Sistemas Biométricos

Autores:  Geovin Morales  Rogelio Abac 

Biometría: El término se deriva de las palabras griegas bios de vida y metron de medida, siendo la ciencia que se dedica a la identificación de individuos a partir de una característica anatómica o un rasgo de su comportamiento.

Historia

Alphonse Bertillon
Ilustración 1: Alphonse Bertillon
Portada del Libro de Bertillon
Ilustración 2: Portada del libro
de Bertillon

Se tiene registro de que al menos desde el siglo XIV ya era utilizada la biometría en China, mientras que en el occidente no fue sino hasta el siglo XIX.

Un explorador y escritor que respondía al nombre de Joao de Barros escribió que los comerciantes chinos estampaban las impresiones y las huellas de la palma de las manos de los niños en papel con tinta. Los comerciantes hacían esto como método para distinguir entre los niños jóvenes.

En Occidente, la identificación confiaba simplemente en la "memoria fotográfica". hasta que Alphonse Bertillon, oficial de la policía francesa no conforme con los usos empleados en la fuerza para identificar a los criminales reincidentes, presentó en 1882 una técnica de identificación basada en la medición del cuerpo y la cabeza, marcas individuales, tatuajes, cicatrices y características personales del sospechoso. Hijo y hermano de expertos en estadística y demografía, pronto expuso una nueva disciplina: La Antropometría.

Con rigor científico elaboró la metodología necesaria para el registro y comparación de todos los datos de los procesados. Aplicó en 1884 este procedimiento para identificar a 241 delincuentes múltiples por lo que su procedimiento ganó enorme prestigio y fue rápidamente adoptado en Europa y Estados Unidos. Sólo la aparición del método de identificación por huellas digitales elaborado por Sir Francis Galton en 1892 y aplicado por primera vez en la resolución de un infanticidio por el policía argentino Juan Vucetich ese mismo año, dejaría de lado el uso de la antropometría. Después de esto las fuerzas policiales occidentales comenzaron a usar la huella dactilar, esencialmente el mismo sistema visto en China cientos de años antes.

Bertillon también estandarizó las fotografías de identificación y las imágenes usadas como evidencia. Desarrolló la “fotografía métrica” que busca reconstruir las dimensiones de un lugar y la ubicación de los objetos allí encontrados. Indicó que las fotografías de la escena del crimen debían hacerse antes de que se produjese cualquier tipo de alteración y que dentro de la imagen debiera colocarse huinchas con medidas impresas (testigo métrico) para facilitar la identificación del tamaño del elemento o lugar. El fotógrafo debía hacer sus fotografías frontal y lateralmente a los objetos. Sus instrucciones en la actualidad se siguen respetando.


Sistemas Biométricos

Entenderemos por sistema biométrico a un sistema automatizado que realiza labores de biometría. Es decir, un sistema que fundamenta sus decisiones de reconocimiento mediante una característica personal que puede ser reconocida o verificada de manera automatizada.

Modelo del proceso de identificación personal

Cualquier proceso de identificación personal puede ser comprendido mediante un modelo simplificado. Este postula la existencia de tres indicadores de identidad que definen el proceso de identificación:

  1. Conocimiento: la persona tiene conocimiento (por ejemplo: un código),
  2. Posesión: la persona posee un objeto (por ejemplo: una tarjeta), y
  3. Característica: la persona tiene una característica que puede ser verificada (por ejemplo: una de sus huellas dactilares).

Cada uno de los indicadores anteriores genera una estrategia básica para el proceso de identificación personal. Además pueden ser combinados con el objeto de alcanzar grados de seguridad más elevados y brindar, de esta forma, diferentes niveles de protección. Distintas situaciones requerirán diferentes soluciones para la labor de identificación personal. Por ejemplo, con relación al grado de seguridad, se debe considerar el valor que está siendo protegido así como los diversos tipos de amenazas. También es importante considerar la reacción de los usuarios y el costo del proceso.


Características de los indicadores biométricos

La biometría es la ciencia que se dedica a la identificación de individuos a partir de una característica anatómica o un rasgo de su comportamiento. Un indicador biométrico es alguna característica con la cual se puede realizar biometría, pudiendo ser de dos tipos:

Una característica anatómica tiene la cualidad de ser relativamente estable en el tiempo, tal como una huella dactilar, la silueta de la mano, patrones de la retina o el iris.

Un rasgo del comportamiento es menos estable, pues depende de la disposición psicológica de la persona, por ejemplo la firma. No cualquier característica anatómica puede ser utilizada con éxito por un sistema biométrico. Para que esto así sea debe cumplir con las siguientes características:

  1. Universalidad: cualquier persona posee esa característica;
  2. Unicidad: la existencia de dos personas con una característica idéntica tiene una probabilidad muy pequeña;
  3. Permanencia: la característica no cambia en el tiempo; y
  4. Cuantificación: la característica puede ser medida en forma cuantitativa.
Huella digital Firma

Los requerimientos anteriores sirven como criterio para descartar o aprobar a alguna característica como indicador biométrico. Luego de seleccionar algún indicador que satisfaga los requerimientos antes señalados, es necesario imponer restricciones prácticas sobre el sistema que tendrá como misión recibir y procesar a estos indicadores.

