Este algoritmo estima la edad analizando sólo las caras y es más preciso que los humanos

Un algoritmo que estima, incluso con relativa precisión, la edad de las personas fue desarrollado por un grupo de investigación del Instituto de Cálculo Neural (RUB) de la Ruhr-Universität Bochum.

El algoritmo utiliza como datos todas aquellas marcas en el rostro de una persona que son consecuencia de su propio envejecimiento, es decir, arrugas, surcos en la piel, manchas, etc.

Además de la edad, el algoritmo también estima la etnia del individuo sujeto al análisis. El estudio fue publicado en Machine Learning.

Según Laurenz Wiskott, uno de los científicos involucrados en el proyecto, los propios investigadores del equipo no están del todo seguros de lo que utiliza el algoritmo.

Una imagen de una base de datos privada después de la normalización de la pose. b La misma imagen totalmente preprocesada (es decir, después de la normalización de la pose y el muestreo de la cara, 96×96 píxeles). Reconstrucciones lineales de 75 rasgos extraídos con c PCA, d HiGSFA o e HGSFA. f Promedio de todas las imágenes preprocesadas de la base de datos MORPH-II. Nótese que la reconstrucción usando características HiGSFA es más similar a la de PCA, mientras que la reconstrucción usando características HGSFA es más similar a la imagen promedio.

Sólo saben que el propio algoritmo ha aprendido a evaluar todos los signos del paso del tiempo en los rostros, optimizando estos pasos para evaluar la edad.

El algoritmo, como todo software de aprendizaje de máquinas, ha sido entrenado utilizando grandes cantidades de datos. Datos que en este caso fueron representados por numerosas fotos de rostros ordenados por edad.

El algoritmo ha aprendido a no tener en cuenta las características que no cambian con la edad, es decir, el color de los ojos, el tamaño de la boca, la longitud de la nariz, etc. En cambio, parece haber aprendido a centrarse en aquellas características que cambian, más o menos lentamente, con el paso de los años.

Al final, el nivel de precisión del algoritmo difiere, en promedio, de las edades reales en unos tres años y medio, nivel que supera a los seres humanos en la evaluación de la edad al observar sólo las calificaciones de las personas.