Combinando múltiples imágenes de CCTV de baja calidad en una sola, El compuesto mejorado por computadora podría mejorar la precisión de los sistemas de reconocimiento facial utilizados para identificar a los sospechosos de delitos, sugiere una nueva investigación.

Psicólogos de las universidades de Lincoln y York, ambos en el Reino Unido, y la Universidad de Nueva Gales del Sur en Australia crearon una serie de imágenes utilizando una técnica de "promediado de rostros", un método que combina digitalmente varias imágenes en una sola imagen mejorada, eliminando variantes como los ángulos de la cabeza o la iluminación para que solo queden rasgos que indiquen la identidad de la persona.

Compararon la eficacia con la que los humanos y los sistemas de reconocimiento facial por 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 identificaban mejor un rostro cuando veían una imagen promedio que combinaba varias imágenes pixeladas. en comparación con las imágenes originales de mala calidad. Los sistemas informáticos se beneficiaron de promediar varias imágenes que ya eran de alta calidad, y en algunos casos alcanzó un reconocimiento facial 100% preciso.

Los resultados tienen implicaciones para las fuerzas del orden y las agencias de seguridad, donde baja calidad, Las imágenes pixeladas son a menudo las únicas imágenes de sospechosos disponibles para usar en las investigaciones. El método de promediado de imágenes ofrece una forma estandarizada de usar imágenes capturadas de múltiples cámaras CCTV para crear una instantánea digital que puede ser mejor reconocida tanto por las personas como por los sistemas de software.

Dr. 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 de rostros a menudo se realizan a partir de imágenes de mala calidad. Hemos demostrado que existe una forma relativamente rápida y sencilla de mejorar las imágenes pixeladas de la cara de alguien.

"También sabemos de manera anecdótica que hay muchas técnicas diferentes que las personas pueden usar como herramientas de investigación para mejorar las imágenes de baja calidad, como manipular el brillo. Nuestro método estandarizado de promediado facial podría ayudar en la identificación de sospechosos a partir de imágenes de CCTV de baja calidad donde se encuentran disponibles imágenes de múltiples cámaras diferentes. por ejemplo, de rastrear a un sospechoso a lo largo de una ruta en particular ".

En el estudio, Se pidió a los participantes que compararan una imagen de alta calidad con una imagen pixelada de baja calidad o con una creada con el método de promediado de imágenes. y determinar si representaban a la misma persona o a dos personas diferentes. Los resultados mostraron que la precisión era significativamente mayor al ver una combinación de imágenes pixeladas promedio, en lugar de una sola imagen pixelada.

Las mismas imágenes de prueba se ejecutaron a través de dos programas de reconocimiento de computadora separados, una, 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 para identificar a una persona a partir de imágenes promedio.