Superreconocedores: los expertos en reconocimiento facial que detectan manipulación digital y fraude de identidad
Pueden identificar un rostro visto fugazmente años atrás y detectar rostros manipulados digitalmente en pasaportes que engañan incluso a los algoritmos. Los «superreconocedores» llegan para revolucionar la lucha contra el fraude de identidad en la era digital.
Por Enrique Coperías
Se buscan: las personas con capacidad de superreconocimiento pueden identificar a otras personas en condiciones muy difíciles. Ilustración: Kolbjørn Skarpnes / NTNU.
En un mundo cada vez más dominado por la tecnología digital, las fronteras entre lo real y lo manipulado se difuminan a la velocidad de la luz.
En el ámbito de la seguridad, esta transformación plantea un reto urgente: ¿podemos confiar en nuestra capacidad visual para detectar rostros alterados digitalmente cuando se utilizan en documentos oficiales, como el pasaporte y el DNI? Un equipo internacional de investigadores, encabezado por Josh P. Davis, de la University of Greenwich, y colaboradores de otras universidades del Reino Unido, de Alemania y de Noruega, ha abordado esta pregunta con un enfoque tan claro como original.
En efecto, han comparado el rendimiento de personas con habilidades extraordinarias para reconocer rostros, conocidas como superreconocedores o super-recognisers, frente a personas con capacidad media en reconocimiento facial, en la detección de fotos de pasaporte manipuladas con técnicas sofisticadas.
Quiénes son los superreconocedores
Las anécdotas que circulan en el mundo policial ilustran lo singular de esta capacidad. En el Reino Unido, una investigación sobre un atraco a mano armada llevaba año y medio estancada. Con tan solo un vídeo de mala calidad y pistas difusas, parecía imposible avanzar… hasta que, por pura casualidad, uno de los agentes identificó un rostro en unas imágenes borrosas de cámaras de videovigilancia de una calle comercial. La pista condujo al arresto inmediato del sospechoso.
En otro caso similar, un agente detuvo a un individuo ocho meses después de haber visto un retrato robot de su cara. Y un tercero reconoció a un sospechoso gracias a una cicatriz… ¡que había visto diez años antes!
Estos tres policías formaban parte de un reducido grupo de personas que nunca olvidan un rostro: los superreconocedores. Como explica Christoph Busch, profesor y responsable del Laboratorio Noruego de Biometría en la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU) de Gjøvik, «los super‐recognisers no solo son excepcionalmente buenos comparando y recordando caras, también pueden identificar individuos en condiciones que normalmente lo ponen muy difícil, como imágenes oscuras o entornos llenos de distracciones».
Del laboratorio a la acción policial
Tradicionalmente, la investigación sobre reconocimiento facial se había centrado en el extremo opuesto: la prosopagnosia, esto es, la incapacidad para reconocer rostros, que afecta a un 2% de la población. Pero hace unos quince años, se descubrió que una proporción similar tiene la habilidad contraria: una memoria facial excepcional. No tardó en llegar el interés policial.
El estreno operativo fue en 2011, tras los disturbios de Londres. La Metropolitan Police incorporó a veinte super-recogniser de su propia plantilla para revisar grabaciones de cámaras de vigilancia y compararlas con fichas policiales. Identificaron a más de seicientas personas implicadas en robos y actos vandálicos; más del 70% de ellas acabaron condenadas por el juez gracias a pruebas físicas y confesiones.
Aquello llevó a crear una unidad permanente de super‐recognisers, y el modelo se exportó a Alemania, Australia, Austria, Estados Unidos y Suiza.
Un nuevo frente: fotos de pasaporte manipuladas
La investigación de Davis y su equipo, publicada en parte de un problema en auge: en varios países europeos, los ciudadanos pueden aportar su propia foto para el pasaporte. Esto ha abierto la puerta a la manipulación digital de imágenes como estrategia de fraude de identidad.
Así es, algunas modificaciones son cosméticas —quitar arrugas, levantar cejas—, pero otras buscan burlar controles fronterizos. Una de las más sofisticadas es el morphing: fusionar digitalmente las fotos de dos personas para crear una imagen híbrida. Así, dos individuos podrían usar el mismo documento de identidad sin ser, en teoría, detectados por los sistemas de control y vigilancia.
