Intentos por identificar a los terroristas no se lograron pero la tecnología tiene éxito en muchos lugares

Los dramas televisivos sobre procedimientos criminalísticos muestran a un técnico tomando imágenes granuladas con una cámara de vigilancia, mejorando esas imágenes, realizando comparaciones a través de una base de datos de reconocimiento facial y logrando una coincidencia en el transcurso de unos segundos.

Como ocurre con muchas cosas en Hollywood, así no es como sucede en la realidad. Reportes de los medios después del ataque terrorista en el Maratón de Boston criticaron la tecnología de reconocimiento facial porque no resultó de ayuda para atrapar a los dos sospechosos pese a la gran cantidad de fotos tomadas y las imágenes contra las que se compararon en las bases de datos policiales.

Después de los ataques terroristas del 11 de septiembre de 2001, en los reportes noticiosos se mostraron imágenes granuladas de los secuestradores pasando a través de las líneas de seguridad de los aeropuertos. En aquellos momentos algunos vendedores promocionaron el reconocimiento facial planteando que sería capaz de encontrar y evitar que los perpetradores subieran a las aeronaves.

Esas afirmaciones resultaron exageradas. Ese propio año se llevaron a cabo pruebas de alto perfil de esa tecnología en el Super Bowl, y también en un área plagada de criminalidad en Tampa, Florida, las que demostraron que la tecnología no estaba aún a la altura de la tarea.

Sin embargo, desde entonces el reconocimiento facial ha experimentado significativos avances y se han incrementado las aplicaciones de esa tecnología. Google y Facebook la emplean para identificar a las personas en sitios de redes sociales. Los usuarios de teléfonos Android tienen la opción de habilitar esa modalidad para desbloquear sus dispositivos. Agencias de emisión de licencias de conducir en 35 estados están aplicando reconocimiento facial para autentificar la identidad de los titulares de documentos y asegurarse de que los individuos no posean más de una licencia bajo nombres diferentes.

La tecnología es también más precisa, dando como resultado un .01% de tasa de error en una prueba realizada en 2011 por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología, empleando imágenes ideales. Pero ese concepto de imágenes ideales puede resultar un poco engañoso en el caso del reconocimiento facial.

La imagen perfecta para el registro – y posteriormente para realizar la verificación o sea, la imagen de prueba – es una foto licencia de conducir o de pasaporte. Las imágenes de prueba no tienen que ser necesariamente muy buenas, pero mientras mejor es la imagen mejores son los resultados. “La cuestión esencial radica en que si se tiene una imagen de calidad para compararla con las de un registro de calidad, existen altas probabilidades de lograr una coincidencia”, señala Jim Albers, Vicepresidente de Operaciones Gubernamentales de MorphoTrust.

Además de su uso en aplicaciones de redes móviles y sociales, el reconocimiento facial jugará un rol esencial en la actividad policial como tecnología forense, similar al que juega el reconocimiento de huellas digitales, apunta Albers. “Después de ocurrido un hecho, existe la oportunidad de repasar los videos o imágenes estáticas y realizar reconocimiento facial desde el punto de vista forense”, explica.

La tecnología puede no haber resultado eficiente en el caso del Maratón de Boston, pero aún así puede ayudar en otras situaciones. “En ese caso las imágenes eran de una cámara que tenía una velocidad muy baja de tomas por segundo y además no tenían suficiente calidad para obtener con ellas una imagen de prueba”, explica Albers.

Por otra parte, aunque se informó que el hermano mayor había sido calificado previamente como persona de interés, no se sabe si existían fotos de los hermanos en alguna base de datos policíaca contra la cual tirarlos. En los últimos 12 años se han incrementado las bases de datos fotográficas, pero las fuerzas del orden aún necesitan disponer de imágenes de registro con suficiente calidad para que la tecnología pueda funcionar.

El reconocimiento facial tiene posibilidades de convertirse en una tecnología con más predominio, sobre todo a medida que las cámaras de vigilancia ganen en calidad y puedan lograr mejores imágenes, apunta Albers, pero la posibilidad de detectar a un individuo dentro de un grupo todavía está lejana. “Aún no hemos llegado a eso, la tecnología no puede escanear una multitud y detectar al delincuente”, añade.

Una muestra de uso exitoso del reconocimiento facial

En febrero las autoridades de New Jersey arrestaron a 38 personas en la operación policial denominada Operation Facial Scrub. La lista incluía a cinco delincuentes sexuales y a 29 personas con las licencias de conducir suspendidas que habían obtenido licencias falsas. Entre ellas había casos de múltiples ofensas por manejar en estado de embriaguez (DUI) e incluso utilizaron sus identidades falsas para obtener licencias comerciales para conducir camiones o autobuses.

En marzo el estado de Nueva York anunció que había investigado 13,000 posibles casos de fraude de identidad en los tres años transcurridos desde que el Departamento de Vehículos Motorizados implantó la tecnología de reconocimiento facial, lo que dio como resultado más de 2,500 arrestos.

El estado de Carolina del Sur emplea la tecnología de reconocimiento facial para ayudar a las agencias policiales locales a identificar y arrestar sospechosos en casos de tiroteos, asesinatos, contrabando en las prisiones y otros hechos delictivos.
El condado de Pinellas en la Florida ha resuelto cientos de casos, incluyendo robo de bancos y robo a mano armada, utilizando la comparación de las fotos de los sospechosos mediante software de reconocimiento facial.