Un indicador biométrico que satisface estos requisitos es la huella dactilar. Este indicador ha sido utilizado por los seres humanos para identificación personal por más de cien años. En la actualidad las huellas dactilares representan una de las tecnologías biométricas más maduras y son consideradas pruebas legítimas de evidencia criminal en cualquier corte del mundo.

Características de un sistema biométrico para identificación personal

Las características básicas que un sistema biométrico para identificación personal debe cumplir pueden expresarse mediante las restricciones que deben ser satisfechas. Ellas apuntan, básicamente, a la obtención de un sistema biométrico con utilidad práctica. Las restricciones antes señaladas apuntan a que el sistema considere:

  1. El desempeño, que se refiere a la exactitud, la rapidez y la robustez alcanzada en la identificación, además de los recursos invertidos y el efecto de factores ambientales y/u operacionales. El objetivo de esta restricción es comprobar si el sistema posee una exactitud y rapidez aceptable con un requerimiento de recursos razonable.
  2. La aceptabilidad, que indica el grado en que la gente está dispuesta a aceptar un sistema biométrico en su vida diaria. Es claro que el sistema no debe representar peligro alguno para los usuarios y debe inspirar "confianza" a los mismos. Factores psicológicos pueden afectar esta última característica. Por ejemplo, el reconocimiento de una retina, que requiere un contacto cercano de la persona con el dispositivo de reconocimiento, puede desconcertar a ciertos individuos debido al hecho de tener su ojo sin protección frente a un "aparato". Sin embargo, las características anteriores están subordinadas a la aplicación específica. En efecto, para algunas aplicaciones el efecto psicológico de utilizar un sistema basado en el reconocimiento de características oculares será positivo, debido a que este método es eficaz implicando mayor seguridad.
  3. La fiabilidad, que refleja cuán difícil es burlar al sistema. El sistema biométrico debe reconocer características de una persona viva, pues es posible crear dedos de látex, grabaciones digitales de voz prótesis de ojos, etc. Algunos sistemas incorporan métodos para determinar si la característica bajo estudio corresponde o no a la de una persona viva. Los métodos empleados son ingeniosos y usualmente más simples de lo que uno podría imaginar. Por ejemplo, un sistema basado en el reconocimiento del iris revisa patrones característicos en las manchas de éste, un sistema infrarrojo para chequear las venas de la mano detecta flujos de sangre caliente y lectores de ultrasonido para huellas dactilares revisan estructuras subcutáneas de los dedos.

Arquitectura de un sistema biométrico para identificación personal:

Los dispositivos biométricos poseen tres componentes básicos:

El primero se encarga de la adquisición análoga o digital de algún indicador biométrico de una persona, como por ejemplo, la adquisición de la imagen de una huella dactilar mediante un escáner.

El segundo maneja la compresión, procesamiento, almacenamiento y comparación de los datos adquiridos (en el ejemplo una imagen) con los datos almacenados.

El tercer componente establece una interfaz con aplicaciones ubicadas en el mismo u otro sistema. La arquitectura típica de un sistema biométrico se presenta en la figura 1. Esta puede entenderse conceptualmente como dos módulos:

  1. Módulo de inscripción (enrollment module) y
  2. Módulo de identificación (identification module).
Arquitectura de un sistema biométrico para identificación personal, aquí ejemplificado con huellas dactilares.
Figura 1: Arquitectura de un sistema biométrico para identificación personal, aquí ejemplificado con huellas dactilares.

El módulo de inscripción se encarga de adquirir y almacenar la información proveniente del indicador biométrico con el objeto de poder contrastar a ésta con la proporcionada en ingresos posteriores al sistema. Las labores ejecutadas por el módulo de inscripción son posibles gracias a la acción del lector biométrico y del extractor de características.

El primero se encarga de adquirir datos relativos al indicador biométrico elegido y entregar una representación en formato digital de éste. El segundo extrae, a partir de la salida del lector, características representativas del indicador. El conjunto de características anterior, que será almacenado en una base de datos central u otro medio como una tarjeta magnética, recibirá el nombre de template. En otras palabras un template es la información representativa del indicador biométrico que se encuentra almacenada y que será utilizada en las labores de identificación al ser comparada con la información proveniente del indicador biométrico en el punto de acceso.

El módulo de identificación es el responsable del reconocimiento de individuos, por ejemplo en una aplicación de control de acceso. El proceso de identificación comienza cuando el lector biométrico captura la característica del individuo a ser identificado y la convierte a formato digital, para que a continuación el extractor de características produzca una representación compacta con el mismo formato de los templates. La representación resultante se denomina query y es enviada al comparador de características que confronta a éste con uno o varios templates para establecer la identidad.

El conjunto de procesos realizados por el módulo de inscripción recibe el nombre de fase de inscripción, mientras que los procesos realizados por el módulo de identificación reciben la denominación de fase operacional.

Fase operacional de un sistema de identificación personal:

Un sistema biométrico en su fase operacional puede operar en dos modos: Modo de verificación, o Modo de identificación.

