Evaluación científica del grado de semejanza entre individuos a partir de análisis paramétricos faciales

INTRODUCCIÓN

La identificación facial constituye uno de los pilares fundamentales en el ámbito de la criminalística moderna. Este proceso, que permite determinar la identidad de un individuo mediante el análisis de sus características faciales, ha evolucionado significativamente gracias a la incorporación de técnicas avanzadas de análisis de imágenes y superposición fotográfica. El presente artículo aborda los métodos de evaluación del grado de semejanza entre individuos a partir del análisis paramétrico facial, un enfoque que combina elementos morfológicos, antropométricos y tecnológicos para establecer conclusiones con rigor científico.

FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS

La identificación facial se fundamenta en el análisis comparativo de rasgos morfológicos faciales y corporales entre muestras dubitadas (de origen desconocido o cuestionado) e indubitadas (de origen conocido). Este proceso implica la evaluación sistemática de características faciales específicas, proporciones y rasgos individuales como cicatrices, marcas de nacimiento o tatuajes, que en conjunto conforman un perfil característico único para cada individuo.

Los métodos de análisis paramétrico facial pueden clasificarse en:

Métodos morfológicos: Basados en la comparación visual de rasgos faciales, tanto a nivel global como individualizado. Aunque requieren poco equipamiento, presentan una baja tasa de fiabilidad debido a su naturaleza subjetiva.
Métodos antropométricos: Centrados en mediciones precisas de distancias y proporciones faciales, estableciendo parámetros cuantificables que permiten una evaluación más objetiva.
Métodos automatizados: Utilizan algoritmos y sistemas de reconocimiento facial que asignan valores numéricos al grado de similitud entre imágenes comparadas.

ESCALAS DE EVALUACIÓN DE SEMEJANZA

Para establecer conclusiones objetivas sobre el grado de semejanza entre individuos, es fundamental contar con escalas estandarizadas que permitan cuantificar las coincidencias observadas. A continuación, se presentan los principales umbrales utilizados en diferentes contextos metodológicos:

Sistemas de Reconocimiento Automatizado

Los sistemas comerciales como Amazon Rekognition emplean escalas de 0 a 100, donde valores iguales o superiores a 95 se consideran un umbral alto para coincidencias verdaderas, con tasas de precisión del 99.97% en pruebas independientes. En estos sistemas:

≥95%: Indica con alta probabilidad que se trata de la misma persona
85-90%: Sugiere un alto parecido
70-85%: Refleja un leve parecido entre individuos
<70%: Señala diferencias claras entre los sujetos comparados

Otros métodos establecen un nivel de probabilidad de identidad común basada en el grado de semejanza paramétrica facial medida siguiendo una tabla de valoración (+3, -3) donde +3 es el grado máximo de semejanza correspondiente a muestras de un mismo individuo y -3 muestra el grado mínimo de semejanza, correspondiente a muestras de distintos individuos.

La relación entre el grado de semejanza y la evaluación en dicha escala sería:

>95%: Misma identidad (+3)
90-94%: Es altamente probable que se trate de la misma persona (+2)
85-89%: Es probable que se trate de la misma persona (+1)
80-84%: Es improbable que se trate de la misma persona (-1)
75-79%: Es altamente improbable que se trate de la misma persona (-2)
<75%: Identidades diferentes (-3)

Enfoque Perceptual Humano

En estudios basados en la percepción humana, utilizando escalas de Likert de 1-7:

≥6: Se asocia con la identificación de la misma persona
5-6: Corresponde a individuos con alto parecido
4-5: Indica un leve parecido
≤3: Señala personas claramente distintas

Parámetros Antropométricos

Las variaciones en medidas faciales específicas también permiten establecer umbrales de similitud:

Variación <1 mm: Típica en imágenes de la misma persona
≤3 mm: Característica de personas con alto parecido
3-6 mm: Presente en individuos con leve parecido
>6 mm: Indica personas distintas

FACTORES QUE AFECTAN LA EVALUACIÓN

La fiabilidad del análisis paramétrico facial está condicionada por diversos factores que deben considerarse durante la evaluación:

Calidad de las imágenes: Resolución, nitidez y contraste afectan significativamente la precisión del análisis.
Posición y perspectiva: Las variaciones en el ángulo de captura pueden alterar la percepción de los rasgos faciales.
Iluminación: Condiciones de luz inadecuadas pueden generar sombras o distorsiones que dificulten la comparación.
Expresiones faciales: Modifican temporalmente la apariencia de ciertos rasgos.
Cambios temporales: Edad, peso, cirugías o lesiones pueden alterar la apariencia facial a lo largo del tiempo.

