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reconocimiento de iris

Los sistemas biométricos de reconocimiento de iris aplican técnicas matemáticas de reconocimiento de patrones a imágenes del iris de los ojos de un individuo.

El reconocimiento del iris es un método automatizado de identificación biométrica que utiliza técnicas matemáticas de reconocimiento de patrones en imágenes de vídeo de uno o ambos iris de los ojos de un individuo , cuyos patrones complejos son únicos, estables y pueden verse desde cierta distancia. Los poderes de discriminación de todas las tecnologías biométricas dependen de la cantidad de entropía [1] que son capaces de codificar y utilizar en la comparación. El reconocimiento del iris es excepcional en este sentido, ya que permite evitar "colisiones" ( falsas coincidencias ) incluso en comparaciones cruzadas entre poblaciones masivas. [2] Su principal limitación es que la adquisición de imágenes desde distancias superiores a uno o dos metros, o sin cooperación, puede resultar muy difícil. Sin embargo, la tecnología está en desarrollo y el reconocimiento del iris se puede lograr incluso desde una distancia de hasta 10 metros o mediante una transmisión de cámara en vivo. [3]

El escaneo de retina es una tecnología biométrica diferente basada en el ojo que utiliza patrones únicos en los vasos sanguíneos de la retina de una persona y a menudo se confunde con el reconocimiento del iris. El reconocimiento del iris utiliza tecnología de cámara de vídeo con una sutil iluminación infrarroja cercana para adquirir imágenes de las intrincadas y ricas estructuras del iris que son visibles externamente. Las plantillas digitales codificadas a partir de estos patrones mediante algoritmos matemáticos y estadísticos permiten la identificación de un individuo o de alguien que se hace pasar por ese individuo. [4] Los motores de comparación buscan en las bases de datos de plantillas inscritas a velocidades medidas en millones de plantillas por segundo por CPU (de un solo núcleo) y con tasas de coincidencias falsas notablemente bajas.

Al menos 1.500 millones de personas en todo el mundo (incluidos 1.290 millones de ciudadanos de la India, en el programa UIDAI/ Aadhaar actualizado el 30 de noviembre) se han inscrito en sistemas de reconocimiento del iris para identificación nacional, servicios de gobierno electrónico, distribución de beneficios, seguridad y fines de conveniencia, como cruces fronterizos automatizados sin pasaporte. [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] Una ventaja clave del reconocimiento de iris, además de su velocidad de coincidencia y su extrema resistencia a coincidencias falsas, es la estabilidad [13] del iris como órgano del ojo interno y protegido, pero visible externamente.

En 2023, la Autoridad Nacional de Registro y Bases de Datos de Pakistán (NADRA) lanzó IRIS para el registro de ciudadanos/gestión cívica durante el registro en sus oficinas para la tarjeta de identificación nacional. Después de su etapa inicial, el acceso de verificación de reconocimiento ocular estará disponible para LEA, sectores bancarios, etc.

Historia

Aunque John Daugman desarrolló y patentó en la década de 1990 los primeros algoritmos reales para realizar el reconocimiento del iris, publicó los primeros artículos al respecto y realizó las primeras demostraciones en vivo, el concepto detrás de esta invención tiene una historia mucho más larga y hoy se beneficia de muchos otros científicos activos. contribuyentes. En un libro de texto clínico de 1953, FH Adler [14] escribió: "De hecho, las marcas del iris son tan distintivas que se ha propuesto utilizar fotografías como medio de identificación, en lugar de huellas dactilares". Adler se refirió a los comentarios del oftalmólogo británico JH Doggart, [15] quien en 1949 había escrito que: "Así como cada ser humano tiene huellas dactilares diferentes, la diminuta arquitectura del iris presenta variaciones en cada sujeto examinado. [Sus características] representan una serie de factores variables cuyas permutaciones y combinaciones concebibles son casi infinitas". Más tarde, en la década de 1980, dos oftalmólogos estadounidenses, L. Flom y Aran Safir, lograron patentar la conjetura de Adler y Doggart de que el iris podría servir como identificador humano, pero no tenían ningún algoritmo o implementación real para realizarlo, por lo que su patente siguió siendo una conjetura. Las raíces de esta conjetura se remontan aún más atrás: en 1892 el francés A. Bertillon había documentado matices en el "Tableau de l'iris humain" . La adivinación de todo tipo de cosas basada en patrones de iris se remonta al antiguo Egipto, a Caldea en Babilonia y a la antigua Grecia, como está documentado en inscripciones en piedra, artefactos de cerámica pintados y los escritos de Hipócrates. (La adivinación del iris persiste hoy en día, como " iridología " ) .

