¿Como funciona la Tecnologia Biometrica?

Tal vez muchos de nosotros hemos escuchado el termino de la Biometría y sus aplicaciones, pero alguna vez nos hemos puesto a investigar como funciona esta tecnología, a continuación espero contribuir a que se informe mejor del funcionamiento de esta tecnología que para muchos aun esta en “pañales”, pero sin duda alguna una tecnología que promete en un futuro muy cercano.
Bueno para explicar esto vamos por partes, primero vamos a hablar de las huellas digitales.

Algoritmos de Clasificación de Huella Digitales

Los algoritmos que se utilizan para clasificar las huellas digitales se enfocan en la forma de las mismas. Aquí citare algunos algoritmos que se utilizan para la clasificación son los siguientes:
1.- Mapa de detalles:
Se elabora un mapa basado en la relación relativa de los detalles de la huella. De esta forma se puede crear una matriz, y ubicar los siguientes elementos de una huella digital.

2.- Tipo de Huella basado en detalles:
Cada individuo posee uno y un solo arreglo de detalles. El tipo de huella se determina por la frecuencia de aparición del elemento en la huella. En la siguiente figura se puede observar que la huella presenta muchos finales y algunas bifurcaciones e islas.

3.-Basada en correlación:
Este método es un poco más complicado, pero es con el que se obtienen los mejores resultados. El sistema de clasificación por correlación incorpora los dos sistemas anteriores, con la ventaja de que puede determinar si la huella digital presenta rotación.

Algoritmo General del Sistema
El algoritmo general de un sistema biométrico basado en huellas digitales podría modelarse mediante el siguiente diagrama de bloques:

1. Fingerprint sensing:
Consiste en obtener la huella digital, utilizando un sensor. Generalmente se utilizan sensores capacitivos, que son dispositivos electrónicos con bastante precisión.
2. Image processing:
Procesamiento de imágenes. La imagen obtenida se procesa para obtener una huella óptima. Existen algoritmos para regular el contraste, brillo y la definición de la huella, de modo que logre obtener una huella de calidad sin importar la presión del dedo sobre el sensor, ni la temperatura ni ninguna otra variable.
3. Feature extraction:
Es la extracción de características de la huella digital. Aquí se extrae información del tipo de huella, se crea la matriz de detalles y se procesan los puntos de correlación necesarios para lograr identificar la huella posteriormente.
4. Storage and matching:
La huella se almacena en algún soporte, por ejemplo un disco duro, una base de datos o una tarjeta. Por ejemplo, el fabricante HID produce tarjetas inalámbricas que permiten almacenar información biométrica. Los carnets de identificación de los estudiantes del Tecnológico son de este tipo.
5. Response generation: El sistema informa que el proceso está completo, que la huella ha sido verificada, analizada y almacenada de manera correcta.

Bueno ahora, pasaremos a explicar el análisis de retina.

El análisis de la retina es otro método eficaz para identificar a las personas. De manera análoga a las huellas digitales, la retina es única para cada persona. No existen dos personas que tengan exactamente las mismas características.

Un algoritmo utilizado para validar y clasificar la retina es el siguiente:
1. Se detectan los bordes interno y externo del iris, y se excluyen los párpados en caso de que se interpongan. Estas operaciones se llevan a cabo utilizando ecuaciones integro-diferenciales.
2. Se define un sistema de coordenadas en dos dimensiones, con el origen localizado en el centro del ojo.
3. Se pueden incluir algoritmos para reducir los efectos del movimiento del ojo, las variaciones de la pupila o la distancia del ojo a la cámara, de manera que no afecten el análisis.
4. El patrón detallado del iris es codificado en un código de 256 bytes, el cual representa todos los detalles de la textura empleando fasores en el plano complejo.

Las cámaras utilizadas en los análisis de retina se llaman cámaras CCD (dispositivo de carga acoplada). Éste pequeño componente es un circuito integrado sensible a la luz, que se utiliza ampliamente en las cámaras digitales comerciales.

Ahora explicaremos el análisis de los Patrones Faciales

El reconocimiento del rostro de una persona es uno de los métodos más aceptados por los usuarios, junto con la huella digital. El método de patrones faciales es utilizado con frecuencia en robots, para detectar a las personas y poder diferenciarlas. Sin embargo, es un método que es difícil de implementar, y tiene la desventaja de que no es una característica fija, sino que el rostro de una persona varía con la edad.

Análisis de componentes principales
Esta técnica consiste en obtener la imagen del rostro de la persona, y aplicar algoritmos de compresión para eliminar información que no es útil, como por ejemplo el cabello, el color y el maquillaje
De esta manera se obtiene una imagen muy reducida que contiene toda la información necesaria para identificar a la persona. Esta imagen también se conoce como Eigenface

El algoritmo de reconocimiento debe alinear los ojos y bocas de los sujetos, antes de comenzar la compresión de las imágenes. Luego se aplica la compresión para reducir la dimensión de los datos, de forma que se revela la estructura de los patrones faciales.

Análisis lineal discriminante
Este método de análisis presenta la ventaja de que puede validar a un usuario aunque su imagen no sea exactamente igual en todas las ocasiones. Por ejemplo, en la siguiente figura se observan cinco rostros para cada persona. Las caras no son exactamente iguales, pero el algoritmo permite decidir si la persona es la misma o es otra diferente.

Agrupaciones de grafos elásticos EBGM
Este método toma en cuenta que una imagen real tiene muchas características que varían, como por ejemplo la iluminación, postura y la expresión facial. El algoritmo que se utiliza se denomina
filtro de Gabor, que se utiliza para detectar formas y extraer características utilizando el procesamiento de la imagen. Este algoritmo localiza puntos importantes en el rostro, respecto a un punto de referencia.

Ahora explicaremos el analisis de la voz

Otro elemento que puede ser analizado para su aplicación biométrica es la voz humana. Todas las personas tenemos un tono de voz que nos caracteriza, y una forma de hablar específica (pausada, lenta, rápida, etc). Por lo tanto el análisis de la voz es un análisis físico y de conducta del individuo. Un algoritmo utilizado para el reconocimiento de voz es el siguiente:

Pre-procesamiento:
convierte la entrada de voz a una forma que el sistema pueda procesar. Esto se logra aplicando reducciones de ruido y amplificación de la señal, de manera que se obtiene una señal de entrada óptima.
Reconocimiento:
traduce la señal a texto, y ejecuta el análisis de la señal.

Articulación: La forma en la que la persona produce los sonidos.
Acústica: Analiza la señal como una secuencia de sonidos.
Percepción auditiva: Analiza la forma en la que la persona procesa el habla.
Comunicación: Envía los datos procesados al sistema de software o hardware que lo requiera. También envía el resultado de la validación en caso de que la voz se compare con la información de la base de datos.

Espero que haya contribuido en algo a informar mejor acerca de esta tecnologia, sera hasta otra oportunidad...

¿ Sera realmente seguro la Biometria ?

Una tecnologia que antes parecia sacada de una pelicula de ciencia ficcion,ahora es todo una realidad, a pesar de que a generado gran expectativa por las diversas aplicaciones que se van a realizar en un futuro cercano(supermercados, aeropuertos,entidades finacieras, etc), tambien tiene su vulnerabilidad.
Los sistemas actuales de Biometria ,como el reconocimiento de Huella Dactilar, el de Iris, y el Facial; pueden ser engañados de la siguiente manera:

La huella Dactilar: Se realiza un molde de un dedo real, luego se vierte dentro de este molde un tipo de gelatina, cuando esta se endurece,queda exactamente la replica de un dedo real. Haciendo este tipo de procedimiento se engaño al 80% de Sistemas Biometricos de un total de 11 sistemas.(Experimento realizado por el matemático japonés Tsutomu Matsumoto)

Iris: Simplemente se toma una fotografia de alta resolucion del ojo legitimo,y se hace un agujero en el medio, luego ponemos esta foto encima de nuestro ojo, para que el sistema lo reconosca como un ojo vivo.(Experimento realizado por La revista alemana "C't")

Facial: Mostrando una fotografia, un video grabado, o simplemente modificando el angulo de la luz.(Experimento realizado por La revista alemana "C't")

Como vemos la seguridad de esta tecnologia no era tan eficaz como yo suponia, entonces tendremos que esperar que se mejore. Hasta otra oportunidad...

¿Podremos tal vez algún día identificarnos sin tener nada que lo acredite?

Esto tal vez pueda hacer realidad gracias a la Biometría, y sus múltiples aplicaciones. Solo imagínense a la hora de entrar a la universidad, que tan solo con poner la palma de la mano o nuestra retina, un dispositivo lea nuestros patrones y nos diga cuanto debemos, si estamos al día, si estamos matriculados (aunque esto no nos convendría a algunas personas que no pagamos a tiempo y me incluyo por que a veces también me atraso en los pagos.)
Imagínense entrar al banco y hacer una transacción sin necesidad de mostrar una tarjeta o talvez acudir a un cajero a altas horas de la noche a realizar un retiro.
Acudir al supermercado y realizar todas las compras, pero sin necesidad de cargar dinero ni tarjetas, increíble cierto, que solo con nuestra sola presencia podamos hacer muchísimas cosas.

Esto y muchas cosas mas ya están siendo implementadas en un colegio de EE.UU, por otra parte sobre las operaciones bancarias y las compras en el supermercado también estarán siendo implementadas en el año 2015, muy poco verdad !. Tan rápido avanza la tecnología que no sabemos que vendrá de aquí a 20 años.

Hasta otra oportunidad…..