Marzo 17, 1999
La Jolla, CA: un programa de computadora desarrollado por un equipo dirigido por Salk ha sido entrenado para distinguir entre una serie de señales faciales, lo que ayuda a distinguir las expresiones falsas de las genuinas. Además, el programa funciona tan bien como un psicólogo capacitado para leer rostros y notablemente mejor que los humanos no expertos.
“Las computadoras tienen dificultades para analizar las expresiones de los rostros, algo que podemos hacer sin siquiera pensar”, dijo terrence sejnowski, profesor de Salk y autor principal del estudio, que aparece en la edición actual de Psicofisiología.
“Pero al imitar la capacidad de los humanos para aprender por experiencia, las computadoras ahora han atravesado esta barrera”, dijo.
Los investigadores esperan que su programa resulte útil para los funcionarios encargados de hacer cumplir la ley y los profesionales de la salud mental.
“Cuando alguien miente, sus verdaderos sentimientos a menudo pasan por su rostro en lo que llamamos una microexpresión, que rápidamente se cubre con una expresión de pose”, dijo Paul Ekman, profesor de psicología en la Universidad de California, San Francisco y coautor del estudio. “Estas señales pueden ser demasiado breves para que los profesionales las detecten en un entorno de entrevista, pero pueden detectarse si la conversación se graba en video y se revisa”.
El problema es que el análisis humano requiere mucha mano de obra y es minuciosamente lento. “Se tarda aproximadamente una hora en grabar un minuto de cinta”, explicó Marian S. Bartlett, investigadora posdoctoral de Salk y primera autora del estudio. “Nuestro programa, por otro lado, puede hacer un minuto de cinta en unos cinco minutos, y una vez que optimicemos el programa, se ejecutará casi en tiempo real”.
Entonces, ¿exactamente qué está midiendo el programa de computadora? En la década de 1970, un equipo de psicólogos dirigido por Ekman desarrolló un código que descompone las expresiones faciales en movimientos componentes por músculos faciales individuales. Por ejemplo, el arrugamiento de los ojos que provoca las patas de gallo se produce por la contracción del músculo orbicular de los párpados, acción que en una sonrisa espontánea se coordina con el movimiento del músculo cigomático mayor, que levanta las comisuras de los labios. Cada uno de estos movimientos tiene un número de unidad de acción designado. “Entonces podrías describir una sonrisa como AU6 + AU12”, dijo Bartlett.
Las personas que no están bien versadas en las sutilezas de los movimientos faciales tienen muchas dificultades para “simular” expresiones. Por ejemplo, la tristeza tiene un conjunto característico de gestos, uno de los más distintivos es la contracción del músculo frontal central que levanta las comisuras internas de las cejas, produciendo arrugas en la parte central de la frente.
“Eso es realmente difícil de lograr si no es espontáneo”, dijo Bartlett. Por esa razón, los funcionarios encargados de hacer cumplir la ley están interesados en programas que puedan analizar a los sospechosos que están siendo interrogados y generar señales de alarma cuando perciben emociones poco sinceras.
El programa automatizado también es de interés para los profesionales de la salud mental. Por ejemplo, Ekman estuvo involucrada en un caso en el que una mujer convenció a su equipo de médicos de que estaba lista para ser dada de alta de un hospital psiquiátrico. Sin embargo, poco antes de su liberación, confesó que, de hecho, planeaba suicidarse.
Cuando Ekman, un experto en análisis de expresiones faciales, analizó una cinta de video de su entrevista cuadro por cuadro, detectó una pista de su engaño. Cuando le preguntaron: '¿Cuáles son tus planes para el futuro?' una mirada de desesperación cruzó el rostro de la mujer, que rápidamente fue cubierta por una sonrisa.
“Afortunadamente”, dijo Ekman, “en este caso, la paciente admitió su engaño y aceptó un tratamiento adicional. Idealmente, a los psiquiatras les gustaría tener una herramienta para señalar situaciones potencialmente peligrosas, pero no tienen tiempo para grabar horas de cinta de video manualmente”.
El programa funciona comparando imágenes de rostros con 60 filtros o plantillas, cada uno de los cuales busca componentes independientes del movimiento facial en diferentes regiones. Por ejemplo, levantar la ceja interna izquierda aumentaría la coincidencia de una cara con el filtro no. 1, mientras que levantar la ceja externa izquierda aumentaría la coincidencia con el filtro no. 2. La computadora analiza la información de los 60 filtros y decide si la salida colectiva coincide con AU1 o AU2 y así sucesivamente.
En el estudio actual, el programa fue entrenado para reconocer seis de las 46 acciones musculares individuales descritas por Ekman. Para las seis acciones, superó a los humanos no expertos y se desempeñó tan bien como los expertos humanos altamente capacitados. A continuación, los investigadores planean enseñarle las acciones restantes y luego abordar combinaciones de estas acciones.
“Aunque tenemos una prueba de principio de que se puede enseñar a las computadoras a reconocer expresiones faciales”, dijo Sejnowski, “todavía hay un largo camino por recorrer antes de que tengamos sistemas prácticos que sean tan flexibles como los humanos en una amplia gama de posiciones de la cabeza y condiciones de iluminación. El siguiente paso es integrar lo que hemos hecho con el trabajo de otros grupos para resolver estos problemas”.
Joseph C. Hager de Network Information Research Corp en Salt Lake City es coautor del estudio, titulado "Medir las expresiones faciales mediante el análisis de imágenes por computadora". El trabajo fue apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias, el Instituto Médico Howard Hughes y un Acuerdo Intrauniversitario de los Laboratorios Nacionales Lawrence Livermore.
Para obtener información adicional, comuníquese con: Rebecca Sladek Nowlis
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