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La Real Academia Española define la biometria como un “estudio cuantificable o estadístico de fenómenos o procesos biológicos”. Aunque este término parece demasiado vago o impreciso, esta área también se conoce como el uso de métodos automatizados para identificar de manera única a las personas en función de ciertas características físicas o de comportamiento.

Hace un tiempo os hablamos en el blog sobre un área concreta de esta disciplina conocida como Biometría de vozdonde la voz es la herramienta clave para verificar e identificar de forma única a una persona. En particular, se utilizan determinadas características físicas que sirven para distinguir unas voces de otras. De esta forma podemos lograr dos objetivos básicos de la biometría:

  • Verificación biométrica: Es utilizar cierta tecnología para asegurarnos de que la persona que necesitamos reconocer es quien dice ser.
  • Identificación biométrica: En este caso, no queremos confirmar que un usuario sea quien dice ser, sino que intentamos utilizar la tecnología para identificar a una persona.

En los últimos años se han realizado grandes avances en los sistemas de reconocimiento, ya sea mediante el uso de rasgos faciales (de los que conoceremos) Biometría facial) o mediante el lenguaje clásico y el análisis de huellas dactilares.

Biometría facial: reconocer a las personas por su rostro

La tecnología de reconocimiento facial, al igual que otras técnicas biométricas, ha avanzado mucho en los últimos años. Hace mucho tiempo, los algoritmos utilizados se basaban en modelos geométricos simples. Sin embargo, las innovaciones informáticas han permitido la creación de una ciencia mucho más compleja basada en las llamadas representaciones matemáticas y procesos aleatorios.

En los últimos quince años, la tecnología de reconocimiento facial ha sido una salto espectacularGracias a las innovaciones que presenta la industria en este sector y a la necesidad de que las propias administraciones adapten estas técnicas a sus controles policiales y de seguridad.

Lo que sabemos actualmente Biometría facial nació en la década de 1960 con los primeros sistemas que, gracias a un administrador externo, reconocían rasgos como ojos, oídos, nariz o boca para determinar distancias de referencia y compararlas con un patrón específico. La Automatización de reconocimiento facial no llegaría hasta una década después, cuando se utilizaron propiedades como el grosor de los labios o el color del cabello.

La biometría facial tal como la entendemos hoy comenzó a surgir en la década de 1990, aunque su implementación práctica llegaría en 2001 con la celebración del Super Bowl de la NFL, donde las fotos se archivaban mediante sistemas de vigilancia y se comparaban con bases de datos digitales.

Entre las técnicas utilizadas en el Reconocimiento facialpodemos destacar lo siguiente:

  • Sistemas tradicionales: basado en la correlación. Van desde la forma más simple llamada coincidencia de plantillas (que solo compara diferentes modelos de reconocimiento) hasta técnicas que utilizan clasificaciones de redes neuronales y plantillas deformables.
  • Sistemas locales o geométricos: En este caso, se analizan los vectores característicos extraídos del perfil del individuo a examinar. Sin embargo, también podemos comprobar los rasgos que se pueden observar desde la vista frontal del rostro.
  • Otras técnicas: El reconocimiento facial mediante análisis tridimensional (mediante sensores especiales) o técnicas para examinar la estructura de la piel son las innovaciones más importantes en biometría facial. En el primer caso se determinan rasgos como el mentón, el contorno de los ojos o los pómulos. Por otro lado, en el segundo análisis se comprueban detalles como líneas claras, patrones faciales, imperfecciones o cicatrices.

Finalmente, la biometría facial también ha incorporado sistemas de reconocimiento de video en los últimos años. El problema con el uso de estos sistemas de videovigilancia (a menudo en los controles de seguridad) es la mala calidad de las imágenes capturadas, así como el pequeño tamaño con el que se observan los rostros en estos estudios.

La elección de video sobre imágenes, por otro lado, también tiene algunas ventajas, p. Ej. B. rastrear rostros (ya que esto da cierta “continuidad temporal”) y, por supuesto, proporcionar más información sobre las personas que estamos tratando de identificar o verificar.

Enfrentar la biometría contra el terrorismo

Después de este ataques Hace unas semanas el FBI puso en marcha una iniciativa en Boston (EE.UU.) para dejar constancia de los responsables del atentado terrorista. Su trabajo parece incluir el uso de biometría facial para identificar a los sospechosos entre la multitud que se apiña en la línea de meta del maratón.

De las imágenes capturadas y a través de la Uso de software de reconocimiento facial.El FBI podría haber encontrado a los sospechosos más rápido. Sin embargo, expertos de empresas especializadas en biometría aseguran que al utilizar el reconocimiento facial es casi imposible hacerlo debido a la mala calidad de las fotos publicadas en la prensa.

Con esto en mente, empresas como MorphoTrust están trabajando para mejorar el análisis biométrico a través de innovaciones en el software utilizado. Por ejemplo, los algoritmos que existen hoy en día tienen grandes problemas al trabajar con imágenes en las que las caras se giran más de veinte grados. El desafío para la empresa norteamericana es analizar fotos donde el rostro se acerque a los 45 grados, lo que permitiría un gran salto en las investigaciones penales.

Mejorar la resolución de la imagen, así como otras características y desafíos, como trabajar con imágenes con iluminación parcial o escasa, son algunos de los problemas que enfrenta la industria de la tecnología de reconocimiento facial. Solo en casos como el de Boston, la biometría facial dejará de ser una esperanza para convertirse en uno. realidad tecnológica de gran importancia para la sociedad.

Imágenes Wikipedia, economía nacional, Wikipedia II

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