El algoritmo que permite saber qué aspecto tendrás a los 60 años
Expertos en computación crean una técnica que envejece caras jóvenes y crea versiones más jóvenes de los rostros mayores
Madrid
¿Cuántas arrugas tendrás
dentro de 20 años? Ya existen técnicas para simular la apariencia que
alguien tendrá en las décadas siguientes de su vida, pero suelen llevar
tiempo y tienen un alto coste. El experto en computación Grigory
Antipov, de los laboratorios Orange, en Francia, ha desarrollado junto
con su equipo un algoritmo que permite hacerlo con facilidad. La técnica
no solo envejece caras jóvenes, sino que crea versiones más jóvenes de
los rostros mayores.
Antipov ha desarrollado un software de aprendizaje profundo (es decir, un conjunto de algoritmos en aprendizaje automático) para solucionar un problema de los sistemas anteriores, que permitían cambiar los rostros de diferentes maneras, pero sin mantener las características personales del individuo. O sea, los rasgos de un niño de 12 años no eran identificables en la fotografía “envejecida”.
El enfoque del programador implica dos máquinas que trabajan juntas: un generador de caras y
un discriminador facial. Ambas aprenden cómo se ven los rostros a
medida que envejecen a través del análisis de fotografías de personas de
seis grupos de edad (0-18, 19- 29, 30-39, 40-49, 50-59 y más de 60
años).
El sistema se entrenó con 5.000 caras en cada grupo, tomadas de la base de datos Internet Movie y Wikipedia y luego etiquetados con la edad de la persona. De esta manera, la máquina aprende los rasgos característicos en cada franja etaria y los aplica en otros rostros para que parezcan tener la edad determinada. Como eso puede causar la pérdida de identidad, la segunda máquina —el discriminador facial— analiza la imagen envejecida para saber si el individuo puede ser reconocido en ella. Si no puede, la imagen es automáticamente rechazada.
El equipo aplicó la técnica a 10.000 rostros de la base de datos que no habían utilizado en la fase de entrenamiento del sistema y luego probaron las imágenes del antes y después con un software llamado OpenFace, que puede decir si dos imágenes muestran a la misma persona o no. El software detectó una precisión en el 80% de las imágenes, mientras que otras técnicas de envejecimiento facial tienen el 50% de fidelidad a los rasgos de las personas fotografiadas.
Antipov afirma que su técnica podría ser utilizada por equipos de seguridad e inteligencia para identificar a criminales buscados por la policía o a personas que han estado desaparecidas durante muchos años. “La versión envejecida de la foto facilitada por la familia, por ejemplo, puede proporcionar una idea de la apariencia de esa persona en la actualidad”, explica. El experto señala que el algoritmo también puede tener una posible aplicación en el mundo del entretenimiento.
El programador y sus colegas no pretenden hacer el algoritmo público, de momento, pero señalan que la descripción del sistema en su artículo es lo “suficientemente detallada” cómo para facilitar su implementación por una persona interesada. “Y siempre estamos dispuestos a proporcionar detalles adicionales de nuestros modelos”, afirma Antipov.
Antipov ha desarrollado un software de aprendizaje profundo (es decir, un conjunto de algoritmos en aprendizaje automático) para solucionar un problema de los sistemas anteriores, que permitían cambiar los rostros de diferentes maneras, pero sin mantener las características personales del individuo. O sea, los rasgos de un niño de 12 años no eran identificables en la fotografía “envejecida”.
El sistema se entrenó con 5.000 caras en cada grupo, tomadas de la base de datos Internet Movie y Wikipedia y luego etiquetados con la edad de la persona. De esta manera, la máquina aprende los rasgos característicos en cada franja etaria y los aplica en otros rostros para que parezcan tener la edad determinada. Como eso puede causar la pérdida de identidad, la segunda máquina —el discriminador facial— analiza la imagen envejecida para saber si el individuo puede ser reconocido en ella. Si no puede, la imagen es automáticamente rechazada.
El equipo aplicó la técnica a 10.000 rostros de la base de datos que no habían utilizado en la fase de entrenamiento del sistema y luego probaron las imágenes del antes y después con un software llamado OpenFace, que puede decir si dos imágenes muestran a la misma persona o no. El software detectó una precisión en el 80% de las imágenes, mientras que otras técnicas de envejecimiento facial tienen el 50% de fidelidad a los rasgos de las personas fotografiadas.
Antipov afirma que su técnica podría ser utilizada por equipos de seguridad e inteligencia para identificar a criminales buscados por la policía o a personas que han estado desaparecidas durante muchos años. “La versión envejecida de la foto facilitada por la familia, por ejemplo, puede proporcionar una idea de la apariencia de esa persona en la actualidad”, explica. El experto señala que el algoritmo también puede tener una posible aplicación en el mundo del entretenimiento.
El programador y sus colegas no pretenden hacer el algoritmo público, de momento, pero señalan que la descripción del sistema en su artículo es lo “suficientemente detallada” cómo para facilitar su implementación por una persona interesada. “Y siempre estamos dispuestos a proporcionar detalles adicionales de nuestros modelos”, afirma Antipov.
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