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Diferentes iniciativas, públicas y privadas, están creando una variedad de aplicaciones que tienen como objetivo el análisis de la cara para conocer diferentes aspectos de nuestra psique y estado físico. A través del estudio de los movimientos y otros parámetros del espacio facial, estas empresas aseveran ser capaces de saber si una persona miente, se encuentra enferma e incluso conocer su orientación sexual.
El 8 de septiembre se publicó un estudio de la Universidad de Stanford en el que se informaba de la creación de un algoritmo capaz de predecir, con un gran nivel de exactitud, la orientación sexual de una persona a través del análisis de su cara.
El programa desarrollado por un equipo de dicha universidad llegó a analizar más de 35 mil fotografías protagonizadas por rostros humanos. Los resultados arrojaron que el algoritmo acertó la orientación sexual de 81 por ciento de los hombres y 74 por ciento de las mujeres que aparecían en las imágenes.
La gran mayoría de aplicaciones centradas en la medición de aspectos faciales tienen como objetivo conocer las emociones de los sujetos analizados. Empresas como Kairos o Affectiva, entre otras muchas, llevan años analizando patrones y colaborando con psicólogos y otros expertos para establecer si un individuo siente alegría, tristeza, miedo u otros sentimientos.
La mentira podría tener los días contados gracias al desarrollo del análisis facial llevado a cabo por algoritmos de aprendizaje automático. En noviembre de 2015 la publicación New Scientist informaba sobre un programa que estudió los rostros de 121 acusados, por diferentes causas, durante sus juicios. La aplicación fue capaz de identificar quién estaba diciendo la verdad en 75 por ciento de los casos, un porcentaje superior al 59.5 por ciento de probabilidades que tenemos los humanos de discernir si nos están engañando o no.
La seguridad es uno de los campos en los que más están trabajando las empresas que utilizan este tipo de tecnología. La israelí Faception apareció el año pasado en las secciones de tecnología de los grandes medios intencionales gracias a su software de análisis facial capaz de reconocer si un individuo cualquiera posee tendencias terroristas o pedófilas, entre otras probabilidades. Tras su aparición en los medios, varios expertos indicaron que el programa tenía más fantasía que realidad.
Si bien es cierto que muchos de los algoritmos usados para conocer las emociones del público a través de sus caras funcionan cada vez con mayor precisión, aquellos que señalan ser capaces de predecir y categorizar a una persona dentro de un patrón (tendencias, orientación sexual etc.) no lo hacen con el mismo rigor.
A través de una simple fotografía del rostro, la aplicación Face2Gene es capaz de detectar si un paciente está aquejado por una enfermedad rara. El software de la compañía del mismo nombre es un claro ejemplo del potencial que tiene este tipo de tecnologías en el terreno médico.
Google y otras grandes empresas están apostando por proyectos similares que buscan convertirse en un apoyo para el personal sanitario.
Incluso en el terreno de la educación el análisis facial por parte de algoritmos tiene su espacio; recientemente The Verge informaba sobre Nestor, un software de reconocimiento facial que detecta si los alumnos están prestando atención a las clases o no.
El programa, llamado Nestor, es aplicado en el curso que acaba de iniciar en septiembre pasado en la ESG Bussines School de París, concretamente en varias clases en línea en las que los alumnos atienden a través de una computadora por no poder acudir al aula.
La idea de sus creadores es usar los datos de monitorización constante que Nestor recoja para mejorar el rendimiento por parte tanto de alumnos como de profesores, según han comentado sus creadores, la empresa LCA Learning, durante la presentación del software en un evento celebrado nada menos que en las Naciones Unidas en Nueva York.
Nestor se cuela dentro de las webcams de los alumnos para analizar el movimiento ocular y las expresiones faciales de estos, usando sus algoritmos para determinar qué estudiantes están de verdad prestando atención a la lección y quienes están distraídos.
De hecho los profesores podrán saber incluso en qué momento la atención de un estudiante empieza a decaer y actuar en consecuencia.
De entrada Nestor será probado en clases online, pero la idea es situarlo también dentro de las aulas físicas para cosas como avisar mediante notificaciones a los propios alumnos de que no están prestando atención, convirtiéndolo en un ayudante virtual del profesor. Redacción
Lleva años analizando patrones y otros expertos para establecer si un individuo siente alegría, tristeza, miedo u otros sentimientos
Capaz de detectar si un paciente está aquejado por una enfermedad rara. El software de la compañía del mismo nombre es un claro ejemplo del potencial que tiene este tipo de tecnologías en el terreno médico
75 por ciento de efectividad de un programa para reconocer mentiras
59.5 por ciento de efectividad tienen los humanos para reconocer mentiras
JJ/I
