Crean un sistema para identificar terroristas por sus gestos
Leandro Crisol
Por lo general, la labor de localización e identificación de terroristas e insurgentes suele presentar grandes dificultades, debido principalmente al hecho de que estos suelen ir con la cara tapada con máscaras o pañuelos, dificultando los procesos que llevan a cabo los sistemas informáticos en base a las fotografías y vídeos recopilados.
Ahora Ahmad Hassanat, de la Universidad de Mu'tah en la Gobernación de Karak (Jordania), ha presentado un proyecto con el que pretende añadir un elemento más de identificación que se sume a los ya existentes, para que en su conjunto puedan facilitar las tareas de reconocimiento de terroristas y hacer todavía más precisos los resultados.
Su trabajo para ayudar en la identificación de terroristas, consiste básicamente en analizar el gesto de V de "victoria" que muchos de ellos suelen realizar con los dedos índice y corazón (o dedo medio), como es el caso de la imagen que acompaña a este artículo, donde podemos ver a un rebelde sirio que se prepara para la batalla en el este de Ajdabiya (Libia).
Aunque en los inicios de la creación de perfiles biométricos el único elemento al que se podía recurrir eran las huellas dactilares, hoy en día es posible identificar a personas por la forma de su cuerpo, incluyendo orejas, ojos o nariz, e incluso crear una identificación fiable basándose en su tono de voz o en la forma de caminar.
Desde luego, el trabajo de Ahmad Hassanat no puede ser utilizado como único elemento de identificación de terroristas, puestos que estos sistemas suelen tener en cuenta diversos factores para dar un resultado positivo o negativo. No solo por el hecho de que todavía no esté perfeccionado, sino porque cualquier persona podría realizar el gesto en cuestión en cualquier momento dado.
Actualmente el sistema se basa en el aprendizaje máquina, o machine learning, para lo cual Hassanat tomó 50 fotografías de la mano de voluntarios que hacían el gesto de V de "victoria" con su mano derecha. De todas estas, se extrajeron datos en relación a la longitud de los dedos y sus extremos, así como la unión de los mismos a la palma de la mano.
De este modo, el algoritmo de machine learning fue entrenado para reconocer dicho gesto con cualquier tipo de mano, aunque actualmente su porcentaje de precisión es de entre el 40 y el 90 por ciento, dependiendo de la calidad de imagen y otras variables, como la distancia.
Desde luego, toda idea que pueda ayudar en la lucha antiterrorista siempre será bien recibida, aunque para incluir este algoritmo al conjunto de los sistemas de identificación de terroristas, todavía hay mucho trabajo por delante en lo que respecta a mejorar su precisión, para evitar que se produzcan demasiados falsos-positivos.
[Fuente: TechnologyReview.com]
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