Hay un cliché en las películas de acción en la que un policía inspecciona el cuerpo de un asesino abatido o de un soldado de a pie y descubre un curioso tatuaje que en última instancia conduce a un escuadrón de operaciones clandestinas, a una secta religiosa secreta o a una red clandestina de narcotráfico.

Este tropo ya no es sólo una fantasía de Hollywood, pero la realidad de la emergente tecnología de reconocimiento de tatuajes se acerca más a la distopía de un thriller tecnológico. Pronto veremos que los departamentos de policía utilizan algoritmos para identificar los tatuajes de los vídeos de vigilancia o que los policías sobre el terreno utilizan aplicaciones móviles para analizar los tatuajes durante las paradas. Dependiendo del tatuaje, tal tecnología podría ser utilizada para revelar instantáneamente información personal, como sus creencias religiosas o afiliaciones políticas.

Durante años, las fuerzas del orden han utilizado tatuajes para identificar a los sospechosos de delitos, así como a las víctimas no identificadas. La policía también ha utilizado tatuajes para trazar subculturas y redes de bandas y grupos de odio.

Hasta hace poco, sin embargo, la comparación y el análisis de tatuajes implicaba hojear las páginas de las carpetas de fotos; cualquier comparación asistida por sistemas informáticos se limitaba a búsquedas de metadatos de palabras clave.

Logotipo oficial de tecnología de reconocimiento de tatuajes del NIST

En 2014 y 2015, investigadores federales del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) unieron fuerzas con el FBI para lanzar un programa para acelerar la tecnología de reconocimiento de tatuajes. Como parte del Tatt-C (el nombre en clave del "Tattoo Recognition Technology Challenge" del NIST), los funcionarios reunieron un gigantesco conjunto de datos de tatuajes de prisioneros y los distribuyeron entre empresas biométricas, instituciones de investigación y universidades. Se les pidió que realizaran cinco experimentos para mostrar qué tan bien sus algoritmos podían coincidir con los tatuajes bajo varias circunstancias.

Algunas pruebas consistían en comparar diferentes fotos del tatuaje de la misma persona. Otros experimentos buscaron hacer coincidir tatuajes similares en diferentes personas según sus características, como un crucifijo, Minnie Mouse y la caligrafía china. Estas pruebas plantean serias preocupaciones sobre la privacidad, la libertad de expresión, la libertad religiosa y el derecho de asociación.

Cada uno de estos experimentos se correlacionó con un uso específico de las fuerzas de seguridad. Los resultados del Tatt-C, publicados el verano pasado, ahora sirven como una bola de cristal en lo que las fuerzas de seguridad han planeado para esta tecnología en los años venideros.

Aquí están las cinco pruebas y lo que dicen sobre el futuro de la tecnología de reconocimiento de tatuajes.

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Nota sobre los datos: El conjunto de datos del Tatt-C contenía 15.000 imágenes obtenidas por el FBI de los prisioneros. El conjunto de datos se dividió en subconjuntos y subconjuntos para los ensayos individuales. Los participantes de Tatt-C auto-reportan sus resultados, los cuales no fueron verificados de manera independiente. Los porcentajes a continuación reflejan la precisión dentro del experimento, y no necesariamente la precisión con la que la tecnología funcionaría en el mundo real.

Detección de tatuajes: ¿Por qué la policía querría algoritmos que puedan detectar si una imagen tiene un tatuaje o no?

Cualquier organismo de aplicación de la ley puede ser capaz de crear una inmensa colección de imágenes sin clasificar. Fotos, cicatrices, marcas de nacimiento y tatuajes, todos mezclados, algunos sin etiquetar, otros mal etiquetados. Sin la ayuda de un ordenador, se necesitaría una gran cantidad de personal para resolverlo todo. El NIST sugiere que la detección automatizada de tatuajes agilizaría la capacidad de una agencia para clasificar imágenes.

Quizás el argumento más inquietante para los defensores de la privacidad es que la tecnología de detección de tatuajes también allanaría el camino para que los algoritmos aíslen los tatuajes de las imágenes extraídas de Internet o capturadas por las cámaras de seguridad.

La mala noticia es que la tecnología ya es altamente sofisticada.

El equipo de investigación de Tatt-C informó que los algoritmos de tres organizaciones diferentes podían detectar un tatuaje en una imagen con una precisión superior al 90%. La empresa privada de tecnología biométrica MorphoTrak (filial de Safran) obtuvo el mejor resultado; su algoritmo fue capaz de detectar si una imagen contenía o no un tatuaje con una precisión del 96,3%.