Un sistema biométrico operando en el modo de verificación comprueba la identidad de algún individuo comparando la característica sólo con los templates del individuo. Por ejemplo, si una persona ingresa su nombre de usuario entonces no será necesario revisar toda la base de datos buscando el template que más se asemeje al de él, sino que bastará con comparar la información de entrada sólo con el template que está asociado al usuario. Esto conduce a una comparación uno-a-uno para determinar si la identidad reclamada por el individuo es verdadera o no. De manera más sencilla el modo de verificación responde a la pregunta: ¿eres tú quién dices ser?.

Un sistema biométrico operando en el modo de identificación descubre a un individuo mediante una búsqueda exhaustiva en la base de base de datos con los templates. Esto conduce a una comparación del tipo uno-a-muchos para establecer la identidad del individuo. En términos sencillos el sistema responde la pregunta: ¿quién eres tú?.

Generalmente es más difícil diseñar un sistema de identificación que uno de verificación. En ambos casos es importante la exactitud de la respuesta. Sin embargo, para un sistema de identificación la rapidez también es un factor crítico. Un sistema de identificación necesita explorar toda la base de datos donde se almacenan los templates, a diferencia de un sistema verificador. De la discusión anterior resulta obvio notar que la exigencia sobre el extractor y el comparador de características es mucho mayor en el primer caso.

Proceso de captura y verificación de usuario

Exactitud en la identificación: medidas de desempeño:

La información provista por los templates permite particionar su base de datos de acuerdo a la presencia o no de ciertos patrones particulares para cada indicador biométrico.

Las "clases" así generadas permiten reducir el rango de búsqueda de algún template en la base de datos. Sin embargo, los templates pertenecientes a una misma clase también presentarán diferencias conocidas como variaciones intraclase. Las variaciones intraclase implican que la identidad de una persona puede ser establecida sólo con un cierto nivel de confianza.

Una decisión tomada por un sistema biométrico distingue "personal autorizado" o "impostor". Para cada tipo de decisión, existen dos posibles salidas, verdadero o falso. Por lo tanto existe un total de cuatro posibles respuestas del sistema:

  1. Una persona autorizada es aceptada,
  2. Una persona autorizada es rechazada,
  3. Un impostor es rechazado,
  4. Un impostor es aceptado.

Las salidas números 1 y 3 son correctas, mientras que las números 2 y 4 no lo son. El grado de confidencia asociado a las diferentes decisiones puede ser caracterizado por la distribución estadística del número de personas autorizadas e impostores. En efecto, las estadísticas anteriores se utilizan para establecer dos tasas de errores:

  1. Tasa de falsa aceptación (FAR: False Acceptance Rate), que se define como la frecuencia relativa con que un impostor es aceptado como un individuo autorizado,
  2. Tasa de falso rechazo (FRR: False Rejection Rate), definida como la frecuencia relativa con que un individuo autorizado es rechazado como un impostor.

La FAR y la FRR son funciones del grado de seguridad deseado. En efecto, usualmente el resultado del proceso de identificación o verificación será un número real normalizado en el intervalo [0, 1], que indicará el "grado de parentesco" o correlación entre la característica biométrica proporcionada por el usuario y la(s) almacenada(s) en la base de datos. Si, por ejemplo, para el ingreso a un recinto se exige un valor alto para el grado de parentesco (un valor cercano a 1), entonces pocos impostores serán aceptados como personal autorizado y muchas personas autorizadas serán rechazadas. Por otro lado, si el grado de parentesco requerido para permitir el acceso al recinto es pequeño, una fracción pequeña del personal autorizado será rechazada, mientras que un número mayor de impostores será aceptado. El ejemplo anterior muestra que la FAR y la FRR están íntimamente relacionadas, de hecho son duales una de la otra: una FRR pequeña usualmente entrega una FAR alta, y viceversa, como muestra la figura 2. El grado de seguridad deseado se define mediante el umbral de aceptación u, un número real perteneciente al intervalo [0,1] que indica el mínimo grado de parentesco permitido para autorizar el acceso del individuo.

Gráfica de falso rechazo y falsa aceptación FRR FAR
Figura 2. Gráfica típica de la tasa de falso rechazo (FRR) y la de falsa aceptación (FAR) como funciones del umbral de aceptación para un sistema biométrico.

La FRR es una función estrictamente creciente y la FAR una estrictamente decreciente en u. La FAR y la FRR al ser modeladas como función del umbral de aceptación tienen por dominio al intervalo real [0,1], que es además su recorrido, puesto que representan frecuencias relativas. La figura 2 muestra una gráfica típica de la FRR y la FAR como funciones de err. En esta figura puede apreciarse un umbral de aceptación particular, denotado por err, donde la FRR y la FAR toman el mismo valor. Este valor recibe el nombre de tasa de error de intersección (cross-over error rate) y puede ser utilizado como medida única para caracterizar el grado de seguridad de un sistema biométrico. En la práctica, sin embargo, es usual expresar los requerimientos de desempeño del sistema, tanto para verificación como para identificación, mediante la FAR. Usualmente se elige un umbral de aceptación por debajo de err con el objeto de reducir la FAR, en desmedro del aumento de la FRR.

