Un estudio de la Universidad de Barcelona (UB) ha analizado en qué partes de la cara se fija nuestro cerebro a la hora de reconocer rostros. Éste se adapta para sacar de cada cara la máxima información posible, y según el estudio, los datos clave para el reconocimiento están, en primer lugar, en los ojos, y después, en la forma de la boca y la nariz.
El investigador Matthias S. Keil, del departamento de Psicología Básica de la UB, buscaba con este estudio, publicado en la prestigiosa revista norteamericana PLOS Computational Biology, encontrar en qué factores específicos se fija el cerebro al reconocer una cara. Desde hace años, se tienen constancia de que, para reconocer caras, el cerebro utiliza sobre todo las frecuencias espaciales bajas. Las "frecuencias espaciales" son, por así decirlo, los componentes que constituyen cualquier imagen.
Según afirma Keil a SINC, “las frecuencias bajas corresponden a una resolución baja, es decir los cambios suaves en intensidad en una imagen. Por otro lado, frecuencias altas constituyen los detalles finos en una imagen. Si nos alejamos de una imagen, percibimos cada vez menos sus detalles, es decir, sus componentes de alta frecuencias espaciales, mientras las frecuencias bajas siguen visibles” y son las que desaparecen en último término.
Por los experimentos psicofísicos realizados previamente a la publicación de este estudio, se sabía que al cerebro humano, para reconocer caras, no le interesan las frecuencias muy altas, a pesar de que estas frecuencias juegan un papel importante a la hora de, por ejemplo, determinar la edad. “Para reconocer una cara en una imagen”, dice Keil, “el cerebro se queda siempre con la misma resolución baja, unos 30 x 30 pixeles de oreja a oreja, ignorando la distancia y la resolución original de la imagen. Hasta ahora nadie tenía explicación para este fenómeno peculiar, y ése fue mi punto de partida”.
Lo que Mathias S. Keil hizo fue analizar un gran número de caras, en concreto 868 caras de mujeres, y 868 de hombres. Para el investigador, “la idea era encontrar regularidades estadísticas comunes entre las imágenes. Como herramienta de análisis utilizaba un modelo del sistema visual del cerebro, es decir he mirado, en cierto modo, las imágenes tal como el cerebro, pero con una diferencia: No he seleccionado ninguna resolución preferida, he considerado todas las frecuencias espaciales por iguales. Como resultado de este análisis he obtenido una resolución que es óptima en términos de codificación, y la relación señal a ruido, y era además la misma resolución observada en los experimentos psicofísicos”.
De este resultado, por lo tanto, se puede interpretar que las caras son en sí mismas responsables de nuestra preferencia de resolución. De aquí, Keil ha extraído una propiedad del cerebro: “El cerebro se ha adaptado de forma óptima para extraer la información más útil de las caras para reconocerlas. Mi modelo también predice esta resolución si consideramos solo los ojos -ignorando nariz y boca- pero también, aunque no tan fiable, al considerar de forma aislada boca o nariz”.
La boca y la nariz también son importantes
Por tanto, el cerebro extrae la información clave para el reconocimiento facial sobre todo a partir de los ojos y de forma secundaria de la boca y la nariz, según el estudio. Según Keil, si se tiene como ejemplo la fotografía del rostro de un amigo se podría pensar que cada detalle de su rostro es importante para reconocerlo. Sin embargo, numerosos experimentos han mostrado que el cerebro prefiere una resolución tosca, con independencia de la distancia a la que se ve una cara. Hasta ahora, la razón de esto no estaba clara. Este análisis de imágenes podría ayudar a explicar esto.
Los resultados obtenidos por Kiel indican que la información más útil se obtiene de las imágenes si su tamaño es de alrededor de 30 por 30 píxeles. “Además, las imágenes de los ojos proporcionan el resultado con menos 'ruido', lo que significa que transmiten información más fiable al cerebro en comparación con las imágenes de la boca y la nariz”, indica el investigador. Esto sugiere que los mecanismos de reconocimiento facial en el cerebro están especializados en los ojos
Este trabajo complementa un estudio previo publicado por Keil en PLoS ONE, que ya anticipaba que los sistemas de reconocimiento facial artificial dan mejores resultados cuando procesan imágenes de caras pequeñas, lo que significa que las máquinas podrían comportarse en este sentido como los humanos.
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Referencias bibliográficas:
Mathias S. Keil. “I Look in Your Eyes, Honey: Internal Face Features Induce Spatial Frequency Preference for Human Face Processing”. PLOS Computational Biology. número 5(3), marzo de 2009.
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