PROCESO DE ANÁLISIS COMPARATIVO

Un análisis paramétrico facial riguroso debe seguir un procedimiento sistemático que incluye:

Adquisición de imágenes: Obtención y preparación de las muestras dubitadas e indubitadas.
Normalización: Ajuste de escala, orientación e iluminación para garantizar condiciones comparables.
Extracción de características: Identificación y medición de rasgos faciales relevantes.
Comparación: Cotejo sistemático de cada característica facial, estableciendo coincidencias y divergencias.
Evaluación: Aplicación de escalas estandarizadas para determinar el grado de semejanza.
Conclusión: Elaboración de un informe detallado que exprese el nivel de certeza alcanzado.

CONCLUSIONES

El análisis paramétrico facial constituye una herramienta valiosa para la identificación humana en contextos forenses, siempre que se aplique con rigor metodológico y se reconozcan sus limitaciones. La combinación de métodos morfológicos, antropométricos y automatizados permite alcanzar conclusiones con mayor solidez científica.

Es importante destacar que los porcentajes de similitud dependen de múltiples factores, incluyendo el método de medición empleado (paramétrico vs. perceptual) y el contexto de aplicación (clínico vs. forense). Los sistemas automatizados priorizan la precisión en la identificación, mientras que los estudios antropométricos vinculan los umbrales a variaciones milimétricas específicas.

La evaluación del grado de semejanza entre individuos a partir del análisis paramétrico facial representa un campo en constante evolución, que se beneficia de los avances tecnológicos y metodológicos para ofrecer resultados cada vez más precisos y fiables en el ámbito de la criminalística y la identificación forense.

CONSIDERACIONES FINALES

Es fundamental que los profesionales dedicados a la identificación facial mantengan una formación continua y actualizada, incorporando las mejores prácticas y avances científicos en sus procedimientos. Asimismo, resulta esencial adoptar un enfoque crítico y cauteloso al establecer conclusiones, reconociendo que incluso los métodos más avanzados presentan limitaciones inherentes que deben ser consideradas al momento de emitir dictámenes periciales.

La combinación de experiencia profesional, rigor metodológico y tecnología avanzada constituye la base para una identificación facial confiable, que pueda resistir el escrutinio judicial y contribuir efectivamente a la administración de justicia.

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Bibliografía:

References
[1] https://core.ac.uk/download/pdf/323344283.pdf
[2] https://www.ibm.com/docs/es/SSEPGG_11.1.0/com.ibm.im.model.doc/c_similarity_threshold.html
[3] https://birbe.org/blog/analisis-facial/
[4] https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/bfe1aa91-691f-4537-92f4-930d25358da1/download
[5] https://live.ece.utexas.edu/publications/2010/akm_btas_sep10.pdf
[6] https://repositorio.uap.edu.pe/jspui/bitstream/20.500.12990/9501/1/Tesis_Biotipo_Facial.pdf
[7] https://pdfs.semanticscholar.org/3507/79365e82e935f7fd71c89dd76ca903827b37.pdf
[8] https://dspace.unl.edu.ec/jspui/bitstream/123456789/14254/1/TESIS%20BLIBLIOTECA%20CD.pdf
[9] https://aws.amazon.com/es/ai/responsible-ai/resources/rekognition-face-matching/
[10] https://uvadoc.uva.es/bitstream/handle/10324/55581/TFM-G1545.pdf?sequence=1
[11] https://dl.gi.de/bitstreams/8726c030-f575-4fc8-92b1-05d5038531fb/download
[12] https://genotipia.com/genetica_medica_news/las-personas-que-se-parecen-dobles-comparten-genetica/
[13] https://repositoriobibliotecas.uv.cl/bitstreams/ff5e5759-d74c-4223-b208-aa458193ced1/download
[14] http://bibliotecavirtual.dgb.umich.mx:8083/jspui/bitstream/DGB_UMICH/3418/1/FIE-M-2008-0037.pdf
[15] https://revistaciencias.inacipe.gob.mx/index.php/02/article/download/439/340/1370
[16] http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0122-34612011000100009
[17] https://www.iniseg.es/emergencia-covid19/wp-content/uploads/2020/03/TECNOLOGI%CC%81A-DE-RECONOCIMIENTO-FACIAL-ESPAM-Ayuntamiento-Malaga.pdf