Permitirá saber si una persona se encuentra desnuda a través de la segmentación de una imagen digital.

Apoyará a padres de familia en la vigilancia sobre lo que ven sus hijos en la red.

La pornografía es un problema que afecta a todos, pero sobre todo a niños y adolescentes que al navegar sin ninguna restricción por la red, abren diversas  páginas electrónicas que podrían tener contenidos inadecuados para su edad, o bien exponerse a ser víctima de algún delincuente cibernético, poniendo en riesgo su seguridad y hasta su vida.

Ante esta realidad, Pedro Iván Tello Flores, alumno de la Facultad de Ciencias de la Computación (FCC) de la BUAP, inició un proyecto de investigación para crear un software que permita detectar y bloquear las páginas de pornografía que se encuentran en la red. 

El proyecto denominado Detección de desnudos en imágenes digitales, tendrá un fuerte impacto en la sociedad, porque su principal aportación será la seguridad en el manejo de información en la Web, apoyando de esta forma a los padres de familia en la vigilancia sobre lo que ven sus hijos en la red.

Esta investigación forma parte de ejercicio académico que  emprendió la FCC para buscar diversas propuestas de solución al problema de la  pornografía en la red, en el cual participó Pedro Iván Tello, quien posteriormente decidió profundizar en el tema que convirtió en su proyecto de tesis.

¿Cómo detectar un desnudo?: El estudiante de la FCC-BUAP indicó que la pornografía es un problema mundial que está en la mira de diferentes investigadores especializados como Margaret M. Fleck de Estados Unidos, quien después de una serie de análisis, decidió utilizar los pixeles como fuente de información para detectar  imágenes digitales.

Aprovechando los avances científicos de esta investigadora, Tello Flores empezó a trabajar también con los pixeles, en este caso los que corresponden al color de la piel, como fuente de información relevante.

Para seleccionarlos y saber los componentes del color, utilizó el modelo HSV (del inglés Hue, Saturation, Value) que significa Tonalidad, Saturación, Valor;  también llamado HSB (Hue, Saturation, Brightness) que se traduce en Tonalidad, Saturación, Brillo, explicó el estudiante de la licenciatura en Ciencias de la Computación.

“Esta segmentación generó una imagen binaria en blanco y negro, donde el primer color representa la información principal, es decir, los pixeles correspondientes al color de la piel; mientras que negro corresponde a datos que no son relevantes para mi investigación”.

Posteriormente agrupó las diferentes tonalidades de piel que existen en el mundo; de esta forma creó segmentos de color piel de personas blancas, caucásicas, asiáticas y africanas en una nueva imagen digital, la cual  empezó a utilizar como base para el reconocimiento de una imagen desnuda.

Una vez binarizada la imagen que indica pixeles de piel, el siguiente reto fue seleccionar las regiones de piel que presenta una imagen  y saber  en que porcentaje es visible y  determinar si la persona a la que corresponde ésta se encuentra desnuda o en que porcentaje lo está.

Para realizar estas operaciones se dio a la tarea de diseñar el algoritmo RSOR, que significa Reconocimiento, Selección y Operaciones en Regiones, que se compone de tres partes.

El programa permite “reconocer las regiones en colores, elegir la que tiene mayor información y realizar operaciones de porcentaje que indiquen una estimación de contenido pornográfico en la imagen digital”.

El estudiante de Ciencias de la Computación mencionó que la primera fase del algoritmo, se refiere a detectar puntos o regiones más claras u oscuras de la imagen, por lo que se dividen en colores. La segunda selecciona aquella región con una alta concentración de pixeles de piel para su análisis.

La última presenta el porcentaje al que corresponde ese número de pixeles con respecto a la imagen original (tamaño), para decidir si es un desnudo bajo el siguiente criterio:

“Si el total de píxeles de piel encontrados en la imagen es menor al 10 por ciento, no es un desnudo; entre un 10 y 25 por ciento, podría ser un desnudo parcial; mayor al 25 por ciento confirma que es un desnudo”.

¿Cómo saber si es pornografía infantil?: Tello Flores señaló que para hacer más específica la investigación, se deben considerar otros aspectos como reconocimiento facial y geometría del cuerpo, que a su vez incluye medición de extremidades y posición.

Además, es importante saber la estatura e información del rostro con operaciones morfológicas, que indiquen la distancia entre los ojos, de la frente y el mentón, así como el tamaño de la boca, datos que permitirán detectar si se trata de pornografía infantil.

Aclaró que “el rostro arroja información sobre la edad, por ejemplo, un niño cuando nace tiene los ojos pegados a la nariz, pero éstos se separan conforme crece”.

Las características o distancias específicas que presenta toda persona pueden ser reveladoras, incluso, la misma selección de regiones que desarrolla en su investigación, podría ser un indicador importante de tamaño y edad, puntualizó.

Destacó que finalizada la etapa de investigación, experimentación y agregando propuestas de solución para disminuir el margen de error, se tendrá listo el software, con el que se podrían también apoyar las acciones de la policía cibernética.

El estudiante de la BUAP pretende -una vez que esté concluido y probado el programa-, desarrollar una aplicación en Internet, que esté disponible en la página de la FCC, para que los padres de familia puedan bajarlo de forma gratuita e instalarlo en su computadora, con el fin de que los menores y hasta ellos mismos, al navegar por la red y aparecer paginas con contenidos pornográficos se bloqueen de inmediato.

Pedro Iván Tello Flores Correo electrónico: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo..