Inteligencia Artificial aplicada en la Biometría

El estudio de algunas biometrías incluido el uso de la marcha humana para identificación de personas se intentó por primera vez, hace apenas algunas décadas; esto desde un punto de vista médico-conductual. Más tarde, se investigó el problema de reconocimiento desde la perspectiva de la captura y análisis de imágenes, hasta llegar a ser una tecnología prometedora, con aplicaciones en seguridad pública, medicina y deportes. En el ámbito de seguridad pública, el reconocimiento de la marcha humana ha contribuido a un conjunto de pruebas periciales, como el caso del Ladrón de Lancashire en el Reino Unido.

En el ámbito de la medicina, se utiliza en dispositivos para la rehabilitación automática robotizada de pacientes. En los deportes, para el desarrollo de estrategias óptimas en la técnica. Otra aplicación de análisis de la marcha está en el diseño de robots bípedos para el proceso de caminar. Por último, se encuentran las aplicaciones en la industria de la animación, en los que la presentación realista de las personas al caminar es muy importante. En la UPT hemos trabajado en los métodos para el reconocimiento de personas a partir de secuencias de video.  Para comparar la eficiencia de nuestros algoritmos, se ha usado la base de datos de la Universidad de Carnegie Mellon (CMU).

En el Laboratorio de Óptica y Sistemas de Visión de la UPT se ha realizado el reconocimiento biométrico de personas por a forma de caminar. Para ello, se han analizado imágenes digitales de la marcha humana de interesados en llevar a cabo está prueba. Los algoritmos están basados en modelos matemáticos tales como transformaciones de Fourier, redes neuronales, memorias asociativas y algoritmos genéticos. El término biometría se refiere al desarrollo de métodos matemáticos y estadísticos para el reconocimiento de personas basados en rasgos físicos o conductuales. Para su estudio, la biometría se divide en: biometría estática y biometría dinámica. La primera mide las características corporales que son únicas en una persona, como son las huellas dactilares, la geometría de la mano, los patrones en el iris, la forma de la cara, retina y venas del dorso de la mano. Mientras que, la segunda analiza patrones dinámicos como la voz, la firma manuscrita, dinámica del teclado, la marcha y el análisis de gestos. Aunque hoy en día, se cuentan con diversas técnicas de reconocimiento de personas, las crecientes aplicaciones en seguridad de los medios electrónicos y digitales hace indispensable la investigación de métodos más robustos que impidan manipular el proceso de autentificación de personas. Entre los métodos de biometría estática mayormente utilizados, se pueden mencionar la huella dactilar y el iris, los cuales contienen un conjunto de características o patrones que son propios de cada ser humano. En ambos casos la idea básica para el reconocimiento consiste en identificar los patrones que permitan la diferenciación entre personas. El reconocimiento de patrones en el iris es considerado como uno de los biométricos más seguros ya que el proceso de crecimiento de sus tejidos durante la etapa prenatal se realiza de manera aleatoria, lo cual se traduce en que cada iris tenga características únicas. Para una correcta extracción de los patrones, el sistema de reconocimiento debe ser invariante a algunos cambios que se pueden presentar en el proceso de registro en las imágenes; por ejemplo, el factor de amplificación óptico de la cámara, cambios en la distancia entre el ojo y el dispositivo de captura de la imagen, así como a la orientación del iris debido al ángulo de la cámara. Lo anterior se puede lograr mediante la traslación de las imágenes capturadas a un sistema de coordenadas polares, proceso también conocido como normalización.

Se han aplicado los algoritmos desarrollados para el reconocimiento automático usando un conjunto de imágenes registradas. En la UPT estamos desarrollando técnicas basadas en redes neuronales artificiales para mejorar el desempeño de los algoritmos de identificación de personas en base al iris. Para ello, dentro del cuerpo académico de Computación Óptica y Sistemas de Visión, se está ideando una técnica para fusionar tres biométricos, lo cual será una técnica más robusta, novedosa y útil para la identificación de personas.

Alfonso Padilla Vivanco

lrivera@utvm.edu.mx