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Investigadores estadounidenses han propuesto
un método que permite cuantificar los cambios que se han producido en
una fotografía digital. Con este sistema, los expertos podrán determinar
cuán diferente es la imagen que se puede ver en la fotografía de la
original en, por ejemplo, los anuncios publicitarios.
En el estudio, que ha sido publicado en 'Proceedings of the
National Academy of Sciences' (PNAS), los autores, Hany Farid y Eric
Kee, señalan que las imágenes altamente idealizadas se han relacionado
con trastornos de la alimentación e insatisfacción con la imagen
corporal. De hecho, apuntan a que la American Medical Association ha
adoptado recientemente una política para desalentar la alteración de las
fotografías de una manera que pudiese promover expectativas poco
realistas de una imagen corporal adecuada.
Sin embargo, Farid y Kee afirman que la prohibición no puede
abordar la cuestión en su totalidad; por lo que sugieren que los
anunciantes informen, con veracidad y exactitud, de la medida en que una
imagen ha sido alterada.
Así, proponen un sistema de clasificación que tenga en cuenta
las prácticas comunes, tales como el recorte y el ajuste de color,
mientras que proporciona la evaluación de otros tipos de modificaciones
que cambian drásticamente la apariencia de una persona. En su estudio,
los autores han tenido en cuenta alteraciones geométricas tales como el
adelgazamiento de las piernas, el ajuste de la simetría facial, y la
corrección de la postura; así como las manipulaciones fotométricas que
incluyen la eliminación de arrugas, bolsas bajo los ojos y manchas de la
piel.
Farid ha señalado que "Se empieza a partir del antes y el
después de las imágenes digitales de las que, de forma automática, se
estiman los cambios geométricos y fotométricos, realizando ingeniería
inversa sobre las manipulaciones que se habían realizado para el
retoque".
En el proceso de cotejar y validar las observaciones métricas,
se pidió a un grupo de voluntarios que comparasen y ordenasen las
diferencias en cientos de pares de imágenes antes y después del retoque;
los resultados coincidieron en gran medida con la métrica matemática.
"Esta calificación puede proporcionar incentivos para reducir
algunas de las formas más extremas de retoque digital tan comunes hoy en
día", han concluido los autores, pero añaden que "queda por ver si esta
calificación puede paliar los efectos adversos de ser bombardeados con
imágenes corporales irreales".
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