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Reconocimiento del iris

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

El reconocimiento del iris es un método automatizado de identificación biométrica que utiliza técnicas de reconocimiento de patrones matemáticos en imágenes de vídeo de uno o ambos iris de los ojos de un individuo , cuyos patrones complejos son únicos, estables y pueden verse a 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" ( comparaciones falsas ) incluso en comparaciones cruzadas entre poblaciones masivas. [2] Su principal limitación es que la adquisición de imágenes desde distancias superiores a un metro o dos, o sin cooperación, puede ser 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 en una transmisión de cámara en vivo. [3]

El escaneo de retina es una tecnología biométrica diferente, basada en el ojo, que utiliza los patrones únicos de los vasos sanguíneos de la retina de una persona y que a menudo se confunde con el reconocimiento del iris. El reconocimiento del iris utiliza tecnología de cámara de video con iluminación sutil de infrarrojo cercano para adquirir imágenes de las estructuras intrincadas y ricas en detalles 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 finge ser ese individuo. [4] Las bases de datos de plantillas registradas son buscadas por motores de comparación 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 al 30 de noviembre) se han inscrito en sistemas de reconocimiento de iris para identificación nacional, servicios de gobierno electrónico, distribución de beneficios, seguridad y propósitos de conveniencia tales como cruces fronterizos automatizados sin pasaporte. [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] Una ventaja clave del reconocimiento del iris, además de su velocidad de coincidencia y su extrema resistencia a las falsas coincidencias, es la estabilidad [13] del iris como un órgano interno y protegido, pero externamente visible del ojo.

En 2023, la Autoridad Nacional de Registro y Base de Datos de Pakistán (NADRA) lanzó IRIS para el registro de ciudadanos y la gestión cívica durante el registro en sus oficinas para la obtención de la tarjeta de identificación nacional. Después de su etapa inicial, el acceso a la verificación mediante reconocimiento ocular estará disponible para las autoridades locales, los sectores bancarios, etc.

Historia

Aunque John Daugman desarrolló y patentó en los años 90 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 colaboradores científicos activos. 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 hizo referencia a los comentarios del oftalmólogo británico JH Doggart [15] , quien en 1949 había escrito que: "Así como cada ser humano tiene huellas dactilares diferentes, también la minuciosa 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 podía servir como identificador humano, pero no tenían ningún algoritmo real ni implementación para realizarla, por lo que su patente permaneció como una conjetura. Las raíces de esta conjetura se remontan incluso más atrás: en 1892, el francés A. Bertillon había documentado matices en "Tableau de l'iris humain" . La adivinación de todo tipo de cosas basadas en patrones del 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 pintada y los escritos de Hipócrates. (La adivinación del iris persiste hoy en día, como " iridología "). [ cita requerida ]

La idea teórica central en los algoritmos de Daugman es que el fracaso de una prueba de independencia estadística puede ser una base muy fuerte 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, la extracción de características y la comparación, y los publicó en un artículo. [16] Estos algoritmos fueron ampliamente licenciados a través de una serie de empresas: IriScan (una start-up 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 de iris, y son consistentemente los de mejor desempeño en las pruebas NIST (implementaciones presentadas por L-1, MorphoTrust y Morpho , para quienes Daugman se desempeña como científico jefe de reconocimiento de iris). Pero la investigación sobre muchos aspectos de esta tecnología y sobre métodos alternativos ha explotado, y hoy existe una literatura académica en rápido crecimiento sobre óptica, fotónica, sensores, biología, genética, ergonomía, interfaces, teoría de decisiones, codificación, compresión, protocolo, seguridad, aspectos matemáticos y de hardware de esta tecnología.

La mayoría de los despliegues emblemáticos de estos algoritmos se han producido en aeropuertos, en lugar de la presentación del pasaporte, y para controles de seguridad mediante listas de vigilancia. A principios de este siglo, se iniciaron importantes despliegues en el aeropuerto Schiphol de Ámsterdam y en diez terminales aeroportuarias del Reino Unido, permitiendo a los viajeros frecuentes presentar su iris en lugar de su pasaporte, en un programa llamado IRIS: Sistema de Inmigración de Reconocimiento de Iris. 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 utilizan estos algoritmos para controlar a todas las personas que entran en los EAU y necesitan visado. Como cada vez se consulta exhaustivamente una gran lista de vigilancia compilada entre los Estados del CCG, el número de comparaciones cruzadas de iris ascendió a 62 billones en 10 años. El Gobierno de la India ha registrado 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 en el espectro visible frente a imágenes en el infrarrojo cercano

La melanina del iris , también conocida como cromóforo, consiste principalmente en dos macromoléculas heterogéneas distintas, llamadas eumelanina (marrón-negra) y feomelanina (amarilla-rojiza), [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, et al. [20] proporcionan una comparación entre estas dos modalidades de imágenes. También se presentó un método alternativo de extracción de características para codificar imágenes de iris VW, que puede ofrecer un enfoque alternativo para sistemas biométricos multimodales.