El riesgo no es hipotético. En 2022 se descubrió que agentes de control fronterizo aceptaron casi un tercio de las imágenes morfeadas que se les presentaron. «Es una amenaza real y difícil de detectar», alerta Busch en un comunicado de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología.
Dos superreconocedores analizan imágenes borrosas de cámaras de vigilancia en busca de rostros sospechosos, una tarea en la que este tipo de personas privilegiadas destacan gracias a su excepcional capacidad de memoria y comparación facial, incluso bajo condiciones visuales adversas. Imagen generada con DALL-E
El experimento: pruebas DFMD1 y DFMD2
Para comprobar si la ventaja de los superreconocedores se extiende a este terreno, los investigadores diseñaron dos versiones de la prueba Darmstadt Face Manipulation Detection (DFMD). Se trata de una prueba experimental usada en investigaciones para medir la capacidad de una persona para detectar si una imagen facial ha sido manipulada digitalmente. Consiste en mostrar pares de fotos —una original y otra sospechosa— y pedir al participante que determine si la segunda ha sido alterada de algún modo.
En ambas versiones, el participante ve dos fotos: una de confianza y otra sospechosa. La misión: decidir si la segunda está manipulada. En DFMD1, la mitad de las sospechosas eran falsas; en DFMD2, solo una de cada cuatro, para reflejar la baja prevalencia en la vida real. Las manipulaciones incluían morphing, retoque digital y face swapping (intercambio de rasgos internos de una cara con la estructura de otra).
Los participantes procedían de una base de datos de voluntarios evaluados previamente en cuatro pruebas de reconocimiento facial. Para entrar en el grupo de superreconocedores, había que obtener puntuaciones igual o superior a dos desviaciones estándar sobre la media en al menos tres tests. Los controles se seleccionaron para representar habilidades medias de la población.
Resultados: ventaja clara para los «super‐recognisers»
Los datos no dejan dudas: tanto los superreconocedores como los controles superaron el azar al detectar manipulaciones, pero los primeros lo hicieron con mucha más precisión, más aciertos y menos falsas alarmas
En DFMD2, su ligera tendencia a etiquetar como manipulada una imagen jugó a su favor. La ventaja se mantuvo en todos los tipos de manipulación, aunque las imágenes morfeadas con ciertas herramientas, como UBO Morpher, fueron las más difíciles para todos.
Curiosamente, las tasas de acierto fueron más altas en DFMD2 —donde solo el 25% de las imágenes estaban manipuladas— que en DFMD1 —con un 50% manipuladas—, a pesar de que normalmente, según la literatura científica, la gente detecta peor los casos cuando son poco frecuentes. Los autores creen que esto se debe a que las imágenes usadas en cada prueba no tenían el mismo nivel de dificultad.
Aprendizaje implícito y predictores de éxito
El análisis del orden de las tareas reveló mejoras ligeras cuando se hacía un segundo test, lo que sugiere cierto“entrenamiento implícito. Frøy Løvåsdal, asesora sénior en la Dirección Nacional de Policía de Noruega y coautora del estudio, lo interpreta así:
«Las imágenes morfeadas de alta calidad son casi imposibles de detectar, tanto para humanos como para algoritmos. Por suerte, parece que el entrenamiento ayuda».
Se examinó también si la autopercepción de la propia habilidad predecía el rendimiento. En DFMD2, quienes se valoraban mejor a sí mismos lo hicieron efectivamente mejor, aunque la confianza puntual en cada respuesta no tuvo relación con el éxito. Los tiempos de respuesta fueron similares entre grupos, descartando que la ventaja de los superreconocedores se deba a más tiempo de deliberación.
Tres pruebas, tres filtros
Tres pruebas objetivas de reconocimiento facial resultaron ser buenos predictores de la capacidad para detectar manipulaciones en los rostros humanos:
✅ CFMT+ (Cambridge Face Memory Test – Long Form), que mide la memoria para aprender y reconocer rostros nuevos bajo cambios de ángulo, iluminación o expresión.
✅ KFMT (Kent Face Matching Test), que evalúa si dos fotos muestran a la misma persona o a diferentes personas, en condiciones fotográficas realistas.
