Estos sensores analizan los músculos faciales para detectar mentiras.

Estos sensores estudian los músculos faciales para detectar mentiras. Un sistema que ya tiene impresionantes tasas de éxito.

¿Cómo saber si alguien está mintiendo? A veces todo es obvio, una persona comienza a tartamudear y a confundirse cuando trata de mentir durante una conversación. Otros pueden tratar de evitar el contacto visual. En verdad, hay una serie de signos claros de una mentira, pero a veces estos signos no son tan fáciles de detectar. Esto hace que el ejercicio sea especialmente difícil para algunas personas. Es que para utilizar la tecnología moderna .

Estos sensores estudian los músculos faciales para detectar mentiras.

Pero entonces, ¿cómo puede un investigador, por ejemplo, saber si un sospechoso está mintiendo? Esta es la pregunta que el Prof. Dino Levy, el Prof. Yael Hanein y un equipo de investigadores de la Universidad de Tel Aviv, Israel, están tratando de responder. Para ello, desarrollaron un sistema basado en sensores que se colocan en la cara del sujeto y permiten analizar el más mínimo movimiento de los músculos faciales.

Un sistema que ya ha logrado un éxito impresionante

El concepto es este: cuando una persona se acuesta, involuntariamente activa ciertos músculos en su cara, especialmente en las mejillas y las cejas. Los sensores en cuestión fueron diseñados y calibrados para centrarse en estos músculos y, según los investigadores, su sistema tuvo una tasa de éxito del 73 % en la detección de mentiras en un sujeto, basándose simplemente en las lecturas de los sensores.

Por supuesto, poner electrodos en la cara no es práctico. Es por ello que ahora el equipo busca ir más allá eliminando la necesidad de estos electrodos y utilizando inteligencia artificial para detectar las contracciones musculares más sutiles gracias a cámaras de alta definición.

Esto significa que en un futuro más o menos cercano esta tecnología podría ser utilizada por la policía, los aeropuertos y, de manera más general, en todos los procedimientos de análisis de video.