Cómo hacer que nadie olvide tu cara
¿Quieres que tu fotografía no pase desapercibida sin dejar de ser tú mismo? Investigadores del MIT crean un algoritmo que hace sutiles cambios en la imagen del rostro de forma que sea más fácil de recordar
¿Tienes un rostro común, anodino, fácil de olvidar? ¿Crees que tu fotografía en un curriculum puede pasar desapercibida entre las de cientos de candidatos? ¿Nadie se acuerda de tu cara? No hace falta recurrir a excéntricos maquillajes o peinados para que se fijen en ti. Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han creado un algoritmo que provoca de forma instantánea cambios sutiles en varios puntos de una cara fotografiada para hacerla más fácil de recordar, sin cambiar el aspecto general de la persona.
«Queremos modificar el grado en que la gente realmente se acordará de una cara», dice el autor principal de la investigación, Aditya Khosla. «Este es un trabajo muy sutil , porque no queremos coger una cara y reemplazarla por otra más fácil de recordar en nuestra base de datos; queremos que el rostro conserve su aspecto».
El sistema podría ser utilizado en una aplicación para smartphones que permitiría a los usuarios modificar una imagen digital de su rostro antes de subirla a las redes sociales. También podría emplearse en solicitudes de empleo, para crear una versión digital de la cara de un solicitante que se quedara más fácilmente en la mente de los potenciales empleadores.
Los investigadores incluso creen que podría utilizarse para todo lo contrario, para hacer un rostro menos memorable: por ejemplo, para que los actores secundarios de una película o una serie de televisión no distraigan la atención de los espectadores de los actores principales.
El mínimo detalle
Para desarrollar su algoritmo, el equipo creó una base de datos de más de 2.000 imágenes. A cada una de ellas se le concedió una puntuación según su facilidad para ser recordada, basada en la capacidad de los voluntarios humanos para recordar las imágenes. De este modo, el software fue capaz de analizar la información para detectar tendencias sutiles en las características de esas caras que los hacían más o menos memorables para las personas.
Después, los investigadores programaron el algoritmo con una serie de objetivos, de forma que hiciera un rostro tan fácil de recordar como fuera posible, pero sin cambiar la identidad de la persona o alterar sus atributos faciales, tales como su edad, sexo o atractivo general. Por ejemplo, cambiar el ancho de una nariz puede hacer la cara mucho más distintiva, pero también podría alterar completamente el atractivo de esa persona, por lo que no sería válido.
El algoritmo genera miles de copias del rostro con distintas alteraciones de diferentes partes de la cara hasta dar con las más adecuadas sin alterar la apariencia general. El proceso se repite una y otra vez hasta que se consiguen los objetivos. Para probar si realmente funcionaba, el equipo seleccionó fotografías de 500 personas y las modificó para producir tanto una versión memorable como otra fácil de olvidar de cada una. Cuando probaron las imágenes en un grupo de voluntarios, encontraron que el algoritmo logró que las caras fueran más o menos fáciles de recordar, según se requería, en torno al 75 % de los casos.
Me suenas, me eres simpático
Los investigadores creen que hacer una cara más familiar también puede hacerla más agradable. La primera vez que vemos una cara, explican los científicos, tendemos a etiquetarla con atributos basados en la apariencia, como la inteligencia, la bondad o la frialdad. Si una persona nos resulta familiar, porque creemos que es una cara que hemos visto antes, tendemos a que nos guste más y a pensar que la persona es más digna de confianza.
Ahora, el equipo investiga la posibilidad de añadir otros atributos a su modelo, de modo que pueda modificar las caras para que no solo sean más fáciles de recordar, sino que también parezcan más más inteligente o más dignas de confianza. No estaría nada mal disponer de algo así antes de dejar un CV, una solicitud o subir una foto a Twitter. La investigación fue financiada por becas de Xerox, Google, Facebook, y la Oficina de Investigación Naval de EE.UU.
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