Estos han sido utilizados en investigaciones. Salisbury es el nuevo venenoEncontrar sospechosos de asesinato e incluso rastrear a depredadores sexuales. Ahora, una investigación ha revelado nuevos conocimientos sobre por qué los superreconocedores son tan buenos para detectar rostros.
Investigaciones anteriores han sugerido que las personas con capacidades de reconocimiento excepcionales ven más espacio entre las caras que las personas normales.
Ahora los investigadores han utilizado una forma de IA para revelar cómo este método ayuda a sus habilidades.
“No se trata sólo de mirar a todas partes, sino de parecer inteligente”, afirmó el Dr. James Dunn, primer autor del estudio de la UNSW Sydney.
Escritura de diario Actas de la Royal Society B: Ciencias BiológicasDunn y sus colegas informan cómo se basaron en datos de seguimiento ocular de uno de sus estudios anteriores en los que participaron 37 superreconocedores y 68 reconocedores ordinarios.
En esa tarea, a los participantes se les mostraron imágenes de caras completas y el área de la cara que estaban mirando era parcialmente visible.
En el nuevo estudio, el equipo utilizó estos datos para reconstruir la información visual real vista por los ojos de los participantes.
Esta “información retiniana” luego se introdujo en redes neuronales profundas (DNN), un tipo de sistema de inteligencia artificial, que fueron entrenadas para reconocer rostros. También le dieron al sistema de inteligencia artificial una imagen completa del mismo rostro o de un rostro diferente que había visto el participante.
En cada caso, el sistema de inteligencia artificial produjo una puntuación basada en qué tan cerca coincidía la información de la retina con la imagen de rostro completo dada.
El equipo comparó datos basándose en los resultados de participantes normales y superreconocedores, así como en áreas seleccionadas al azar de la imagen de la cara principal.
Los resultados revelaron que el rendimiento del sistema de IA aumentó en todos los casos a medida que los rasgos faciales se hacían más visibles.
Además, en todos los niveles de visibilidad, el rendimiento de los sistemas de IA basados en información retiniana procedente de superreceptores fue el más alto.
“Esto muestra que la diferencia en la capacidad de reconocimiento facial se debe en parte a cómo exploramos y tomamos muestras activamente de la información visual, no sólo al procesamiento posterior por parte del cerebro”, dijo Dunn.
Luego, el equipo investigó si los resultados eran válidos para los superperceptores que simplemente miraban más partes de una cara y, por lo tanto, captaban más información.
Pero descubrieron que, si bien la cantidad de rostros capturados en los datos de la retina era la misma, el sistema de inteligencia artificial funcionaba mejor cuando se alimentaba con datos de superreconocidores.
“Eso significa que su ventaja no es sólo la cantidad, sino la calidad”, dijo Dunn. “Eligen regiones que contienen más pistas de identidad, por lo que cada ‘píxel’ que eligen es más valioso para reconocer una cara”.
La doctora Rachel Bennetts, experta en procesamiento facial de la Universidad Brunel de Londres, que no participó en el trabajo, acogió con satisfacción la investigación.
“Para mí, su principal contribución a nuestra comprensión del superreconocimiento es la conclusión de que el reconocimiento facial superior no se trata sólo de mirar un área específica, o mirar un rostro más tiempo o más ampliamente. Los superreconocimientos están explorando el rostro de manera más amplia, pero también tomando muestras más útiles. información”, dijo.
El doctor Alejandro Estudillo, de la Universidad de Bournemouth, dijo que la investigación se basó en mostrar imágenes fijas de personas en condiciones altamente controladas.
“Será importante comprobar si el mismo patrón se mantiene en situaciones más naturales y dinámicas”, afirmó.
Si bien la investigación sugiere que existen técnicas que pueden ayudar en el reconocimiento facial, parece poco probable que todos puedan ser superreconocedores.
“En este momento no sabemos si estos patrones de movimiento ocular se pueden entrenar de manera efectiva”, dijo Bennetts.
Dunn dijo que la investigación sugiere que la supercognición tiene sus raíces en la genética y se hereda.
“Los superreconocedores parecen seleccionar naturalmente las características más útiles, y esto es difícil de entrenar porque varía según las caras”, dijo.
Los investigadores han desarrollado una prueba gratuita para identificar superreconocedores que está disponible aquí Prueba facial de la UNSW.
