Guinguette Marais Poitevin

Los padres a menudo reflexionan sobre el aspecto que tendrán sus hijos cuando crezcan.

Ahora, un ordenador podría responder a la pregunta en menos de un minuto.

Investigadores de la Universidad de Washington han desarrollado un software que genera automáticamente imágenes de la cara de un niño pequeño a medida que envejece a lo largo de su vida.

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La técnica es el primer enfoque totalmente automatizado para envejecer bebés a adultos que trabaja con iluminación, expresiones y poses variables.

‘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’, dijo Ira Kemelmacher-Shlizerman, profesora adjunta de ciencias e ingeniería informática de la Universidad de Washington.

‘Hicimos fotos de niños en condiciones completamente desatadas 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 de junio en Columbus, Ohio.

Cómo funciona el software

El software determina la disposición media de los píxeles a partir de miles de fotos aleatorias de Internet de rostros de diferentes edades y sexos. A continuación, un algoritmo encuentra correspondencias entre los promedios de cada tramo y calcula el cambio medio en la forma y el aspecto del rostro entre las edades. A continuación, estos cambios se aplican a la foto de un nuevo niño para predecir su aspecto en cualquier edad posterior hasta los 80 años. Los investigadores compararon sus imágenes renderizadas con las de 82 personas reales fotografiadas a lo largo de varios años. Las personas no pudieron distinguir entre las imágenes reales y las renderizadas.

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 hace difícil modelar y predecir ese cambio.

Esta 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.

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 con la misma frecuencia que las de la vida real.

«Nuestros exhaustivos estudios con usuarios demostraron que los resultados de la progresión de la edad son tan convincentes que la gente no puede distinguirlos de la realidad», dijo el coautor Steven Seitz, profesor de Ciencias e Ingeniería Informática.

«Cuando se muestran imágenes de una foto de un 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.’

Las fotos reales de niños son difíciles de envejecer, 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.

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 los miembros de la familia, 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 este proceso lleva tiempo, y es significativamente más difícil producir una imagen precisa para niños menores de cinco años, cuando los rasgos faciales se parecen 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 un rostro. Sin embargo, aún no está disponible para el público.

Aunque este método tenía en cuenta el género y la edad, el equipo de investigación también espera incorporar otros identificadores como la etnia, y factores cosméticos como el blanqueamiento del pelo y las arrugas, para construir un método lo suficientemente robusto como para representar cada rostro humano.

«Me interesa mucho tratar de encontrar alguna representación de todas las personas del mundo aprovechando las cantidades masivas de fotos faciales capturadas», dijo Kemelmacher-Shlizerman.

«El proceso de envejecimiento es una de las muchas dimensiones que hay que tener en cuenta»

La empresa afirma que pronto dispondrá de una aplicación móvil y de una herramienta web en la que la gente podrá probar la tecnología subiendo sus propias fotos.