La idea teórica central de los algoritmos de Daugman es que el fracaso de una prueba de independencia estadística puede ser una base muy sólida para el reconocimiento de patrones, si hay una entropía suficientemente alta (suficientes grados de libertad de variación aleatoria) entre muestras de diferentes clases. En 1994 patentó esta base para el reconocimiento del iris y sus algoritmos de visión por computadora subyacentes para el procesamiento de imágenes, extracción de características y comparación, y los publicó en un artículo. [16] Estos algoritmos obtuvieron amplias licencias a través de una serie de empresas: IriScan (una nueva empresa fundada por Flom, Safir y Daugman), Iridian, Sarnoff, Sensar, LG-Iris, Panasonic, Oki, BI2, IrisGuard, Unisys, Sagem, Enschede, Securimetrics y L-1, ahora propiedad de la empresa francesa Morpho .

Con varias mejoras a lo largo de los años, estos algoritmos siguen siendo hoy la base de todas las implementaciones públicas importantes de reconocimiento del iris, y constantemente obtienen los mejores resultados en las pruebas del NIST (implementaciones presentadas por L-1, MorphoTrust y Morpho , para quienes Daugman se desempeña como científico jefe). para el reconocimiento de iris). Pero la investigación sobre muchos aspectos de esta tecnología y sobre métodos alternativos se ha disparado, y hoy existe una literatura académica en rápido crecimiento sobre óptica, fotónica, sensores, biología, genética, ergonomía, interfaces, teoría de la decisión, codificación, compresión, protocolo, seguridad, aspectos matemáticos y de hardware de esta tecnología.

La mayoría de las implementaciones emblemáticas de estos algoritmos se han realizado en aeropuertos, en lugar de la presentación del pasaporte, y para controles de seguridad mediante listas de vigilancia. En los primeros años de este siglo, comenzaron importantes implementaciones en el aeropuerto Schiphol de Ámsterdam y en diez terminales aeroportuarias del Reino Unido que permitían a los viajeros frecuentes presentar su iris en lugar de su pasaporte, en un programa llamado IRIS: Iris Recognition Immigration System. Existen sistemas similares a lo largo de la frontera entre Estados Unidos y Canadá , y en muchos otros. En los Emiratos Árabes Unidos, los 32 puertos aéreos, terrestres y marítimos implementan estos algoritmos para examinar a todas las personas que ingresan a los EAU y requieren una visa. Debido a que cada vez se busca exhaustivamente en una gran lista de vigilancia compilada entre los Estados del CCG, el número de comparaciones cruzadas de iris aumentó a 62 billones en 10 años. El Gobierno de la India ha inscrito los códigos de iris (así como las huellas dactilares) de más de 1.200 millones de ciudadanos en el programa UIDAI (Autoridad de Identificación Única de la India) para la identificación nacional y la prevención del fraude en la distribución de derechos. [5] En un tipo diferente de aplicación, el iris es una de las tres tecnologías de identificación biométrica estandarizadas internacionalmente desde 2006 por la OACI para su uso en pasaportes electrónicos (las otras dos son las huellas dactilares y el reconocimiento facial). [17]

