Huella dactilar, ADN, cara, iris... ¿Y ahora los tatuajes?

En el sitio oficial del NIST (Instituto Nacional de Estándares y Tecnología, por sus siglas en inglés), es decir, la agencia federal estadounidense de tecnología, en la página dedicada al programa para el desarrollo tecnológico del reconocimiento del tatuaje se puede leer la pregunta: “¿Por qué los tatuajes?” y la respuesta a esta pregunta en cuatro puntos: “Una de cada cinco personas adultas en Estados Undos tiene un tatuaje. Proporcionan marcas distintivas para una identificación. Insinúan una relación con bandas, subculturas, religiones, creencias rituales o ideología política. Contienen información relevante: mensajes, significado y motivación”.

El programa de investigación más avanzado hasta hoy es el denominado Tatt-C que toma su nombre de Tattoo Recognition Technology Challenge. Para explicar en qué consiste, el NIST proporciona en la página dedicada al mismo un extracto del texto de Mei Ngan y Patrick Grother publicado en las actas de la International Conference on Identity, Security and Behaviour Analysis.

“La actividad [del programa] consistirá en evaluar los algoritmos de reconocimiento de tatuajes a partir de una imagen para llevar a cabo precisamente la detección y recuperación de dichos tatuajes con el objeto de determinar qué algoritmo es el más efectivo atendiendo a cinco casos tipo de carácter operativo: similitud del tatuaje, identificación del tatuaje, área de interés, mezcla de soportes y detección del tatuaje”, desgranan en la página del proyecto.

Varios fallos para solucionar

En el fragmento del escrito de los investigadores se recuerda que “los tatuajes se han usado durante muchos años como una ayuda para las fuerzas de seguridad en la identificación de víctimas y delincuentes” así como “para propósitos de investigación científica con fines policiales”.  

Profundizando un poco más en los aspectos técnicos señalan: “Hasta ahora las fuerzas de seguridad han seguido el estándar ANSI-NIST-ITL 1-2011 para recopilar tatuajes y etiquetarlos con palabras clave. Este etiquetado tiene fallos, entre los que se encuentran la limitación que supone hacerlo bajo el estándar ANSI-NIST por la creciente variedad en los diseños de los tatuajes, la necesidad de múltiples etiquetas para que los mismos queden suficientmente descritos, y la subjetividad humana: un mismo tatuaje puede ser clasificado de forma diferente dependiendo del observador”.  

Y concluyen: “Las limitaciones que existen por definición en la recuperación de imágenes de tatuajes basadas en palabras clave han llevado a la necesidad de automatizar las capacidades de reconocimiento de tatuajes a partir de imágenes”. Si se continúa leyendo el texto, más abajo revelan que “el conjunto de datos del Tatt-C consta aún de imágenes tomadas por las fuerzas de seguridad en el curso de sus operaciones”. Y es aquí donde entra en escena la Electronic Frontier Foundation (EFF) organización sin ánimo de lucro con sede en San Francisco dedicada a la salvaguarda de los derechos del usuario en el mundo digital.

Cinco casos prototípicos y sus implicaciones

La EFF elaboró un informe donde detalla la eficacia de los algoritmos probados en los cinco casos tipo mencionados más arriba, y las implicaciones directas que podrían tener en los derechos de la ciudadanía. En el preámbulo al mismo se dice que “los funcionarios reunieron un conjunto gigantesco de datos sobre tatuajes de presos, y los repartieron entre empresas especializadas en información biométrica, institutos de investigación y universidades. Se les pidió que hicieran cinco experimentos para mostrar cómo sus algoritmos establecían relaciones entre distintos tatuajes en circunstancias variadas”.

En cuanto al primer caso, “detección de tatuajes”, consistía en lo siguiente: “Cualquier agencia de seguridad puede verse ante un conjunto inmenso de imágenes sin clasificar entre fotos de fichas policiales, de cicatrices, de marcas de nacimiento y tatuajes. Todo se encuentra completamente mezclado, algunas imágenes sin etiquetar y otras mal etiquetadas”. En el informe de los encargados del proyecto Tatt-C se afirma, según EFF, que los algoritmos diseñados por tres organizaciones distintas detectaron un tatuaje en una imagen determinada con una fiabilidad superior al 90%. No obstante, la empresa MorphoTrak rompió todos los récords: su algoritmo fue capaz de determinar si en una imagen había o no un tatuaje con una fiabilidad del 96,3%.

Segundo caso: “identificación del tatuaje”. Un policía hace una serie de preguntas a una persona que ha parado en la calle y que se niega a ser identificada. El agente entonces podría meter en una base de datos una foto de uno de los tatuajes de este sujeto para encontrar a su vez otra foto de ese mismo tatuaje tomada cuando lo detuvieron en otra ocasión.

