La combinación de múltiples imágenes de CCTV de baja calidad en un solo compuesto mejorado por computadora podría mejorar la precisión de los sistemas de reconocimiento facial utilizados para identificar sospechosos criminales, sugiere una investigación reciente.
Los psicólogos de las universidades de Lincoln y York, tanto en el Reino Unido, como de la Universidad de Nueva Gales del Sur en Australia crearon una serie de imágenes utilizando una técnica de "promedio de rostros", un método que combina digitalmente múltiples imágenes en una sola y mejoradaimagen, eliminando variantes como ángulos de cabeza o iluminación para que solo queden las características que indican la identidad de la persona.
Compararon la eficacia con la que los humanos y los sistemas de reconocimiento facial de computadora podían identificar a las personas a partir de imágenes de alta calidad, imágenes pixeladas y promedios faciales. Los resultados mostraron que tanto las personas como los sistemas informáticos eran mejores para identificar una cara al ver una imagen promedio que combinaba múltiplesimágenes pixeladas, en comparación con las imágenes originales de baja calidad. Los sistemas informáticos se beneficiaron al promediar múltiples imágenes que ya eran de alta calidad y, en algunos casos, alcanzaron un reconocimiento facial 100% exacto.
Los resultados tienen implicaciones para las fuerzas del orden y las agencias de seguridad, donde las imágenes pixeladas de baja calidad son a menudo las únicas imágenes de sospechosos disponibles para usar en las investigaciones. El método de promedio de imágenes ofrece una forma estandarizada de usar imágenes capturadas de múltiples cámaras de CCTV para crearuna instantánea digital que pueda ser mejor reconocida tanto por las personas como por los sistemas informáticos.
La Dra. Kay Ritchie, de la Facultad de Psicología de la Universidad de Lincoln, dirigió el estudio. Ella dijo: "Sabemos que no todos los sistemas de CCTV tienen el lujo de cámaras de alta calidad, lo que significa que las identificaciones faciales a menudo se realizan a partir de imágenes de baja calidadHemos demostrado que hay una manera relativamente rápida y fácil de mejorar las imágenes pixeladas de la cara de alguien.
"También sabemos anecdóticamente que hay muchas técnicas diferentes que las personas pueden usar como herramientas de investigación para mejorar las imágenes de baja calidad, como la manipulación del brillo. Nuestro método estandarizado de promedio facial podría ayudar en la identificación de sospechosos a partir de imágenes de CCTV de baja calidad dondelas imágenes de varias cámaras diferentes están disponibles, por ejemplo, para rastrear a un sospechoso a lo largo de una ruta particular "
En el estudio, se les pidió a los participantes que compararan una imagen de alta calidad con una imagen pixelada de baja calidad o una creada usando el método de promedio de imagen, y que determinaran si representaban a la misma persona o dos personas diferentes. Los resultados mostraron que la precisión fue significativamentemás alto cuando se ve un promedio que combina imágenes pixeladas, en lugar de una sola imagen pixelada.
Las mismas imágenes de prueba se ejecutaron a través de dos programas de reconocimiento de computadora separados, uno de una aplicación de teléfono inteligente y el otro un sistema comercial de reconocimiento facial ampliamente utilizado en entornos forenses. Ambos sistemas computarizados mostraron niveles más altos de precisión en la identificación de una persona a partir de imágenes promedio.
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Materiales proporcionados por Universidad de Lincoln . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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