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Identificación facial forense logra alta precisión con orejas y frente según estudio de NIST

Redacción BM Online•22 de octubre de 2026 a las 08:25 p. m.•Estados Unidos

Rostro digital en una pantalla con puntos de análisis biométrico y emoticonos en un laboratorio tecnológico.

La identificación facial forense alcanza una precisión superior al noventa por ciento al analizar únicamente uno o dos rasgos aislados de una persona, como las orejas o la frente. El hallazgo proviene de una investigación científica encabezada por especialistas del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos, desarrollada en cooperación con el Buró Federal de Investigaciones. Esta evidencia plantea un cambio relevante respecto a los métodos tradicionales que exigen examinar la totalidad de la estructura del rostro para validar una identidad.

Avances en la identificación facial forense y el rol de las orejas

El experimento contó con la participación de veintisiete peritos pertenecientes a diversas dependencias del gobierno federal estadounidense. Durante las pruebas, los analistas recibieron imágenes comparativas donde debían cotejar rostros descubriendo partes individuales de manera progresiva. Al disponer de libertad para seleccionar las zonas a examinar, la mayoría optó por observar las orejas, resolviendo más de tres cuartas partes de los casos tras visualizar un solo componente.

Las estadísticas del trabajo revelaron que las orejas alcanzaron una tasa de certeza del noventa y tres por ciento en los dictámenes periciales. Por su parte, la zona de la frente demostró la mayor efectividad global con un noventa y cuatro por ciento de resoluciones correctas, pese a no figurar habitualmente entre las primeras elecciones voluntarias de los expertos. En contraste, sectores como el mentón y el cuello mostraron un rendimiento nulo o sumamente deficiente en las pruebas aisladas.

Flexibilidad metodológica y cuestionamiento a protocolos habituales

Los peritos demostraron una notable facultad de autorregulación al modificar su proceder según la complejidad visual que presentaba cada individuo. Cuando dos sujetos poseían rasgos muy similares, los evaluadores optaban por solicitar un mayor número de características anatómicas antes de formular una conclusión definitiva. Esta capacidad de adaptación estratégica desestima la aplicación de criterios rígidos en las comparaciones biométricas complejas.

Estos datos generan un debate frente a las directrices vigentes del Grupo de Trabajo Científico de Identificación Facial, entidad que sugiere revisiones morfológicas completas. La investigadora principal Carina Hahn explicó que los analistas extraen un volumen significativo de datos identificatorios a partir de mínimos elementos visibles. Los autores advirtieron, sin embargo, que las condiciones de laboratorio no replican completamente las dificultades de casos reales donde intervienen factores como la iluminación o la calidad de las cámaras.

Cooperación entre analistas humanos e inteligencia artificial

La integración de modelos computacionales avanzados junto a la experiencia humana representa el horizonte más prometedor para la seguridad y la justicia penal. Diferentes mediciones científicas indican que el trabajo conjunto entre operadores especializados y sistemas automatizados ofrece niveles de precisión marcadamente superiores a los alcanzados por cada metodología de manera solitaria.

El aporte empírico de este estudio permitirá entrenar redes neuronales profundas con mayor eficiencia, orientando su enfoque hacia elementos morfológicos de alta confiabilidad. En países de la región y a nivel global, optimizar la identificación facial forense contribuye al esclarecimiento de investigaciones criminales y al fortalecimiento de las garantías procesales en sede judicial.

Datos clave

  • Efectividad focalizada: Los peritos lograron más del noventa por ciento de precisión analizando exclusivamente la frente o las orejas de los sospechosos.
  • Rasgos desfavorables: El mentón y el cuello exhibieron los niveles más bajos de utilidad diagnóstica en las pruebas forenses individuales.
  • Entrenamiento algorítmico: Los hallazgos servirán para calibrar modelos de inteligencia artificial mediante el enfoque visual utilizado por los profesionales humanos.

Fuente: infobae.com

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