En estos tiempos donde todo es visual, el campo de la visión por ordenador debe tener un peso específico, también en la seguridad informática bajo mi punto de vista. Creo que todos recordamos casos donde el tratamiento de imágenes ha logrado reconstruir una foto de un pederasta que habia aplicado un desenfoque radial a su cara, algoritmo que fue revertido por la interpol.

Había una herramienta que buscaba MD5s de fotografías en las redes P2P. Pero está claro que es un método limitado ya que una mínima variación de la imagen evade esto. Lo ideal sería una aplicación que reconociera ciertas características de las fotos respecto a fotografías anteriormente conocidas.

Vamos a poner un ejemplo

¿Os acordais de esta escena? Es del peliculón «Tesis» de Alejandro Amenabar, para los que la hayan visto recordaran que cualquier detalle en las imágenes que veían los protagonistas era de suma importancia. La raya roja sobre fondo blanco les da la idea de que es un garaje mísmamente. Pues bien veamos la siguiente imagen:

El mismo sitio, distinta persona, distinto MD5, muchas cosas distintas, pero otras siguen iguales.
¿Os habéis fijado en la parte izquierda, donde hay una especie de manguera? ¿Qué pasaría si decidimos buscar imágenes que tengan esa manguera en ese mismo lugar mas o menos?. Habría posibilidades de que el contenido de la imagen fuera el mismo que las anteriores.
Ahora apliquemos esto a cualquier tipo de foto, incluido las chungas. Si una foto tiene una serie de elementos caracteristicos, dejando a un lado su contenido principal que puede variar, buscando estos contenidos secundarios podríamos identificar fotos hechas en un mismo lugar aunque el motivo sea diferente.

Ejemplo: El estudio de un fotografo.
Motivos secundarios :focos y fondo
Motivo principal: modelo.
Podemos buscar imágenes que contengan el fondo y los focos sin fijarnos en la modelo que variará. De esta manera podríamos clasificar las imágenes como pertenecientes al fotografo fulanito.

Esta tecnología ,junto con el reconocimiento de imágenes pornográficas, se puede aplicar a la detección proactiva de imágenes ilegales por ejemplo. Y es algo que ya hemos desarrollado. Os dejo una captura de nuestra aplicación con los ejemplos de Tesis.