Sistemas biométricos actuales.

En la actualidad existen sistemas biométricos que basan su acción en el reconocimiento de diversas características, como puede apreciarse en la figura 3. Las técnicas biométricas más conocidas son nueve y están basadas en los siguientes indicadores biométricos:

Rostro
Rostro
  1. Rostro
  2. Termograma del rostro
  3. Huellas dactilares
  4. Geometría de la mano
  5. Venas de las manos
  6. Iris
  7. Patrones de la retina
  8. Voz
  9. Firma






Termograma del rostroTermograma del rostro Huellas DactilaresHuellas Dactilares Geometría de la ManoGeometría de la Mano Venas de la ManoVenas de la Mano
IrisIris Patrones de RetinaPatrones de Retina Reconocimiento de VozReconocimiento de Voz FirmaFirma
Figura 3. Técnicas biométricas actuales.

Cada una de las técnicas anteriores posee ventajas y desventajas comparativas, las cuales deben tenerse en consideración al momento de decidir que técnica utilizar para una aplicación específica.

Nivel de aceptacion mundial
Ilustración 6: Nivel de aceptacion mundial

En particular deben considerarse las diferencias entre los métodos anatómicos y los de comportamiento. Una huella dactilar, salvo daño físico, es la misma día a día, a diferencia de una firma que puede ser influenciada tanto por factores controlables como por psicológicos no intencionales. También las máquinas que miden características físicas tienden a ser más grandes y costosas que las que detectan comportamientos.

Debido a diferencias como las señaladas, no existe un único sistema biométrico que sea capaz de satisfacer todas las necesidades. Una compañía puede incluso decidir el uso de distintas técnicas en distintos ámbitos. Más aún, existen esquemas que utilizan de manera integrada más de una característica para la identificación. Por ejemplo, se integran el reconocimiento de rostros y huellas dactilares. La razón es que el reconocimiento de rostros es rápido pero no extremadamente confiable, mientras que la identificación mediante huellas dactilares es confiable pero no eficiente en consultas a bases de datos.

Lo anterior sugiere el utilizar el reconocimiento de rostros para particionar la base de datos. Luego de esto comienza la identificación de la huella. Los resultados alcanzados por el sistema conjunto son mejores que los obtenidos por sus partes por separado. En efecto, las limitaciones de las alternativas por separado son soslayadas, logrando además respuestas exactas con un tiempo de proceso adecuado. En la figura 4 se presenta un esquema de división de las características biométricas.

División de las características biométricas para identificación personal.
Figura 4. División de las características biométricas para identificación personal.

Tabla Comparativa de Sistemas Biométricos

Lo que sigue a continuación es una tabla en la que recogen las diferentes características de los sistemas biométricos:

Ojo (Iris) Ojo (Retina) Huellas dactilares Geometría de la mano Escritura y firma Voz Cara
Cómo trabaja Captura y compara los patrones del iris Captura y compara los patrones de la retina Captura y compara patrones de la huella digital Mide y compara dimensiones de la mano y dedos Captura y compara ritmo, aceleración, y presión de la firma Captura y compara cadencia, pitch, y tono de la voz Captura y compara patrones faciales
Fiabilidad Muy alta Muy alta Alta Alta Media Alta Alta
Facilidad de uso Media Baja Alta Alta Alta Alta Alta
Prevención de ataques Muy alta Muy alta Alta Alta Media Media Media
Aceptación Media Media Media Alta Muy alta Alta Muy alta
Estabilidad Alta Alta Alta Media Baja Media Media
Posibles Incidencias Luz Gafas Ausencia de miembro Edad, ausencia de miembro Edad, cambios, analfabetismo Ruido, temperatura y meteorología Edad, cabello, luz
Costo Muy alto Alto Bajo Bajo Alto Alto Medio

Tecnología biométrica emergente y su madurez

Tecnología Cómo trabaja Madurez
Escaneo de Venas Captura imágenes del patrón del flujo sanguíneo Comercialmente disponible
Termografía Facial Cámaras infrarrojas detectan patrones de calor creados por el flujo sanguíneo y emitido por la piel Su comercialización inicial falló por el alto costo
Comparación de ADN Compara muestras de ADN con plantillas generadas como muestra Muchos años para implementación
Sensor de olor Captura los químicos volátiles que los poros de la piel emiten Muchos años para su comercialización
Medidor del pulso sanguíneo Sensores infrarrojos medien el pulso de la sangre en el dedo Experimental
Reconocimiento del patrón de la piel Extrae distintos patrones ópticos por medidas de espectroscopia de la luz reflejada por la piel Emergente
Identificación de la cama de la uña Un interferómetro detecta las fases de cambio en la incidencia de luz en la uña del dedo; reconstruye distintas dimensiones de la cama de la uña y genera un mapa unidimensional Emergente
Reconocimiento de movimiento Captura una secuencia de imágenes para derivar y analizar las características de movimiento Emergente: requiere desarrollo futuro
Reconocimiento de la forma de oreja Esta basada en la distinción de la forma de la oreja y la estructura del cartílago, proyectando parte del oído externo Todavía un tópico de investigación

Sistemas Biométricos Populares

Reconocimiento de Huella digital

La comparación de la huella digital es una de las técnicas más antiguas y ampliamente utilizadas y aceptas a nivel global. Los sistemas actuales de comparación de la huella digital tienen su base en los desarrollos realizados por Galton y Purkinje.

