La identificación automática de huellas dactilares es el proceso de utilizar una computadora para comparar las huellas dactilares con una base de datos de huellas conocidas y desconocidas en el sistema de identificación de huellas dactilares. Los sistemas de identificación automática de huellas dactilares (AFIS) son utilizados principalmente por las agencias de aplicación de la ley con fines de identificación criminal, el más importante de los cuales es la identificación de una persona sospechosa de haber cometido un delito o vincular a un sospechoso con otros delitos sin resolver.
La verificación automática de huellas dactilares es una técnica estrechamente relacionada que se utiliza en aplicaciones como los sistemas de control de acceso y asistencia. A nivel técnico, los sistemas de verificación verifican una identidad declarada (un usuario podría afirmar ser John presentando su PIN o tarjeta de identificación y verificar su identidad utilizando su huella dactilar), mientras que los sistemas de identificación determinan la identidad basándose únicamente en las huellas dactilares.
Los sistemas AFIS se han utilizado en identificaciones civiles a gran escala, cuyo principal objetivo es evitar inscripciones múltiples en un sistema electoral, de bienestar social, de licencias de conducir o similar. Otro beneficio de un sistema AFIS civil es verificar los antecedentes de los solicitantes de empleo para puestos sensibles y de personal educativo que tiene contacto cercano con niños.
El Sistema Integrado Automatizado de Identificación de Huellas Dactilares (IAFIS) de los Estados Unidos contiene los conjuntos de huellas dactilares recogidos en los Estados Unidos y está gestionado por el FBI . Sin embargo, el IAFIS se está retirando para dar cabida a un software más mejorado llamado sistema de Identificación de Próxima Generación (NGI) . Muchos estados también tienen sus propios AFIS. Los AFIS tienen capacidades como la búsqueda latente, el almacenamiento electrónico de imágenes y el intercambio electrónico de huellas dactilares y respuestas.
Muchos otros países y entidades —incluidos Canadá , la Unión Europea , el Reino Unido , Bangladesh , India , Israel , Pakistán , Sri Lanka , Argentina , Turquía , Marruecos , Italia , Chile , Perú , Venezuela , Australia , Dinamarca , la Organización Internacional de Policía Criminal y varios estados, provincias y regiones administrativas locales— tienen sus propios sistemas, que se utilizan para diversos fines, incluida la identificación criminal, la verificación de antecedentes de los solicitantes, la recepción de beneficios y la recepción de credenciales (como pasaportes). En Australia, el sistema se denomina Sistema Nacional Automatizado de Identificación de Huellas Dactilares . [1]
Las agencias policiales europeas están obligadas por una ley del Consejo Europeo [2] a abrir sus sistemas AFIS entre sí para mejorar la lucha contra el terrorismo y la investigación de la delincuencia transfronteriza. La ley siguió al tratado de Prüm , una iniciativa entre los países Bélgica, Alemania, España, Francia, Luxemburgo, los Países Bajos y Austria. Aunque técnicamente no es un sistema AFIS en sí, la infraestructura descentralizada del tratado de Prüm permite realizar consultas AFIS en todos los sistemas AFIS criminales europeos en un tiempo razonable.
Los algoritmos de comparación de huellas dactilares varían considerablemente en términos de tasas de error de tipo I (falso positivo) y tipo II (falso negativo). También varían en términos de características como la invariancia de la rotación de la imagen y la independencia de un punto de referencia (normalmente, el "núcleo" o centro del patrón de la huella dactilar). La precisión del algoritmo, la velocidad de comparación de huellas dactilares, la solidez ante una mala calidad de imagen y las características mencionadas anteriormente son elementos críticos del rendimiento del sistema.
La comparación de huellas dactilares supone una enorme carga computacional. [ Aclaración necesaria ] Algunos proveedores de sistemas AFIS más importantes utilizan hardware personalizado, mientras que otros utilizan software para lograr velocidad y rendimiento de comparación. En general, es conveniente tener, al menos, una búsqueda en dos etapas. La primera etapa generalmente utilizará características globales de huellas dactilares, mientras que la segunda etapa es el comparador de minucias.
En cualquier caso, los sistemas de búsqueda devuelven resultados con alguna medida numérica de la probabilidad de una coincidencia (una "puntuación"). En la búsqueda de huellas dactilares, utilizando un parámetro de "umbral de búsqueda" para aumentar la precisión, rara vez debería haber más de un candidato a menos que haya múltiples registros del mismo candidato en la base de datos. Muchos sistemas utilizan una búsqueda más amplia para reducir el número de identificaciones omitidas, y estas búsquedas pueden devolver de una a diez posibles coincidencias. La búsqueda de huellas latentes a decadactilares con frecuencia devolverá muchos candidatos (a menudo cincuenta o más) debido a la limitación y mala calidad de los datos de entrada. La confirmación de los candidatos sugeridos por el sistema suele ser realizada por un técnico en sistemas forenses. En los últimos años, [ ¿cuándo? ] sin embargo, los algoritmos de "luces apagadas" o "confirmación automática" producen respuestas "identificadas" o "no identificadas" sin que un operador humano mire las huellas, siempre que la puntuación de coincidencia sea lo suficientemente alta. "Luces apagadas" o "confirmación automática" se utilizan a menudo en los sistemas de identificación civil, y cada vez más también en los sistemas de identificación criminal.
Durante muchos años, el FBI ha presentado la afirmación de que la identificación de huellas dactilares es una fuente totalmente precisa y confiable para la elaboración de perfiles e identificación. La creencia en esta técnica se basaba en la suposición de que no hay dos huellas dactilares iguales y que cada persona tiene su propio patrón único. Sin embargo, no hay evidencia científica ni estudios que se hayan realizado para respaldar esta afirmación. [3] Esto también se puede aplicar a otras formas de identificación forense, como el análisis de marcas de mordedura, también conocido como odontología forense , que se puede ver en un caso de Levon Brooks. [4] En términos de identificación de huellas dactilares, los agentes del FBI que son responsables de examinar las huellas para determinar los puntos de similitud con el fin de saber si han conseguido una coincidencia, varía de examinador a examinador y de laboratorio a laboratorio. El proceso de decisión, lamentablemente, es completamente subjetivo al individuo que realiza las pruebas y no hay forma de garantizar que el examinador no sea susceptible al sesgo del observador.
En 2004, después de los atentados con bombas en los trenes de Madrid , se identificaron huellas dactilares parciales en las bolsas de los explosivos que se habían dejado en la estación. Después de una cuidadosa consideración, el FBI determinó que las huellas dactilares dejadas en la bolsa coincidían con las de un individuo de Portland, Oregón, llamado Brandon Mayfield . Este caso, sin embargo, cambió por completo la perspectiva de la identificación de huellas dactilares dentro del FBI, ya que más tarde se determinó que había sido arrestado por error. Debido a esto, el FBI ya no puede testificar que la identificación de huellas dactilares es una técnica 100% precisa para la elaboración de perfiles y, por lo tanto, debe ser considerada con mucho cuidado por cualquiera que la utilice.