El software permite que las caras de los bebés «crezcan» en segundos

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Universidad

de Washington

Un nuevo software de progresión de la edad genera imágenes del rostro de un niño pequeño a medida que envejece a lo largo de su vida, y lo hace en menos de un minuto.

La nueva técnica es la primera que funciona con iluminación, expresiones y poses variables, dicen los investigadores.

«Envejecer fotos de niños muy pequeños a partir de una sola foto se considera el más difícil de todos los escenarios, por lo que quisimos centrarnos específicamente en este caso tan desafiante», afirma Ira Kemelmacher-Shlizerman, profesora adjunta de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad de Washington.

«Hicimos fotos de niños en condiciones completamente desenfrenadas y descubrimos que nuestro método funciona notablemente bien.»

El equipo de investigación ha publicado un artículo sobre la nueva técnica y presentará sus hallazgos en la conferencia IEEE Computer Vision and Pattern Recognition que se celebrará en junio en Columbus, Ohio.

Miles de caras

La forma y el aspecto de la cara de un bebé -y la variedad de expresiones- suelen cambiar drásticamente al llegar a la edad adulta, lo que dificulta el modelado y la predicción de ese cambio. La nueva técnica aprovecha la media de miles de rostros de la misma edad y género, y luego calcula los cambios visuales entre los grupos a medida que envejecen para aplicar esos cambios a la cara de una nueva persona.

Más concretamente, el software determina la disposición media de los píxeles a partir de miles de fotos aleatorias de Internet de rostros en diferentes tramos de edad y género.

A continuación, un algoritmo encuentra correspondencias entre los promedios de cada tramo y calcula el cambio medio en la forma y apariencia facial entre las edades. A continuación, los cambios se aplican a la foto de un nuevo niño para predecir su aspecto en cualquier edad posterior hasta los 80 años.

¿Real o no?

Los investigadores probaron sus imágenes renderizadas contra las de 82 personas reales fotografiadas a lo largo de varios años. En un experimento en el que se pedía a usuarios aleatorios que identificaran la foto de edad correcta para cada ejemplo, descubrieron que los usuarios elegían las fotos renderizadas automáticamente casi con la misma frecuencia que las de la vida real.

«Nuestros extensos estudios de usuarios demostraron resultados de progresión de edad tan convincentes que la gente no puede distinguirlos de la realidad», dice el coautor Steven Seitz, profesor de ciencias e ingeniería informática. «Cuando se muestran imágenes de una foto de niño con progresión de edad y una foto de la misma persona como adulto, la gente es incapaz de identificar de forma fiable cuál es la foto real».»

Usando una foto de un niño de 3 años, el software renderiza automáticamente imágenes de su cara a múltiples edades manteniendo su identidad (y el bigote de leche). (Crédito: U. Washington)
Usando una foto de un niño de 3 años, el software automáticamente hace imágenes de su cara a múltiples edades mientras mantiene su identidad (y el bigote de leche). (Crédito: U. Washington)

Las fotos de niños de la vida real son difíciles de procesar por edad, en parte debido a la iluminación variable, las sombras, las expresiones divertidas e incluso los bigotes de leche. Para compensar estos efectos, el algoritmo primero corrige automáticamente las caras inclinadas, las cabezas giradas y la iluminación inconsistente, y luego aplica los cambios de forma y apariencia calculados a la nueva cara del niño.

Una sola foto de un niño (extremo izquierdo) es progresada por edad (izquierda en cada par) y comparada con fotos reales de la misma persona a la edad correspondiente (derecha en cada par). (Crédito: U. Washington)
Una sola foto de un niño (en el extremo izquierdo) es progresada por la edad (a la izquierda en cada par) y comparada con fotos reales de la misma persona a la edad correspondiente (a la derecha en cada par). (Crédito: U. Washington)

Imágenes de niños desaparecidos

Quizás la aplicación más común del trabajo de progresión de edad es para renderizar versiones antiguas de niños desaparecidos. Estos renders suelen ser creados manualmente por un artista que utiliza fotos del niño, así como de sus familiares, y un software de edición para dar cuenta de los cambios comunes en la cara de un niño a medida que envejece, incluyendo el estiramiento vertical, las arrugas y una nariz más larga.

Pero el proceso lleva tiempo, y es significativamente más difícil producir una imagen precisa para los niños menores de 5 años, cuando los rasgos faciales se asemejan más a los de un bebé.

El software de progresión automática de la edad puede funcionar en un ordenador estándar y tarda unos 30 segundos en generar resultados para una cara. Aunque el método tuvo en cuenta el género y la edad, los investigadores esperan incorporar otros identificadores, como la etnia, y factores cosméticos, como el blanqueamiento del cabello y las arrugas, para construir un método lo suficientemente robusto como para representar todos los rostros humanos.

«Me interesa mucho tratar de encontrar alguna representación de todas las personas del mundo aprovechando las cantidades masivas de fotos faciales capturadas», afirma Kemelmacher-Shlizerman. «El proceso de envejecimiento es una de las muchas dimensiones a tener en cuenta»

Google e Intel Corporation financiaron la investigación.

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