La huella digital aparece generalmente constituida por una serie de líneas oscuras que representan las crestas y una serie de espacios blancos que representan los valles. La identificación con huellas digitales esta basada principalmente en las minucias (la ubicación y dirección de las terminaciones de crestas, bifurcaciones, deltas, valles y crestas, aunque existen muchas otras características de huellas digitales.

Características de Huellas digitalesCaracterísticas de Huellas digitales
Figura 5. Características de Huellas digitales

Otra forma de distinguir las huellas digitales es por sus patrones, los cuales presentó Purkinje en su tesis doctoral.

Los cuatro patrones principales de las huellas dactilares
Figura 6. Los cuatro patrones principales

De manera general la forma de procesar una huella digital es la siguiente:

Proceso común de escaneo de la huella digital
Figura 7. Proceso común de escaneo de la huella digital

Reconocimiento facial

El reconocimiento facial puede ser menos exacto que las huellas digitales, pero tiende a ser menos invasivo. La mayoría de sistemas de reconocimiento facial usados hoy clasifican la apariencia - intenta medir algunos puntos nodales en la cara - como la distancia entre los ojos, la anchura de la nariz, la distancia del ojo a la boca, o la longitud de la línea de la mandíbula.

Sistema de Reconocimiento facia
Figura 8. Sistema de Reconocimiento facial

El reconocimiento de la cara bidimensional ha experimentado algunos obstáculos que el reconocimiento de la cara tridimensional tradicionalmente elimina parcial o totalmente: (1) la iluminación consistente de una cara y las sombras correspondientes; (2) orientación común o pose de una cara; y (3) variación de las expresiones faciales. Debido al juego más rico de pistas geométricas tridimensionales, incluso la información del rango (por ejemplo, profundidad), el descubrimiento de la cara puede simplificarse. La habilidad inherente de sistemas tridimensionales de reconocimiento facial compensa parcial o totalmente la pose, iluminación, y la expresión puede necesitarse en guiones en que el ambiente de la captura no se controla, como en un cajero automático. La mayoría de cajeros automáticos no ha controlado la iluminación y ha requerido una pose o expresión específica.

Cada registro debe pertenecer a un solo individuo y debe contener una o más imágenes de la cara humana. Dependiendo del tipo de imagen facial, una representación 3D de la cara puede incluir adicionalmente una imagen 2D. Este registro esta empotrado en el bloque de datos biométricos en una estructura CBEFF.

Múltiples imágenes de la misma persona en un solo registro
Figura 9. Múltiples imágenes de la misma persona en un solo registro
Bloque de datos de registro facial 3D y 2D incrustado en un mismo registro
Figura 10. Bloque de datos de registro facial 3D y 2D incrustado en un mismo registro
Estructura formato registro facial
Figura 11. Estructura formato registro facial

Reconocimiento del iris

La tecnología de reconocimiento del iris mira las características únicas del iris. Mientras la mayoría de biométricos tiene 13 a 60 características distintas, se dice que el iris tiene 266 puntos únicos. Se cree que Cada ojo es único y permanece estable con el tiempo y en los ambientes (el ej., tiempo, el clima, las diferencias profesionales).

Partes del ojoPartes del ojo
Figura 12. Partes del ojo
Mapeo del iris del ojo para los sistemas de reconocimiento del iris
Figura 13. Mapeo del iris del ojo para los sistemas de reconocimiento del iris

Reconocimiento de la Geometría de la mano

Los sistemas de la geometría de la mano usan una cámara óptica para capturar dos imágenes ortogonales bidimensionales de la palma y lados de la mano, ofreciendo un equilibrio de fiabilidad y facilidad de su uso. Ellos coleccionan normalmente más de 90 medidas dimensionales, incluyendo el ancho, la altura, y longitud digital; las distancias entre las juntas; y formas del nudillo.

Estos sistemas confían en la geometría y no leen huellas digitales o impresiones de la palma. Aunque la forma básica y tamaño de la mano de un individuo permanecen relativamente estables, la forma y tamaño de nuestras manos no son muy distintivos. El sistema no se satisface bien por realizar comparación de uno-muchos.

Sistema de geometría de la mano
Figura 14. Sistema de geometría de la mano

Reconocimiento de la palma de la mano

Al igual que el reconocimiento de huellas digitales, el reconocimiento de la palma de la mano esta basado en la información presentada por la fricción de las crestas con una superficie. Esta información incluye el sentido de las crestas, la presencia o ausencia de minucias en la huella palmar.

Partes y minucias de la palma de la mano
Figura 15. Partes y minucias de la palma de la mano
Sistema de reconocimiento de la palma de la mano
Figura 16. Sistema de reconocimiento de la palma de la mano

Reconocimiento de voz

Tecnología biométrica que usa la voz para el reconocimiento de la persona. Esta tecnología utiliza o se soporta sobre la estructura física y características conductuales de la persona.