Otro aspecto de este segundo caso que, según EFF, propone NIST como ejemplo es la utilidad de la tecnología de reconocimiento de este tipo en el momento en que se analizan unas imágenes grabadas con una cámara de videovigilancia donde se puede observar a un atracador enmascarado con un tatuaje en el cuello. La otra cara de la moneda en este caso sería que “no solo se puede identificar todos los días a la gente grabada por la cámara que va de un sitio a otro, sino que ahora además se podría monitorizar sus movimientos a través de sus tatuajes”. Planteado este caso, MorphoTrak volvió a ganar: su algoritmo logró relacionar la foto de un tatuaje con otras fotografías de esa misma foto tomadas posteriormente con un 99,4% de fiabilidad.

El tercer caso prototípico es el designado literalmente como “área de interés”. Se trata de calibrar lo bien que puede relacionar el algoritmo una pequeña parte de un tatuaje con una imagen más amplia donde se puede ver el mismo tatuaje en su totalidad. Con esto se podría saber exactamente qué tatuaje lleva una persona en la piel, aunque las cámaras de vigilancia solo hayan captado una parte o ese sujeto haya decidido ampliar el tatuaje que se hizo en un primer momento. De nuevo MorphoTrak volvió a llevarse el gato al agua con un algoritmo que arrojó un 94,6% de fiabilidad en la operación.

El cuarto supuesto indaga acerca de si es posible establecer una conexión entre un tatuaje concreto y una imagen presentada en cualquier otra superficie distinta a la piel humana. Como recoge en su informe la EFF, si un policía quiere comprobar si un tatuaje responde a la simbología de una banda, puede cruzar este con otras imágenes y que se termine estableciendo una concordancia entre ese mismo tatuaje y un grafiti en la calle, por ejemplo.

No obstante, la EFF advierte de que “esta tecnología lleva a las fuerzas de seguridad por una senda peligrosa, desde el momento en que se permita a un agente de policía conocer más sobre tu identidad, intereses, creencias personales o religión. Un investigador podría introducir en la base de datos el símbolo anarquista de la ”a“ rodeada por un círculo o el elefante republicano y le devolvería una lista de personas que poseen tatuajes donde se pueden apreciar esos mismos símbolos”. Sin embargo, este aspecto concreto de la tecnología no se encuentra especialmente desarrollado en tanto que el mejor resultado de fiabilidad se sitúa en un 36,5%.

Finalmente, el quinto y último caso se centra en la búsqueda de patrones de similitud entre tatuajes. Para la EFF esta es “una de las utilidades más preocupantes de la tecnología de reconocimiento, por su potencial para revelar relaciones o creencias compartidas entre una población. Más que unir una imagen del tatuaje de un crucifijo con una determinada persona, la policía podría introducir en su base de datos la imagen de un crucifijo para recibir a continuación los datos de una ristra de personas con tatuajes de cruces parecidos. Esto significa en esencia que la policía podría crear listas de gente basadas en sus creencias religiosas, políticas o de otra índole expresadas por medio de tatuajes”.

Posibilidad de asociaciones erróneas

Aunque la EFF admite que “los cuerpos de seguridad quieren usar esta tecnología principalmente para identificar a miembros de bandas o grupos de odio que a menudo usan símbolos en clave para marcar su afiliación”, tampoco pasa por alto que “muchas de las imágenes que el NIST dio a analizar a los participantes eran símbolos religiosos, a menudo iconografía del catolicismo, tales como manos que sostienen rosarios o la crucifixión de Cristo”.

Por si esto fuera poco, la fundación señala el peligro de que el empleo de esta tecnología llegue a generar lo que ellos denominan “falsos positivos”, es decir, errores en la atribución a una persona en concreto de unas creencias o pertenencia a un grupo o banda, ya que los tatuajes “pueden ser parecidos desde el punto de vista visual, pero diferentes desde el punto de vista simbólico”. Y ofrece este ejemplo: “La estrella de David figuraba en una de las imágenes usadas durante los experimentos del NIST. Sin embargo, en este caso esta estrella también es el símbolo de la banda callejera Gangster Disciples, radicada en Chicago”, y no solo el símbolo por excelencia del judaísmo.

“El programa de investigación está tan cargado de problemas que la EFF cree que la única solución que tiene el Gobierno es suspenderlo inmediatamente, o, por lo menos, que los científicos cesen en el uso de imágenes obtenidas bajo coacción en la prisión, así como tatuajes que contengan información personal o simbolismo religioso o político”, sostiene esta organización como postura oficial. De momento, para tratar de conseguir esto, promueven desde su web el envío de un email de protesta.