La URJC predice género y mano de manuscritos a través inteligencia artificial

Tecnología | 24 de febrero, 2018

viamadridtv.es-  (EFE).- Un grupo de investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) han elaborado un sistema pionero de inteligencia artificial que permite predecir, a través de la aplicación de redes neuronales profundas, el género y la mano de escritura -si una persona es zurda o diestra- en los manuscritos.

Los resultados de este estudio, publicados recientemente en la revista científica ‘Complexity’, abren nuevas posibilidades en ámbitos como la Biometría Forense, la Interacción Persona-Ordenador o la Seguridad Biométrica, destaca la URJC en una nota.

La investigación, realizada por el grupo de Algoritmia aplicada a la Visión Artificial y Biometría (GAVAB) de la URJC, es pionero en la utilización de las redes neuronales profundas, que emulan el funcionamiento del cerebro humano, para la predicción del género y la mano de escritura, alcanzado “en torno a un 75% de éxito”.

Con respecto a la Biometría Forense, por ejemplo, si se encuentra una pieza anónima de texto escrito a mano en el lugar de un delito, “sería posible reconocer automáticamente que el escritor es un ‘hombre zurdo'”, explica el profesor Angel Sánchez, miembro del grupo GAVAB y coautor del estudio.

“Esto podría reducir la cantidad de sospechosos que se investigarían”, subraya Sánchez, quien añade que en otros campos, como el de la Interacción Persona-Ordenador, se ofrecen “nuevas posibilidades de interacción más personalizadas para llevar a cabo ese intercambio de información entre personas y computadoras”.

Igualmente, los llamados sistemas de Seguridad Biométrica también pueden beneficiarse de estos modelos de predicción de la escritura manuscrita, ya que “se pueden combinar con otras modalidades biométricas para mejorar la seguridad al acceder a sistemas informáticos”.

“Se podría combinar el uso de la huella dactilar -o la firma del usuario- con la escritura manuscrita para incrementar el nivel de seguridad en los accesos”, indican los investigadores , que han abordado por primera vez el problema de combinar ambas predicciones -género y mano de escritura- a partir de un texto manuscrito.

El estudio se ha realizado sobre dos bases de datos públicas -IAM, que contiene textos en inglés, y KHATT con textos en árabe- y dos herramientas software: la librería OpenCV para el preproceso de las imágenes de los textos manuscritos; y la librería Keras para la creación y el entrenamiento de los modelos de ‘Deep Learning’.

“Para la predicción de género hemos conseguido unos resultados del 80,7 % sobre la base de datos IAM y del 68,9 % sobre KHATT”, resalta Sánchez, quien afirma que durante la investigación “ha sido especialmente delicado conseguir unos resultados de predicción competitivos para cada uno de los problemas tratados”.

Según los investigadores, a partir del análisis de textos empleando ambas bases de datos, los resultados alcanzados “son los mejores publicados hasta la fecha para resolver el problema de predicción de la mano de escritura”.

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