Matías Jullian V.

Un dicho popular es que la cara es una ventana al alma. Teniendo en cuenta una metáfora de esta naturaleza, uno puede encontrar intrigante comprender cómo las características físicas, conductuales y emocionales de una persona pueden decodificarse desde la cara misma. Con el creciente poder deductivo de las técnicas de aprendizaje automático, es cada vez más plausible abordar tales cuestiones a través del desarrollo de marcos computacionales apropiados.

Varios nichos

Los programas computacionales para el análisis de rostros humanos han encontrado recientemente un nicho en muchas áreas de aplicación. Estos incluyen visión artificial, psicología, biometría, seguridad e incluso atención médica.

La naturaleza atractiva y práctica de tales técnicas de análisis facial se destaca por la gran cantidad de información que puede proporcionar de manera no invasiva. Como era de esperar, tales aplicaciones ya han encontrado el camino para proporcionar señales útiles del estado de salud, la identidad, la belleza y el comportamiento de un individuo, todo lo cual se puede mejorar con la información no invasiva que proviene directamente de la cara.

Además, el análisis computarizado del rostro humano puede proporcionar señales fuertes y útiles para los atributos personales, como la edad, la etnia y, más apropiadamente, el género, en el contexto actual.

Aunque el reconocimiento automático de género ya está disponible, los métodos existentes usan imágenes estáticas y comparan las características faciales fijas. Sin embargo, una reciente investigación realizada por la Universidad de Bradford es la primera en utilizar el movimiento dinámico de la sonrisa para distinguir automáticamente entre hombres y mujeres.

Mapa de referencia

Dirigidos por el profesor Hassan Ugail, el equipo trazó un mapa de 49 puntos de referencia en la cara, principalmente alrededor de los ojos, la boca y la nariz. Los usaron para evaluar cómo cambia la cara a medida que sonreímos debido a los movimientos musculares subyacentes, incluidos los cambios en las distancias entre los diferentes puntos y el "flujo" de la sonrisa: cuánto, a qué distancia y a qué velocidad los diferentes puntos la cara se movieron cuando se formó la sonrisa.

Para hacer esto, formularon un marco computacional capaz de captar las características dinámicas de una sonrisa y que mide los cambios en la cara durante una sonrisa, teniendo en cuenta un conjunto de características espaciales en la cara en general: el área de la boca, el flujo geométrico alrededor de las partes prominentes de la cara y un conjunto de características intrínsecas basadas en la geometría dinámica de la cara humana. Esto les permitió identificar 210 parámetros dinámicos diferentes sobre cómo se forman las sonrisas.

El equipo investigó si existen diferencias notables entre hombres y mujeres, y descubrieron que sí: las sonrisas de las mujeres son más amplias que las de los hombres.

Más expresivas

Ugail, el líder de la investigación, explicó que "nos enfocamos específicamente en estudiar la sonrisa, ya que se considera una expresión facial rica, compleja y sofisticada, formada a través de la acción sinérgica de las emociones". Agregó que, "anecdóticamente, se piensa que las mujeres son más expresivas en cómo sonríen y nuestra investigación ha confirmado esto. Las mujeres tienen una sonrisa más amplia, expandiendo su área de boca y labios mucho más que los hombres".

El equipo creó un algoritmo basándose en su análisis y lo probó contra el video de 109 personas mientras sonreían. La computadora fue capaz de determinar correctamente el género en el 86% de los casos y el equipo cree que la precisión podría mejorarse fácilmente.