Comunicado de prensa

¿Se puede “enseñar” a una computadora a reconocer rostros?

Emmanuel Candes ofreció detalles al respecto en la conferencia de clausura de las pláticas del Año Internacional de la Estadística en el Cimat.

Guanajuato, Gto., 5 de diciembre de 2013

Lograr que una computadora identifique automáticamente a una persona analizando una fotografía dañada o con pixeles faltantes es uno de los problemas más complejos de la visión computacional y hasta ahora la solución más efectiva proviene directamente de la estadística.

Así lo expuso Emmanuel Candes, estadístico de la Universidad de Stanford, quien dio una conferencia el pasado jueves 5 de diciembre en el Centro de Investigación de Matemáticas para clausurar las actividades del Año Internacional de la Estadística.

En su conferencia “Análisis robusto de componentes principales”, el matemático mostró que el procedimiento estadístico que se usa para reconocer rostros en fotografías dañadas sirve también para optimizar imágenes computarizadas en el área de medicina; analizar los videos de vigilancia de un aeropuerto o incluso construir imágenes tridimensionales de un objeto a partir de fotografías.

“El problema consiste en que tenemos dos conjuntos de datos: “a” y “b” cuya suma es “c”. Nosotros debemos averiguar los valores de “a” y “b” pero sólo viendo el valor de “c”. Es un problema descomunal; sin embargo, una vez resuelto nos encontramos con enormes aplicaciones prácticas”, dijo el estadístico a investigadores y estudiantes de posgrado del CIMAT que se reunieron en el auditorio José Ángel Canavati en lo que fue la última conferencia del Año Internacional de la Estadística.

Emmanuel Candes expuso paso a paso los detalles de una técnica estadística con la que se puede “enseñar” a una computadora a reconocer el rostro de una persona en condiciones difíciles; corregir matrices de información dañadas o eliminar los rayones que aparecen en filmes antiguos.

El estadístico de Stanford agregó que el análisis robusto de componentes principales también permite analizar un video de vigilancia de tal manera que sólo se vean las personas y no el fondo. Otra aplicación es poder ver en tiempo real cómo fluye la sangre en las arterias o predecir qué película le puede gustar a un consumidor basándose únicamente en las preferencias de otros consumidores.

“Las aplicaciones que tiene este análisis son tantas y tan bien resueltas que ni siquiera se necesitan modelos matemáticos o supercomputadoras. Es realmente bizarro”, comentó el conferencista tras explicar que aún existen muchas aplicaciones más por descubrir en campos como la tomografía cuántica o el reconocimiento geométrico de objetos.

Emmanuel Candes dio la última de las conferencias con las que el CIMAT conmemoró el Año Internacional de la Estadística, una celebración mundial que congregó los esfuerzos de más de 2 mil 300 organizaciones en 128 países. En total, el CIMAT organizó más de 40 conferencias que impartieron estadísticos de primer nivel provenientes de países como Estados Unidos, Inglaterra, Suecia, India, Dinamarca y México. El objetivo de estas pláticas fue difundir el impacto de la estadística en la sociedad así como promover el desarrollo científico de la disciplina e inspirar a los jóvenes a interesarse en ella como profesión.

Junto con las conferencias académicas dictadas por investigaciones de frontera, se realizaron también charlas dirigidas a estudiantes de niveles medio superior y licenciatura, así como para todo público. Junto a seminarios, talleres y exposiciones, CIMAT produjo una serie de entrevistas en video, coordinó la autoría de artículos de opinión para periódicos y publicó una serie de textos sobre los mitos y realidades de esta disciplina, que se seguirá difundiendo en lo posterior a través de una nueva iniciativa internacional: El Mundo de la Estadística.