Esta tecnología tiene tres formas de reconocer la voz que son la dependencia (se tiene un texto específico), texto aleatorio (el sistema le ofrece un texto aleatorio a repetir) y la independencia de texto (el usuario es libre de decir lo que quiera). La diferencia entre una y otra es que en la primera se debe decir siempre la misma palabra o frase, mientras en la segunda no. En el reconocimiento de voz se comparan características tales como calidad, duración intensidad dinámica, etc. En el reconocimiento con dependencia de texto por lo general se utiliza el concepto de los Modelos ocultos de Harkov. En el reconocimiento con independencia de texto el modelo mixto gausiano es el método utilizado.

Descripción Tracto vocal
Figura 17. Descripción Tracto vocal
Sistema de reconocimiento de voz
Figura 18. Sistema de reconocimiento de voz

Reconocimiento de firma

Reconocimiento dinámico de firma
Figura 19. Reconocimiento dinámico de firma

Esta tecnología biométrica se puede dividir en dos grandes áreas: métodos estáticos (algunas veces llamados no en línea) y métodos dinámicos (algunas veces llamado en línea). Los métodos estáticos verifican características de la firma que no varían con el tiempo, en esta caso es una tarea de reconocimiento de patrones y los métodos dinámicos verifican características dinámicas en el proceso de la firma.

El proceso de la firma se origina en unas propiedades intrínsecas del sistema neuromuscular del ser humano, que produce los movimientos rápidos.

Reconocimiento de retina

Partes de la retina
Figura 20.Partes de la retina

Es uno de las tecnologías biométricas más seguras, es considerada una tecnología invasiva que captura y analiza los patrones de la red vascular alrededor del nervio óptico. Esta característica biométrica puede verse afectada por glaucomas, diabetes, presión alta, etc.

El escáner de retina ilumina, a través de la pupila, una región de la retina con luz infrarroja y almacena la información del contraste de los patrones vasculares reflejados.

Reconocimiento vascular

Sistema de reconocimiento vascular
Figura 21. Sistema de reconocimiento vascular

Esta tecnología biométrica es de reciente desarrollo y también se conoce como reconocimiento del patrón de venas de la mano. Al igual que el reconocimiento de retina esta tecnología usa luz infrarroja a corta distancia para detectar los patrones de la red vascular, actualmente también se esta extrayendo patrones vasculares de otras partes del cuerpo y están estandarizados en la norma ISO/IEC 19794-9 los patrones vasculares de la palma de la mano, reverso de la mano y dedo.

Reconocimiento huella del pabellón auricular

Partes del pabellón auricular
Figura 22. Partes del pabellón auricular

Esta tecnología biométrica se ha desarrollado para la medicina legal y forense especialmente, es una reproducción bidimensional del pabellón auricular y se maneja de manera similar a la huella digital o huella palmar, para su desarrollo la Unión Europea creo un grupo de investigación (FEARID) que tenia como fin el desarrollo de esta tecnología en un periodo de 40 meses.

Reconocimiento de patrones de tipeo

Es un tipo de biométrico conductual usado para verificar la identidad de un individuo examinando sus patrones de tipeo en un teclado. Esta tecnología se sostiene sobre la premisa de que cada individuo exhibe un patrón distintivo y una cadencia de tipeo. La mayoría de los estudios usan la duración entre tipeo (latencias) como característica de verificación de usuario, aunque hay otros que utilizan el tipo que permanece la tecla presionada. Esta tecnología no requiere de hardware adicional o dispositivo de captura, se soporta sobre un software de captura de la dinámica de tipeo del teclado. Esa tecnología usa clasificadores bayesianos, redes neuronales y sistemas fuzzy.

De acuerdo a los estudios realizados hay mejores resultados usando los tiempos de presión de la tecla que los tiempos de latencia, pero los mejores resultados se obtienen del uso simultáneo de ambas técnicas.

Sistema de verificación patrones de tipeo
Figura 23. Sistema de verificación patrones de tipeo

Reconocimiento de marcha

Es un tipo de biométrico conductual usado para verificar la identidad de un individuo examinando su patrón de marcha. La ventaja de este biométrico es que potencialmente pude realizar reconocimiento a distancia o a baja resolución. El reconocimiento puede basarse en la figura humana (estático) así como en su movimiento. El progreso en este tipo de biométricos ha sido bastante acelerado desde juegos de datos limitados hasta grandes bases de datos del mundo real con análisis de factores independientes.

