Los dos hombres, identificados como Tamerlan Tsa aev y Dzhokhar Tsa aev, hermanos originarios de Chechenia, participaron en un intenso tiroteo con la policía en Cambridge, Massachusetts (EE.UU.), la noche del jueves. La pareja robó un 7/11 y mató a un oficial de policía del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts, en EE.UU.) antes de secuestrar un coche y entrar en una batalla campal con la policía en las afueras de Watertown. El mayor de los dos hombres, Tamerlan Tsa aev, resultó muerto durante un tiroteo con la policía, mientras que su hermano menor, Dzhokhar, se dio a la fuga pero fue finalmente capturado.
Los expertos señalan que el FBI podría haber utilizado imágenes de la escena del atentado del lunes, junto con software de reconocimiento facial, para hacer búsquedas en las bases de datos de identidad. El enfoque probablemente se hará más común en el futuro a medida que la nueva tecnología haga más fiable el uso del reconocimiento facial en las imágenes de vigilancia y espectadores.
Usar software de reconocimiento facial en la investigación de Boston no resulta sencillo, puesto que las imágenes disponibles son muy diferentes de las almacenadas en las bases de datos, que están iluminadas uniformemente, son frontales y recuerdan a las fotos de los pasaportes. Con tales fotos policiales se pueden encontrar coincidencias con un 99 por ciento de precisión, señala Anil Jain, profesor y experto de la Universidad Michigan State dedicado al reconocimiento facial. Esta cifra cae hasta el 50 por ciento en el caso de imágenes de buena calidad pero que posean complicaciones añadidas, como sombreros o gafas.
No es posible intentar llevar a cabo el reconocimiento facial en imágenes como las hechas públicas por el FBI el jueves, señala Jain. Sin embargo, puede que existan otras imágenes y vídeos que contengan una mejor vista y que podrían tener una calidad suficiente, asegura. "Podrías buscar entre todas las otras imágenes basándote en la ropa", indica, "[y luego] podrías localizar a la misma persona y recoger múltiples imágenes".
Esta búsqueda se podría hacer manualmente, aunque el FBI también es probable que tenga acceso a un software capaz de acelerar el proceso, haciendo coincidir imágenes y vídeos que muestren la misma escena o área, indica Brian Martin, director de investigación biométrica en MorphoTrust, una empresa que proporciona tecnología de reconocimiento facial al FBI y al Departamento de Defensa de EE.UU..
Una imagen encontrada entre las muchas proporcionadas por testigos y cámaras de vigilancia tampoco tendría que ser una imagen policial perfecta, asegura Martin. "Existen muchas técnicas para limpiar una imagen", señala. "Se podría mejorar la resolución, corregir sombras o girar la pose de la cara".
Los algoritmos de reconocimiento facial tienen dificultades cuando la cara de una persona está girada más de aproximadamente 20 grados, afirma Martin, aunque el software de su empresa puede corregir giros de hasta 45 grados. Lo hace utilizando un conocimiento integrado de la geometría facial y rellenando el lado oculto de la cara haciendo una copia de la parte visible.
Aún así, incluso si el FBI es capaz de encontrar una foto que pueda usar en su sistema de búsqueda de reconocimiento facial, no van a lograr dar con un único nombre, inclusive si la persona está en el archivo. "En este tipo de situación lo que se trata es de generar opciones por donde avanzar", señala Martin, y los agentes tendrían que analizar manualmente una lista de decenas o cientos de posibles coincidencias.
El FBI y otras agencias policiales y de seguridad tendrán cada vez más oportunidad de usar el reconocimiento facial a medida que crezca el volumen y la calidad de las imágenes de cámaras de vigilancia y espectadores a partir de teléfonos móviles. Esa tendencia está alentando, y en algunos casos directamente financiando, a empresas como MorphoTrust y académicos como Jain para trabajar en tecnologías que podrían hacer que el reconocimiento facial se utilice habitualmente en las investigaciones criminales de mayor y menor calibre.
El equipo de Martin en MorphoTrust está trabajando en la fabricación de software que pueda manejar mejor el tipo de imágenes que aparecen en los datos de vigilancia y espectadores. "En un caso como este normalmente no sueles conseguir una buena vista frontal que esté bien iluminada", afirma Martin. "Estamos tratando de ir más allá y poder compensar cosas como que una cara esté girada más de 45 grados a un lado".
Con la financiación del FBI, Jain en Michigan State está trabajando en la creación de un software para emparejar caras en vídeo de vigilancia de baja calidad con bases de datos de imágenes existentes. Otro proyecto se está encargando del desarrollo de un sistema capaz de buscar en una base de datos de caras una coincidencia a partir de un bosquejo dibujado por un artista forense o a partir de una foto parcial o anticuada.
Otros investigadores están probando replanteamientos más fundamentales de los algoritmos de reconocimiento facial. Marios Savvides, profesor asistente en la Universidad Ca egie Mellon y director del Centro de Biometrica Cylab, ha desarrollado una tecnología que puede crear una imagen precisa de alta resolución de una cara a partir de una de baja resolución, y que puede corregir giros parciales de rostros frente a la cámara.
El software de Savvide empareja rostros girados hacia el lado ya que hace un cálculo de qué aspecto tendrían las caras de archivo si estuvieran giradas en el mismo ángulo, y también hace un seguimiento de características que sean todavía visibles. Esto evita tener que asumir que el lado oculto de una cara coincide con el visible, como ocurre con la tecnología de MorphoTrust, afirma Saviddes.
"En muchos de los casos hoy día, como con Boston y otros delitos, la policía tiene a su disposición imágenes de baja resolución y fuera de ángulo con las que no pueden hacer nada", señala Saviddes, "pero podemos cambiar esa situación".