Imágenes visibles versus infrarrojas cercanas

La melanina del iris , también conocida como cromóforo, consiste principalmente en dos macromoléculas heterogéneas distintas, llamadas eumelanina (marrón-negro) y feomelanina (amarillo-rojizo), [18] [19] cuya absorbancia en longitudes de onda más largas en el espectro NIR es insignificante. Sin embargo, en longitudes de onda más cortas dentro del espectro VW, estos cromóforos se excitan y pueden producir patrones ricos. Hosseini y otros. [20] proporcionan una comparación entre estas dos modalidades de imágenes. También se introdujo un método alternativo de extracción de características para codificar imágenes del iris de VW, que puede ofrecer un enfoque alternativo para sistemas biométricos multimodales.

Principio de operación

Una cámara de reconocimiento de iris IriScan modelo 2100, ahora obsoleta.
Escáner de iris PIER 2.3 ( Inscripción y reconocimiento de iris portátil ) de SecuriMetrics

En primer lugar, el sistema debe localizar los límites interior y exterior del iris (pupila y limbo) en la imagen de un ojo. Otras subrutinas detectan y excluyen párpados, pestañas y reflejos especulares que a menudo ocluyen partes del iris. Luego se analiza el conjunto de píxeles que contiene sólo el iris, normalizado mediante un modelo de lámina de goma para compensar la dilatación o constricción de la pupila, para extraer un patrón de bits que codifica la información necesaria para comparar dos imágenes del iris.

En el caso de los algoritmos de Daugman, se utiliza una transformada wavelet de Gabor . El resultado es un conjunto de números complejos que contienen información local de amplitud y fase sobre el patrón del iris. En los algoritmos de Daugman, la mayor parte de la información de amplitud se descarta y los 2048 bits que representan un patrón de iris consisten en información de fase (bits de signos complejos de las proyecciones de ondas de Gabor). Descartar la información de amplitud garantiza que la plantilla no se vea afectada en gran medida por los cambios en la iluminación o la ganancia de la cámara, y contribuye a la usabilidad a largo plazo de la plantilla biométrica.

Para la identificación (coincidencia de plantillas uno a muchos) o verificación (coincidencia de plantillas uno a uno), [21] una plantilla creada al obtener imágenes de un iris se compara con plantillas almacenadas en una base de datos. Si la distancia de Hamming está por debajo del umbral de decisión, se ha realizado efectivamente una identificación positiva debido a la extrema improbabilidad estadística de que dos personas diferentes puedan coincidir por casualidad ("chocar") en tantos bits, dada la alta entropía de las plantillas del iris.

Ventajas

El iris del ojo ha sido descrito como la parte ideal del cuerpo humano para la identificación biométrica por varias razones:

Es un órgano interno que está bien protegido contra daños y desgaste por una membrana muy transparente y sensible (la córnea ). Esto lo distingue de las huellas dactilares, que pueden resultar difíciles de reconocer después de años de cierto tipo de trabajo manual. El iris es mayoritariamente plano y su configuración geométrica sólo está controlada por dos músculos complementarios (el esfínter pupilar y el dilatador pupilar) que controlan el diámetro de la pupila. Esto hace que la forma del iris sea mucho más predecible que, por ejemplo, la de la cara.

El iris tiene una textura fina que, como las huellas dactilares, se determina aleatoriamente durante la gestación embrionaria . Al igual que la huella digital, es muy difícil (si no imposible) demostrar que el iris es único. Sin embargo, hay tantos factores que intervienen en la formación de estas texturas (el iris y la huella digital) que la posibilidad de coincidencias falsas para cualquiera de ellas es extremadamente baja. Incluso los individuos genéticamente idénticos (y los ojos izquierdo y derecho del mismo individuo) tienen texturas de iris completamente independientes. Un escaneo del iris es similar a tomar una fotografía y se puede realizar desde unos 10 cm hasta unos pocos metros de distancia. No es necesario que la persona identificada toque ningún equipo que haya sido tocado recientemente por un extraño, lo que elimina una objeción que se ha planteado en algunas culturas contra los escáneres de huellas dactilares, donde un dedo tiene que tocar una superficie, o el escaneo de retina, donde el ojo debe acercarse mucho a un ocular (como mirar por un microscopio). [22]