Identificación de tatuajes: Cuando hablamos de biometría, estamos hablando de características físicas o de comportamiento únicas que pueden ser utilizadas para identificarle. La toma de huellas dactilares ha sido utilizada por los organismos de justicia penal durante más de un siglo para identificar a los sospechosos; el reconocimiento de tatuajes puede utilizarse de manera muy similar.

Digamos que un policía está interrogando a alguien en la calle que se niega a proporcionar una tarjeta de identificación. El oficial podría pasar una foto de uno de los tatuajes de la persona a través de una base de datos para encontrar una foto del mismo tatuaje capturado durante un arresto previo. Una situación que el NIST imagina es la aplicación de la tecnología de reconocimiento de tatuajes a la videovigilancia de un robo en el que el sospechoso lleva una máscara pero es visible un tatuaje en el cuello.

Así como la tecnología de reconocimiento facial despierta serias preocupaciones sobre la privacidad, la población debe ser consciente de la invasividad de la tecnología de reconocimiento de tatuajes. No sólo identifica a las personas que son captadas por la cámara mientras se dedican a su trabajo, sino que también puede ayudar a rastrear a las personas que usan sus tatuajes.

El NIST pidió a los participantes de Tatt-C que compararan una foto de un tatuaje con otras fotos de la foto tomada con el tiempo. Cuatro compañías e instituciones de investigación diferentes reportaron que su algoritmo podía devolver un resultado positivo en el primer resultado con una precisión de más del 95%. Una vez más, MorphoTrak se impuso con una precisión del 99,4%.

Región de interés: El NIST usa "Región de interés" para describir qué tan bien un algoritmo puede emparejar una pequeña pieza de un tatuaje con una imagen más amplia de todo el tatuaje. Por ejemplo, ¿podría el algoritmo reconocer que un pequeño tatuaje de cráneo es parte de un tatuaje de brazo de media manga más grande?

La idea aquí es que a veces sólo una parte de un tatuaje es capturado por la vigilancia; ¿es suficiente para identificar a alguien si la policía tiene todo el tatuaje en el archivo? Esta tecnología también ayudaría a la policía a hacer coincidir un tatuaje, incluso si la persona posteriormente agregara más al diseño.

Una vez más, MorphoTrak proporcionó los resultados más precisos: el algoritmo podía devolver un acierto en el primer resultado con una precisión del 94,6%. La Universidad de Purdue, que ha desarrollado una aplicación [.pdf] con el apoyo del Departamento de Seguridad Nacional de los EE.UU., estuvo muy cerca con una precisión del 91,6%.

Medios mixtos: Cuando usted consigue un tatuaje, el artista entinta raramente su primer bosquejo en su piel. El artista lo dibujará en papel y luego lo convertirá en una transferencia de color púrpura para trazarlo con las agujas. La pregunta para los investigadores es si un algoritmo puede hacer ingeniería inversa en este proceso; en lugar de hacer coincidir tatuajes con tatuajes, pueden hacer coincidir un tatuaje con una imagen en otro medio.

Si un testigo ve un tatuaje durante un crimen, podría describirlo para un dibujante, quien podría pasarlo por una base de datos de tatuajes. O, si un oficial quiere ver si un tatuaje se correlaciona con el símbolo de una pandilla, el tatuaje podría ser comparado con el graffiti de la calle.

Pero esta tecnología pone a las fuerzas de seguridad en un camino peligroso, ya que le permitiría a un oficial de policía aprender más que sólo su identidad, sino también sus intereses, creencias políticas o religión. Un investigador podría insertar en su base de datos una imagen de un círculo anarquista: A o el elefante republicano, para devolver una lista de personas que tienen tatuajes de esas imágenes.

Esta tecnología está en el horizonte, pero en este momento todavía está relativamente subdesarrollada.

La Corporación MITRE : Una organización sin fines de lucro que administra centros de investigación en nombre del gobierno federal- produjo los resultados más exitosos. El algoritmo podría producir coincidencias dentro de los primeros 10 resultados con una precisión del 36,5%.

Aunque ese número es bastante bajo, eso no impide que la policía lo utilice para generar pistas. Sin embargo, los algoritmos menos fiables tienen un mayor potencial para capturar a personas inocentes en las investigaciones.

Similitud de tatuajes: Una de las formas más preocupantes de aplicación de la tecnología de reconocimiento de tatuajes es su gran capacidad para revelar conexiones o creencias compartidas entre una población. Por ejemplo, en lugar de hacer coincidir un tatuaje particular de un crucifijo con un individuo, la policía podría pasar la imagen de un crucifijo por una base de datos para producir un largo conjunto de personas con tatuajes cruzados similares. Esto significa esencialmente que la policía podría crear listas de personas basadas en su religión, política u otras afiliaciones expresadas por sus tatuajes.

