă potrivirea pozelor de dinainte şi de după, luate de pe site-urile web de chirurgie plastică.
Colegul lui Bowyer, Gaurav Aggarwal, a realizat că analizarea trăsăturilor faciale individuale ar putea fi mai eficientă decât cea a întregii feţe.
Aggarwal a fost inspirat de o tehnică de recunoaştere facială numită ”reprezentare izolată”, care potriveşte imaginea unei feţe comparând-o cu anumite combinaţii de trăsături individuale ale unor feţe care sunt deja prezente într-o bază de date. Dacă acea combinaţie care se apropie cel mai mult se dovedeşte a fi alcătuită din trăsături luate în mare parte de la o singură persoană din baza de date, este foarte probabil ca imaginea ţintă să fie tot a acelei persoane. Dar dacă cea mai bună variantă combină trăsături luate de la mulţi oameni diferiţi, atunci sistemul nu a reuşit să identifice noua faţă.
Cu toate acestea, pentru a funcţiona adecvat, reprezentarea izolată necesită mai multe imagini ale fiecărei persoane din baza de date, în scopul de a nu opera doar cu perechi de imagini de dinainte şi de după operaţie. Însă noul sistem poate s-o facă. El utilizează două baze de date: una generală, plină cu feţe aleatorii, şi o alta care conţine toate imaginile ”înainte” – asemănătoare cu fotografiile de identitate de la poliţie. Când o imagine ţintă ”după” este analizată, o imagine compozită cât mai asemănătoare posibil este creată folosind trăsăturile oamenilor din baza generală de date. Toate imaginile ”după” trec prin acelaşi proces. Dacă imaginea compozită creată folosind imaginea ”după” se potriveşte cu vreuna din imaginile compozite derivate din imaginile ”înainte”, cele două sunt declarate compatibile.
Echipa a descoperit că, deşi operaţia schimbă aspectul unei feţe, multe dintre trăsăturile individuale rămân aceleaşi, iar potrivirea strict în funcţie de nas sau de ochi a fost de fapt mai exactă decât unele tehnici care analizează întreaga faţă. Combinarea tuturor trăsăturilor faciale a generat o rată de succes de 78% atunci când s-au comparat imagini pre- şi postoperatorii. Echipa şi-a prezentat munca în această săptămână la Workshop on the Applications of Computer Vision, în Breckenridge, Colorado.
”Sunt pe drumul cel bun”, spune Christopher Solomon de la VisionMetric, o companie ce îşi are sediul la Universitatea Kent din Marea Britanie şi care furnizează programe de identificare facială poliţiei. El spune că noua abordare ar putea ajuta poliţia să descopere delincvenţii deghizaţi, dar că este puţin probabil ca programul să fie vreodată 100% sigur.
Textul reprezintă traducerea articolului Software could spot face-changing criminals, publicat de New Scientist. Scientia.ro este singura entitate responsabilă pentru eventuale erori de traducere, Reed Business Information Ltd şi New Scientist neasumându-şi nicio responsabilitate în această privinţă.
Traducere: Ana Cristina Dumitrache