El algoritmo de reconocimiento de iris implementado comercialmente, IrisCode de John Daugman , tiene una tasa de coincidencias falsas sin precedentes (mejor que 10 −11 si se utiliza un umbral de distancia de Hamming de 0,26, lo que significa que se permiten hasta el 26% de los bits en dos IrisCodes). no estar de acuerdo debido a ruidos de imagen, reflejos, etc., aunque aun así declararlos coinciden). [23] Si bien existen algunos procedimientos médicos y quirúrgicos que pueden afectar el color y la forma general del iris, la textura fina permanece notablemente estable durante muchas décadas. Algunas identificaciones de iris han tenido éxito durante un período de unos 30 años.

El reconocimiento de iris funciona con lentes de contacto transparentes , anteojos y gafas de sol sin espejo . La primera tecnología Sensar funcionaba encontrando primero la cara, luego los ojos y luego tomando las imágenes del iris. Todo esto se hizo utilizando iluminación infrarroja. Es posible identificar a alguien de forma única en una habitación oscura mientras lleva gafas de sol.

Matemáticamente, el reconocimiento del iris basado en las patentes originales de Daugman u otras patentes similares o relacionadas define la biometría más potente del mundo. El reconocimiento del iris identificará de forma única a cualquier persona y discierne fácilmente entre gemelos idénticos. Si un humano puede verificar el proceso mediante el cual se obtienen las imágenes del iris (en una estación de aduanas, al entrar o incluso caminando por una embajada, como segundo factor de autenticación en el escritorio, etc.) o mediante el uso de detección ocular en vivo (que varía iluminación que provoca una ligera dilatación de la pupila y variaciones a lo largo de un escaneo rápido que puede tomar varias instantáneas de la imagen), la integridad de la identificación es extremadamente alta.

Deficiencias

Muchos escáneres de iris comerciales pueden dejarse engañar fácilmente por una imagen de alta calidad de un iris o una cara en lugar de una imagen real. [24] Los escáneres suelen ser difíciles de ajustar y pueden resultar molestos para que varias personas de diferentes alturas los utilicen sucesivamente. La precisión de los escáneres puede verse afectada por los cambios en la iluminación. Los escáneres de iris son significativamente más caros que otras formas de biometría, así como los sistemas de seguridad con contraseña y tarjeta de proximidad .

El reconocimiento del iris es muy difícil de realizar a una distancia superior a unos pocos metros y si la persona a identificar no coopera manteniendo la cabeza quieta y mirando a la cámara. Sin embargo, varias instituciones académicas y proveedores biométricos están desarrollando productos que afirman ser capaces de identificar sujetos a distancias de hasta 10 metros ("Standoff Iris" o "Iris at a Distance", así como "Iris on the Move" de Princeton Identity para personas que caminan a velocidades de hasta 1 metro/seg). [22] [25]

Al igual que con otras tecnologías biométricas fotográficas, el reconocimiento del iris es susceptible a una calidad de imagen deficiente, con tasas asociadas de fallas en el registro. Al igual que con otras infraestructuras de identificación (bases de datos de residentes nacionales, tarjetas de identificación, etc.), los activistas de derechos civiles han expresado su preocupación de que la tecnología de reconocimiento del iris pueda ayudar a los gobiernos a rastrear individuos más allá de su voluntad. Los investigadores han engañado a los escáneres de iris utilizando imágenes generadas a partir de códigos digitales de iris almacenados. Los delincuentes podrían aprovechar esta falla para robar las identidades de otros. [26]

El primer estudio en pacientes quirúrgicos involucró la cirugía de cataratas moderna y demostró que puede cambiar la textura del iris de tal manera que el reconocimiento del patrón del iris ya no sea factible o aumente la probabilidad de que los sujetos sean rechazados falsamente. [27]