✅ AFRT (Adult Facial Recognition Test), diseñada para evaluar el reconocimiento de rostros en adultos con variaciones sutiles.
Los buenos resultados en estas tres pruebas permitieron anticipar quiénes tenían más potencial para ser super‐recognisers.
En cambio, la GFMT (Glasgow Face Matching Test), otra prueba de comparación facial, mostró un efecto techo: las fotos eran tan claras y fáciles de comparar que casi todos los participantes sacaron puntuaciones muy altas, lo que impidió diferenciar entre personas con habilidad media y personas con habilidad extraordinaria.
La suma de superreconocedor y algoritmos ayudará a detectar personas con fotos del pasaporte manipuladas. Imagen generada con Gemini.
Potencial operativo y mentoría
Que los super‐recognisers sean tan eficaces detectando manipulaciones tiene implicaciones directas para la seguridad.
«No significa que vayamos a llenar todos los puestos de este tipo con super‐recognisers —matiza Løvåsdal—. Nos interesa sobre todo qué nos pueden enseñar para mejorar la formación de nuestros agentes. El potencial puede ser enorme. En el futuro, quizá tengamos que considerar evaluar esta habilidad en los procesos de selección para ciertos puestos».
De hecho, la investigación con seguimiento de ojos (eye‐tracking) ya está ofreciendo pistas: los superreconocedores distribuyen su mirada por más áreas del rostro y fijan más puntos que la media. Lo que aún no se sabe es qué detalles específicos procesan en cada área. Resolverlo podría mejorar tanto la capacitación humana como los algoritmos de reconocimiento automático.
El factor humano en la era de la IA
Tanto Busch como Løvåsdal coinciden en que la mejor estrategia combina humanos y máquinas: «Nuestros resultados indican que una combinación de algoritmos y reconocedores humanos probablemente sea la mejor solución».
En palabras de Busch, «los algoritmos pueden manejar muchas tareas, pero los seres humanos deben intervenir cuando hay incertidumbre. En decisiones importantes, siempre es buena idea que haya participación humana».
Este planteamiento se apoya en estudios paralelos con los mismos datos, que demuestran que la pareja superreconocedor más algoritmo supera al rendimiento de cualquiera por separado. Es un recordatorio de que, incluso en una era dominada por la inteligencia artificial, el juicio humano sigue siendo crucial.
Innato… pero entrenable
La evidencia apunta a que la habilidad superreconocedora es innata, pero eso no significa que no pueda mejorarse el rendimiento de personas no excepcionales. “No puedes decidirte a ser un superrreconocedor, pero nuestra investigación muestra que la capacidad de detectar imágenes manipuladas mejora simplemente participando en los experimentos», asegura Løvåsdal.
Esto abre la puerta a programas de formación inspirados en las estrategias de los super‐recognisers. Detectar patrones en su forma de analizar un rostro, reproducirlos en entrenamiento y trasladarlos a los sistemas automáticos podría ser la próxima gran innovación en verificación de identidad.
No cabe duda de que el trabajo de Davis, Busch y sus colegas no solo demuestra que los super‐recognisers detectan mejor que la media las manipulaciones digitales en fotos de pasaporte: también muestra que pueden servir como mentores, inspirar programas de entrenamiento más eficaces y ayudar a diseñar algoritmos más precisos.
Aportan un componente humano que, lejos de ser sustituido por la IA, se complementa con ella para dar la mejor respuesta frente al fraude de identidad.
En un momento en que la manipulación digital es cada vez más sofisticada y accesible, los superreconocedores encarnan un raro superpoder: la memoria facial infalible. Y aunque no todos podamos tenerla, sí podemos aprender de ella para mantener un paso por delante de quienes intentan engañar al sistema. ▪️
Información facilitada por The Norwegian University of Science and Technology (NTNU)
Fuente: Josh P. Davis, David J. Robertson, Ryan E. Jenkins, Mathias Ibsen, Robert Nichols, Martha Babbs, Christian Rathgeb, Frøy Løvåsdal, Kiran Raja, Christoph Busch. The Super-Recogniser Advantage Extends to the Detection of Digitally Manipulated Faces. Applied Cognitive Psychology (2025). DOI: https://doi.org/10.1002/acp.70053
