La biometría facial juega un papel esencial en los campos de la aplicación de la ley y las ciencias forenses. Al comparar rasgos faciales para la identificación humana en fotografías o videos, el análisis debe tener en cuenta varios factores que dificultan la aplicación de técnicas de identificación comunes, como la iluminación, la pose o la expresión.

Los atributos faciales pueden cambiar drásticamente según la distancia entre el sujeto y la cámara en el momento de la fotografía. Este efecto se conoce como distorsión de la perspectiva y puede afectar gravemente al resultado del análisis comparativo.

Por lo tanto, conocer la distancia entre el sujeto y la cámara de la escena original donde se tomó la fotografía puede ayudar a determinar el grado de distorsión, mejorar la precisión de las herramientas de reconocimiento asistido por computadora y aumentar la confiabilidad de la identificación humana y análisis posteriores.

En este artículo, proponemos un enfoque de aprendizaje profundo para estimar la distancia entre el sujeto y la cámara de las fotografías faciales: FacialSCDnet. Además, presentamos una métrica de evaluación novedosa diseñada para guiar el proceso de aprendizaje, basada en cambios en la distorsión facial a diferentes distancias. Para validar nuestra propuesta, recopilamos un nuevo conjunto de datos de fotografías faciales (más de 200 000 fotos faciales) tomadas a varias distancias utilizando datos tanto sintéticos como reales. Nuestro enfoque es totalmente automático y puede proporcionar una estimación de distancia numérica de hasta seis metros, más allá de la cual los cambios en la distorsión facial no son significativos. El método propuesto logra una estimación precisa, con un error promedio por debajo de los 6 cm de distancia entre el sujeto y la cámara (ver tabla a continuación) para fotografías faciales en cualquier posición frontal o lateral de la cabeza, resistente al vello facial, anteojos y oclusión parcial.

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