Consideraciones de Seguridad

Como ocurre con la mayoría de las demás tecnologías de identificación biométrica, una consideración importante es la verificación de tejido vivo. La confiabilidad de cualquier identificación biométrica depende de garantizar que la señal adquirida y comparada haya sido realmente registrada a partir de una parte viva del cuerpo de la persona que se va a identificar y no sea una plantilla fabricada. Además, las características físicas de una persona, que incluyen los ojos, la voz y la escritura , no están protegidas por la Cuarta Enmienda a pesar de que todas están constantemente expuestas. [28] Muchos sistemas de reconocimiento de iris disponibles comercialmente se dejan engañar fácilmente presentando una fotografía de alta calidad de un rostro en lugar de un rostro real, [29] [30] lo que hace que dichos dispositivos no sean adecuados para aplicaciones no supervisadas, como el control de acceso a puertas. sistemas. Sin embargo, este no es el caso de todos los algoritmos de reconocimiento del iris. El problema de la verificación de tejido vivo es menos preocupante en aplicaciones supervisadas (por ejemplo, control de inmigración ), donde un operador humano supervisa el proceso de tomar la fotografía.

Los métodos que se han sugerido [ cita necesaria ] para proporcionar cierta defensa contra el uso de ojos e iris falsos incluyen cambiar la iluminación ambiental durante la identificación (encender una lámpara brillante), de modo que se pueda verificar el reflejo pupilar y registrar la imagen del iris. en varios diámetros de pupila diferentes; analizar el espectro de frecuencia espacial 2D de la imagen del iris para detectar los picos causados ​​por los patrones de oscilación de la impresora que se encuentran en lentes de contacto de iris falso disponibles comercialmente; analizar el espectro de frecuencia temporal de la imagen en busca de los picos causados ​​por las pantallas de computadora. [ cita necesaria ]

Otros métodos incluyen el uso de análisis espectral en lugar de cámaras meramente monocromáticas para distinguir el tejido del iris de otro material; observar el movimiento natural característico de un globo ocular (medir el nistagmo, seguir el ojo mientras se lee un texto, etc.); pruebas de retrorreflexión retiniana ( efecto de ojos rojos ) o de reflejos de las cuatro superficies ópticas del ojo (anverso y reverso de la córnea y el cristalino) para verificar su presencia, posición y forma. [31] Otro método propuesto [ cita necesaria ] es utilizar imágenes en 3D (p. ej., cámaras estéreo ) para verificar la posición y la forma del iris en relación con otras características del ojo.

Un informe de 2004 [ cita necesaria ] de la Oficina Federal Alemana para la Seguridad de la Información señaló que ninguno de los sistemas de reconocimiento de iris disponibles comercialmente en ese momento implementaba ninguna tecnología de verificación de tejido vivo. Como cualquier tecnología de reconocimiento de patrones, los verificadores de tejido vivo tendrán su propia probabilidad de falso rechazo y, por lo tanto, reducirán aún más la probabilidad general de que el sensor acepte a un usuario legítimo.

Consideraciones de privacidad

Aplicaciones implementadas

Estación de registro de IrisGuard Inc. EAU
IrisGuard Inc. Primer retiro de efectivo en un cajero automático habilitado para Iris
Un sargento del Cuerpo de Marines de EE. UU. utiliza un escáner de iris "PIER 2.3" para identificar positivamente a un miembro del consejo municipal de Bagdadi antes de una reunión con líderes tribales locales, jeques , líderes comunitarios y miembros del servicio estadounidense.

Reconocimiento de iris en televisión y películas.

Ver también

Notas

  1. ^ Apple presentó Vision Pro como una " computadora espacial ", pero los medios y el público en general se han referido a él como un casco de realidad mixta o de realidad extendida .

Referencias

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Otras lecturas

enlaces externos