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Así es cómo la tecnología ayudó a identificar al sospechoso del tiroteo en Maryland

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La tecnología biométrica de análisis de imágenes y videos continúa avanzando a pasos agigantados, y aunque no está exenta de controversias, lo que ocurrió en Maryland es una clara muestra que también puede ser utilizada para fines positivos, en este caso, la identificación de un individuo que perpetró un violento crimen.

Funcionarios policiales utilizaron software de reconocimiento facial para identificar al sospechoso del tiroteo del jueves, que atacó las instalaciones del periódico Capital Gazette en Annapolis, Maryland, causando la muerte de cinco personas y dejando varias otras heridas. Las autoridades recurrieron a la tecnología después de que se descubriera que las huellas dactilares en las manos del presunto tirador habían sido dañadas o alteradas y no se podían utilizar.

tiroteo en Maryland
Mark Wilson/Getty Images

CNN informó que el sospechoso, un hombre de 39 años luego identificado como Jarrod Ramos, hizo todo lo que estuvo a su alcance para evitar ser reconocido. Una vez detenido, se dieron cuenta que se había dañado o alterado la punta de los dedos de tal manera que impedía la identificación por medios tradicionales, y se negó a dar su nombre durante los interrogatorios.

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Sin huellas dactilares y con Ramos negándose a cooperar, las autoridades recurrieron a métodos más creativos, y según múltiples informes, la policía utilizó tecnología de reconocimiento facial para identificar a Ramos. Más adelante, el jefe de policía Timothy Altomare dijo en una conferencia de prensa que enviaron una imagen del individuo al Maryland Combined Analysis Center, y que el centro la comparó con imágenes del Maryland Image Repository System (MIRS), que incluye más de diez millones de fotos tomadas de delincuentes.

El sistema también tiene acceso a la base de datos de fotografías policiales del FBI, que agregaría otros 25 millones de rostros. Debido a que Ramos tenía antecedentes criminales, era probable que su foto policial apareciera en al menos una de estas bases de datos, y finalmente, fue lo que logró una identificación positiva y su conexión con el periódico.

Por supuesto que esta no es la primera vez que las fuerzas del orden utilizan la tecnología de reconocimiento facial. Por ejemplo, según reportó anteriormente NPR, hay nueva evidencia de que el departamento de la policía de Orlando, Florida, ha decidido ordenar oficialmente el sistema de reconocimiento facial de Amazon llamado Rekognizion, capaz de analizar y reconocer rasgos faciales e imágenes a partir de videos o fotografías ayudado por la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina.

Según documentos obtenidos por la Unión de Libertades Civiles (ACLU), la compañía ya había estado facilitando el uso de sus herramientas de reconocimiento facial a las agencias del orden en Oregón y Orlando. Esta situación causó preocupación entre los grupos de derechos civiles, por tratarse de una estrategia que parecía querer allanar el camino para un mayor despliegue de su tecnología.

Amazon explica que su tecnología puede identificar personas en tiempo real mediante la búsqueda instantánea de bases de datos que contiene decenas de millones de rostros, y ofrece una función de “seguimiento de personas” que, según la compañía, hace que la investigación y monitoreo de individuos sea fácil y precisa. Además, Amazon señala que se puede utilizar para identificar “todas las caras en fotos grupales, eventos concurridos y lugares públicos”.

Milenka Peña
Former Digital Trends Contributor
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
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A diferencia de los libros convencionales que se centran únicamente en libros electrónicos, Moodi también funciona como un mando Bluetooth compacto para desplazarse por artículos, controlar la reproducción multimedia y navegar por contenidos de formato largo. El dispositivo busca accesorios ergonómicos que buscan reducir los movimientos repetitivos de la mano durante largos tiempos frente a pantalla.

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