Sistema de reconocimiento de marcha por análisis de silueta
Figura 24. Sistema de reconocimiento de marcha por análisis de silueta

Biometría en Guatemala

Cajeros Automáticos con Huellas Digitales

Cajeros Automáticos con Huellas Digitales

USAID/Guatemala ayudó a BANRURAL (Banco de Desarrollo Rural) a renovar sus cajeros automáticos para servir mejor a sus clientes. BANRURAL es un banco de desarrollo Privado/Público con mucha cobertura en las áreas rurales y el único banco guatemalteco con agencias en todos los departamentos. La renovación está permitiendo que los clientes de BANRURAL tengan acceso a servicios de voz en su idioma nativo en los cajeros automáticos y a usar sus huellas digitales como un mecanismo de seguridad. Estas innovaciones han incrementado el acceso a un mayor número de analfabetas y maya hablantes a servicios bancarios formales y ha facilitado el flujo de las remesas familiares. La renovación de más de 100 cajeros automáticos en áreas rurales y urbanas ha beneficiado directamente a más de 500,000 personas.

Fuente: http://www.usaid.gov/gt/espanol/whats_new.htm

Tecnología biométrica: Lectores de huella digital se consolidan

Lectores de huella digital se consolidan

Lo que antes en las películas era considerado ciencia ficción, hoy es parte de la vida de algunos guatemaltecos. Lectores de huella digital, del iris, del rostro y de las manos se empiezan a consolidar como tecnología de identificación y validación en Guatemala. Las claves numéricas de acceso a cajeros o a computadoras y las tarjetas de ingreso a algunas oficinas y empresas serán, en breve, cosa del pasado.

En Guatemala, instituciones como el Ministerio de Ambiente y Recursos Naturales (MARN), Banco de Desarrollo Rural e incluso algunas empresas y gimnasios ya utilizan la tecnología biométrica. En el MARN, las huellas dactilares se almacenan en un aparato pequeño que funciona como base de datos, instalado en la recepción de entrada al edificio de ese ministerio (20 calle 28-58, zona 10).

Banrural está instalando cajeros que poseen un lector de huellas dactilares, para que, durante cada transacción, el individuo coloque su dedo en el hardware para verificar su identidad, lo que impide, por ende, que otras personas hagan retiros. Esta tecnología se aplica extensivamente en distintos campos, como el comercio, la banca electrónica, industria, ciencias forenses y seguridad, y se perfila de próxima aplicación en la vida cotidiana.

Fuente: http://www.prensalibre.com/pl/2008/enero/20/215141.html

Registro Mercantil presenta Segunda Generación de Servicios

Automatización: Mañana será el primer día del funcionamiento del nuevo sistema automatizado de inscripción de empresas. Ahora, abogados y notarios inscritos en el Registro Mercantil, podrán realizar los trámites vía internet y recibir por correo electrónico las patentes de comercio, informó José Rodríguez, asesor para el desarrollo de dicha entidad.

Inicialmente se deben registrar lo cual incluye datos biométricos de su huella digital, así como copia del carné de colegiados en el Colegio de Abogados. Posteriormente se les habilitará un código de acceso para que envíen las solicitudes y realicen el pago por Internet a través de Banrural. Al tramitar la solicitud deberán ingresar su huella, con un lector digital (de venta en almacenes de computación). Después el sistema automáticamente envía la orden de publicación a Diario de Centro América. Según la Ley se ha de esperar ocho días por si alguna personas se considera afectada por cuestión de marca o nombre de la empresa.

Al transcurrir dicho tiempo y no haber reparo, automáticamente el sistema envía la notificación del final del trámite, vía correo electrónico y mensaje al celular al abogado. También recibe la patente de comercio para entregarla a su cliente, cabe resaltar que esta cuenta con firma electrónica, microimpresión que no puede ser fotocopiada y un código de barras, que podrá ser leído por bancos y financieras para verificar la autenticidad de la patente.

Fuente: http://www.editorialalvarado.com/cgi-bin/noticias/print.pl?article=1736

SAT: Establecen firma digital a los agentes aduaneros

(Por: Rosa María Bolaños)

Como parte del proyecto de certificación digital de las aplicaciones electrónicas de la SAT, se pondrá a funcionar el uso de la firma digital a los agentes aduaneros. Su uso iniciaría entre marzo y abril y sustituirá el número de clave o pin que la Superintendencia de Administración Tributaria (SAT) asigna actualmente, dijo el intendente de aduanas Francisco Ovando.

Se trata de controlar las importaciones y exportaciones, pues según Ovando el pin era alquilado o vendido a otras personas no registradas. El equipo cuenta con una tarjeta de datos, un lector de tarjeta y un lector de la huella digital para cada agente. Para el proyecto, Taiwán brindó una cooperación de US$135 mil. El embajador Francisco Ou invitó al país a crear la infraestructura electrónica y el “e-goverment” para mejorar el servicio público.

La superintendente Carolina Roca mencionó que en la verificación de operaciones aduaneras por parte de la empresa SGS se detectaron casos recurrentes como sobrevaloración y falsificación de facturas, y la creación de empresas en Estados Unidos por los mismos dueños que en Guatemala, para importar con menores montos que los reales.

Fuente: http://www.prensalibre.com/pl/2007/enero/18/161110.html

La rebelión de las máquinas del Congreso

Los tableros tienen memoria. Según Alvarado, lo que está sucediendo es que cuando los 158 diputados actuales fijaron sus huellas en el lector digital, los aparatos (mentes maquiavélicas o más bien molierescas), las cotejaban con las de la legislatura anterior, e inmediatamente descartaban las coincidentes. “Cuando un diputado reelecto quiere votar, le dicen que él es de la legislatura anterior”.