Principio de funcionamiento

Cámara de reconocimiento de iris IriScan modelo 2100, ahora obsoleta
Escáner de iris PIER 2.3 ( registro y reconocimiento de iris portátil ) de SecuriMetrics

En primer lugar, el sistema debe localizar los límites internos y externos del iris (pupila y limbo) en una imagen de un ojo. Otras subrutinas detectan y excluyen párpados, pestañas y reflejos especulares que a menudo ocluyen partes del iris. A continuación, se analiza el conjunto de píxeles que contiene únicamente 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 de 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, se descarta la mayor parte de la información de amplitud y los 2048 bits que representan un patrón del iris consisten en información de fase (bits de signo complejos de las proyecciones wavelet de Gabor). Descartar la información de amplitud garantiza que la plantilla permanezca prácticamente inalterada 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 (comparación de plantillas de uno a muchos) o la verificación (comparación de plantillas de uno a uno), [21] se compara una plantilla creada mediante la obtención de imágenes del iris 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 ("colisionar") 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:

Se trata de un órgano interno que está bien protegido contra daños y desgaste por una membrana altamente transparente y sensible (la córnea ). Esto lo distingue de las huellas dactilares, que pueden ser difíciles de reconocer después de años de ciertos tipos de trabajo manual. El iris es en su mayor parte plano, y su configuración geométrica solo 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 del rostro.

El iris tiene una textura fina que, al igual que las huellas dactilares, se determina aleatoriamente durante la gestación embrionaria . Al igual que la huella dactilar, 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 dactilar) que la probabilidad de que haya coincidencias falsas es extremadamente baja. Incluso individuos genéticamente idénticos (y los ojos izquierdo y derecho del mismo individuo) tienen texturas de iris completamente independientes. Un escaneo de iris es similar a tomar una fotografía y puede realizarse desde unos 10 cm hasta unos pocos metros de distancia. No es necesario que la persona que se está identificando 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 estar muy cerca de un ocular (como mirar a través de un microscopio). [22]

El algoritmo de reconocimiento de iris desplegado 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 hasta el 26% de los bits en dos IrisCodes pueden discrepar debido al ruido de la imagen, los reflejos, etc., mientras que aún así se declara que son una coincidencia). [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 aproximadamente 30 años.

El reconocimiento del iris funciona con lentes de contacto transparentes , anteojos y anteojos de sol sin espejo . La tecnología Sensar inicial funcionaba primero encontrando el rostro, luego los ojos y luego tomando imágenes del iris. Todo esto se hacía usando luz infrarroja. Es posible identificar a alguien de manera única en una habitación oscura mientras usa anteojos de sol.

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

Defectos

Muchos escáneres de iris comerciales pueden ser fácilmente engañados por una imagen de alta calidad de un iris o rostro en lugar de la imagen real. [24] Los escáneres suelen ser difíciles de ajustar y pueden resultar molestos para varias personas de diferentes alturas que los utilicen en sucesión. La precisión de los escáneres puede verse afectada por los cambios de 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 mayor que 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 de biometría 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 de una mala calidad de imagen, con las consiguientes tasas de fracaso en el registro. Al igual que con otras infraestructuras de identificación (bases de datos de residentes nacionales, tarjetas de identificación, etc.), los activistas de los derechos civiles han expresado su preocupación por que la tecnología de reconocimiento del iris pueda ayudar a los gobiernos a rastrear a 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 sobre pacientes quirúrgicos involucró una 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 es factible o aumenta la probabilidad de sujetos rechazados falsamente. [27]

Consideraciones de seguridad

Al igual que con la mayoría de las demás tecnologías de identificación biométrica, una consideración importante es la verificación de tejido vivo. La fiabilidad de cualquier identificación biométrica depende de garantizar que la señal adquirida y comparada haya sido realmente registrada de una parte viva del cuerpo de la persona a identificar y no sea una plantilla fabricada. Además, las características físicas de una persona, que incluyen los ojos, la voz y la escritura a mano también, no están protegidas por la Cuarta Enmienda a pesar de que todas están expuestas constantemente. [28] Muchos sistemas de reconocimiento de iris disponibles comercialmente son fácilmente engañados presentando una fotografía de alta calidad de una cara en lugar de una cara real, [29] [30] lo que hace que dichos dispositivos no sean adecuados para aplicaciones no supervisadas, como los sistemas de control de acceso a puertas. Sin embargo, este no es el caso con todos los algoritmos de reconocimiento de iris. El problema de la verificación de tejido vivo es una preocupación menor 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 requerida ] 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 tramado de la impresora que se encuentran en los lentes de contacto de iris falsos disponibles comercialmente; analizar el espectro de frecuencia temporal de la imagen para detectar los picos causados ​​por las pantallas de computadora. [ cita requerida ]

Otros métodos incluyen el uso de análisis espectral en lugar de cámaras simplemente monocromáticas para distinguir el tejido del iris de otros materiales; observar el movimiento natural característico de un globo ocular (midiendo el nistagmo, siguiendo el ojo mientras se lee el texto, etc.); probar la retrorreflexión retiniana ( efecto de ojos rojos ) o los reflejos de las cuatro superficies ópticas del ojo (parte delantera y trasera de la córnea y el cristalino) para verificar su presencia, posición y forma. [31] Otro método propuesto [ cita requerida ] es utilizar imágenes 3D (por ejemplo, cámaras estéreo ) para verificar la posición y la forma del iris en relación con otras características del ojo.

Un informe de 2004 [ cita requerida ] de la Oficina Federal Alemana de 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 rechazo falso y, por lo tanto, reducirán aún más la probabilidad general de que un usuario legítimo sea aceptado por el sensor.

Consideraciones sobre la privacidad

Aplicaciones implementadas

Estación de inscripción de IrisGuard Inc. en los Emiratos Árabes Unidos
IrisGuard Inc. Primer retiro de efectivo en cajero automático habilitado con 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 Baghdadi antes de una reunión con líderes tribales locales, jeques , líderes comunitarios y miembros del servicio estadounidense.

Reconocimiento del iris en televisión y películas

Véase también

Notas

  1. ^ Apple presentó el Vision Pro como un " ordenador espacial ", pero los medios de comunicación 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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Lectura adicional

Enlaces externos