Este tipo de coincidencia de tatuajes podría arrasar con los fans de las mismas bandas o miembros de la misma unión laboral o unidad militar. Esta aplicación tiene una alta probabilidad de generar falsos positivos - emparejando a alguien cuyo tatuaje puede ser visualmente similar, pero no simbólicamente similar. Esto podría dar lugar a que las personas se asocien indebidamente con grupos, como las pandillas, con los que no tienen ninguna afiliación real.

Las fuerzas del orden quieren usar esta tecnología principalmente para identificar a los miembros de pandillas y grupos de odio, que a menudo utilizan símbolos codificados para expresar su afiliación. Pero eso no es necesariamente en lo que los investigadores del NIST se enfocaron durante los "Experimentos de Similitud de Tatuajes" de Tatt-C, los cuales probaron qué tan bien los algoritmos podían emparejar diferentes tatuajes con características visuales similares. Muchas de las imágenes que el NIST pidió a los participantes que analizaran eran símbolos religiosos, a menudo iconografía católica, como las manos sosteniendo rosarios y la crucifixión de Jesucristo.

Esto debería levantar banderas rojas brillantes para aquellos preocupados por la libertad religiosa, especialmente a la luz de cómo los gobiernos autoritarios han usado tatuajes para oprimir a las minorías religiosas. Me viene a la mente el uso de tatuajes de la Alemania nazi para rastrear a los judíos durante el Holocausto. De hecho, la Estrella de David de seis puntas fue una de las imágenes utilizadas durante los experimentos del NIST. Sin embargo, en ese caso, la estrella también sirve como símbolo de los Gangster Disciples, una pandilla callejera de Chicago. Así que incluso cuando las fuerzas del orden intentan usar tatuajes para investigar a las pandillas, las personas que simplemente expresan su religión podrían ser etiquetadas como afiliadas de pandillas criminales.

La buena noticia es que la tecnología está todavía en sus primeras etapas. Los investigadores atribuyeron la disminución de la precisión a un problema que llamaron la "brecha semántica". Esto se refiere a la dificultad que tienen las computadoras para adivinar el significado de los tatuajes que contienen símbolos relevantes, pero que no son claramente similares visualmente. MITRE obtuvo los mejores resultados; su algoritmo pudo establecer una correspondencia correcta dentro de los primeros 10 resultados con una precisión del 14,9%.

Lo que sigue

Aunque los experimentos del NIST y el FBI fueron en gran medida ejercicios de investigación académica, las fuerzas del orden ya están desplegando la tecnología. La Universidad de Purdue, con el apoyo del Departamento de Seguridad Nacional, ha desarrollado una aplicación para hacer coincidir graffiti y tatuajes -GARI- que ahora es utilizada por las agencias del orden público en todo el estado de Indiana. Mientras tanto, empresas como MorphoTrak y DataWorks ofrecen ahora el reconocimiento de tatuajes como parte de los paquetes de software biométricos que también incluyen el escaneo de huellas dactilares, el escaneo del iris, el análisis de ADN y el reconocimiento facial. Sabemos que los departamentos del sheriff en California tienen contratos con estas compañías.

También está claro que las lecciones aprendidas del proyecto Tatt-C están siendo utilizadas para refinar la investigación futura y la tecnología de reconocimiento de tatuajes. Después del proyecto Tatt-C, el NIST publicó materiales de capacitación para las fuerzas del orden que explicaban cómo el encuadre y la iluminación de las cámaras pueden hacer que los tatuajes sean más fácilmente reconocibles por los algoritmos. Los investigadores recomendaron además que se compilara un conjunto de datos aún mayor -más de 100.000 imágenes- para su distribución a investigadores de terceros.

Este verano, el NIST planea lanzar su próxima serie importante de experimentos: Tatt-E, abreviatura de Tattoo Recognition Technology Evaluation (Evaluación de la tecnología de reconocimiento de tatuajes). Utilizando bases de datos de tatuajes de la Policía del Estado de Michigan, el Departamento Correccional de Tennessee y la Oficina del Sheriff del Condado de Pinellas en Florida, el NIST tiene la intención de realizar un conjunto similar de pruebas internamente, conectándose a cada algoritmo a través de una API.

Por el bien de las libertades civiles, la privacidad y la dignidad, creemos que el NIST debe detener este programa inmediatamente. Tome acción ahora para pedir el fin de la experimentación con nuestros tatuajes.