Fuente: http://www.elperiodico.com.gt/es/20080408/temasdeinteres/52027/

Data Mining

La extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos, es una poderosa tecnología nueva con gran potencial para ayudar a las compañías a concentrarse en la información más importante de sus Bases de Información (Data Warehouse). Las herramientas de Data Mining predicen futuras tendencias y comportamientos, permitiendo en los negocios tomar decisiones proactivas y conducidas por un conocimiento acabado de la información (knowledge-driven). Los análisis prospectivos automatizados ofrecidos por un producto así van más allá de los eventos pasados provistos por herramientas retrospectivas típicas de sistemas de soporte de decisión. Las herramientas de Data Mining pueden responder a preguntas de negocios que tradicionalmente consumen demasiado tiempo para poder ser resueltas y a los cuales los usuarios de esta información casi no están dispuestos a aceptar. Estas herramientas exploran las bases de datos en busca de patrones ocultos, encontrando información predecible que un experto no puede llegar a encontrar porque se encuentra fuera de sus expectativas.

Los Fundamentos del Data Mining

Las técnicas de Data Mining son el resultado de un largo proceso de investigación y desarrollo de productos. Esta evolución comenzó cuando los datos de negocios fueron almacenados por primera vez en computadoras, y continuó con mejoras en el acceso a los datos, y más recientemente con tecnologías generadas para permitir a los usuarios navegar a través de los datos en tiempo real. Data Mining toma este proceso de evolución más allá del acceso y navegación retrospectiva de los datos, hacia la entrega de información prospectiva y proactiva. Data Mining está listo para su aplicación en la comunidad de negocios porque está soportado por tres tecnologías que ya están suficientemente maduras:

El Alcance de Data Mining

El nombre de Data Mining deriva de las similitudes entre buscar valiosa información de negocios en grandes bases de datos - por ej.: encontrar información de la venta de un producto entre grandes montos de Gigabytes almacenados - y minar una montaña para encontrar una veta de metales valiosos. Ambos procesos requieren examinar una inmensa cantidad de material, o investigar inteligentemente hasta encontrar exactamente donde residen los valores. Dadas bases de datos de suficiente tamaño y calidad, la tecnología de Data Mining puede generar nuevas oportunidades de negocios al proveer estas capacidades:

Las técnicas de Data Mining pueden redituar los beneficios de automatización en las plataformas de hardware y software existentes y puede ser implementadas en sistemas nuevos a medida que las plataformas existentes se actualicen y nuevos productos sean desarrollados. Cuando las herramientas de Data Mining son implementadas en sistemas de procesamiento paralelo de alta performance, pueden analizar bases de datos masivas en minutos. Procesamiento más rápido significa que los usuarios pueden automáticamente experimentar con más modelos para entender datos complejos. Alta velocidad hace que sea práctico para los usuarios analizar inmensas cantidades de datos. Grandes bases de datos, a su vez, producen mejores predicciones.

Las bases de datos pueden ser grandes tanto en profundidad como en ancho

Las técnicas más comúnmente usadas en Data Mining son

Muchas de estas tecnologías han estado en uso por más de una década en herramientas de análisis especializadas que trabajan con volúmenes de datos relativamente pequeños. Estas capacidades están ahora evolucionando para integrarse directamente con herramientas OLAP y de Data Warehousing.

Biometría y Data Mining en su relación con la Inteligencia Artificial

La biometría en las diferentes técnicas para el proceso de información a gran escala como lo es el procesamiento de imágenes para generar plantillas de identidad se relaciona fuertemente con la Inteligencia Artificial en dos áreas en cierto modo independientes entre sí, una de estas es una relación directa y la otra indirecta como lo vamos a plantear a continuación:

Área de tecnológiaca o de hardware: en donde los dispositivos biométricos como agentes responsables de la recolección y análisis de los diferentes indicadores biométricos juegan un papel importante el el desarrollo de esta ciencia. Estos agentes requieren de cierto grado de sofisticación ya que su labor viene a suplantar la intervención experimentada de un humano a través de un análisis automatizado.

Área de Información o Software: en este aspecto es en donde la Inteligencia Artificial se relaciona con la biometría a través de un intermediario responsable de ayudar en la busqueda y almacenamiento de plantillas y su posterior análisis. Este intermediario es el llamado Data Mining o Minería de Datos que es el agente que se relaciona directamente con la Inteligencia Artificial debido al uso de técnicas de búsqueda, toma de decisiones y análisis de información mediante un sistema informático que simula un sistema inteligente que procede al análisis de los datos disponibles. Entre los sistemas de Inteligencia Artificial se encuadrarían los Sistemas Expertos y las Redes Neuronales que es aquí en donde tiene relación directa.

Álgunas páginas consultadas

http://www2.ing.puc.cl/~iing/ed429/sistemas_biometricos.htm
http://es.wikipedia.org/wiki/Biometr%C3%ADa
http://es.wikipedia.org/wiki/Data_Mining
La Antigua Guatemala, 10 de mayo de 2008.