Para identificar a una persona, un sistema de seguridad debe comparar las características personales con una base de datos . Se crea un escaneo del iris, la huella dactilar , el rostro u otra característica distintiva de una persona y se dibuja una serie de puntos biométricos en lugares clave en el escaneo. Por ejemplo, en el caso de un escaneo facial, se pueden colocar puntos biométricos en la punta de cada lóbulo de la oreja y en las esquinas de ambos ojos. Las mediciones tomadas entre todos los (posiblemente cientos de) puntos de un escaneo se compilan y dan como resultado una "puntuación" numérica (que puede ser bastante grande). Esta puntuación es única para cada individuo, pero se puede comparar de manera rápida y sencilla con cualquier puntuación compilada de los escaneos faciales en la base de datos para determinar si hay una coincidencia. [ cita requerida ]
En los sistemas de seguridad que utilizan cámaras , el reconocimiento de personas se ha convertido, en los últimos años, en una de las formas de identificación más habituales. Para identificar con éxito a un individuo es necesario comparar una imagen del mismo con una base de datos que contiene las imágenes de muchas personas. Sin embargo, comparar cada imagen en su totalidad, píxel por píxel, sería un proceso extremadamente lento y costoso. Para resolver este problema, se utiliza la biometría. Con la biometría, en lugar de comparar la imagen completa, se colocan puntos biométricos en lugares clave, se toman medidas entre todos los puntos y los resultados se compilan en una "puntuación". Se puede obtener fácilmente una puntuación de cada imagen archivada y almacenarla en la base de datos. Cuando se obtiene la imagen de un nuevo individuo, el único requisito para una identificación exitosa es que el sistema debe compilar la puntuación en función de la biometría de la imagen y luego comparar esta nueva puntuación con las puntuaciones de la base de datos, una tarea fácil para una computadora o portátil moderna.
El objetivo de un sistema de reconocimiento es encontrar, dada una imagen de una persona “desconocida”, una fotografía de la misma persona en un grupo de imágenes “conocidas” o de entrenamiento. La dificultad estriba en garantizar que este proceso se pueda realizar en tiempo real. Un sistema biométrico identifica imágenes o vídeos de personas de forma automática. Puede funcionar en dos modos:
Para el científico, la biometría es la ciencia de medir las propiedades físicas de los seres vivos y para el ingeniero es el reconocimiento automatizado de individuos en función de sus características conductuales y biológicas.
Al medir las características biológicas y de comportamiento adecuadas de un individuo en una investigación de reconocimiento y comparar estos datos con los datos de referencia biométricos almacenados durante un proceso de aprendizaje, se determina la identidad de un usuario específico.
Una característica biométrica es una propiedad biológica o conductual de un individuo que puede medirse y de la que pueden extraerse características biométricas distintivas y repetibles con el fin de reconocer automáticamente a las personas. Un ejemplo es el rostro.
Esta característica, registrada con un dispositivo de captura, puede compararse con una representación de muestra biométrica de características biométricas.
Las características biométricas son información extraída de muestras biométricas que se puede utilizar para compararlas con una referencia biométrica. Algunos ejemplos son las medidas características extraídas de una fotografía de un rostro, como la distancia entre los ojos o el tamaño de la nariz.
El objetivo de la extracción de características biométricas de una muestra biométrica es eliminar cualquier información que no contribuya al reconocimiento biométrico. Esto permite una comparación rápida, un mejor rendimiento biométrico y puede tener ventajas en materia de privacidad.
Para poder reconocer a una persona mediante características biométricas y características biométricas derivadas, primero debe realizarse una fase de aprendizaje.
El procedimiento se denomina enrolamiento y comprende la creación de un registro de datos de enrolamiento del titular de los datos biométricos (la persona que se va a enrolar) y su almacenamiento en una base de datos de enrolamiento biométrico. El registro de datos de enrolamiento comprende una o varias referencias biométricas y datos no biométricos arbitrarios, como un nombre o un número de personal.
Para efectos del reconocimiento, el titular de los datos biométricos (la persona a reconocer) presenta sus características biométricas al dispositivo de captura biométrica, el cual genera una muestra biométrica de reconocimiento.
A partir de esta muestra biométrica de reconocimiento, el software de extracción de características biométricas crea características biométricas que se comparan con una o varias plantillas biométricas de la base de datos de registro biométrico. Debido a la naturaleza estadística de las muestras biométricas, generalmente no es posible una coincidencia exacta. Por ese motivo, el proceso de decisión solo asignará los datos biométricos del sujeto a una plantilla biométrica y confirmará el reconocimiento si la puntuación de comparación supera un umbral ajustable.
Para realizar una comparación precisa y determinar si hay una coincidencia, el sistema requiere que se compare la medida de una forma o de puntos con la información de la base de datos. Este proceso debe ser discriminante, rápido de calcular, conciso de almacenar, independiente de la postura y eficiente para realizar la comparación.
La forma de la cabeza se basa en una armonía esférica; la cuadrícula de la cabeza humana se mapea en una esfera y luego se expande en armonías básicas o esféricas. Para el reconocimiento facial , se compara la relación entre varios puntos, como la distancia entre los ojos.
Para el cuerpo se utilizan diferentes tipos de puntos, pero, al igual que con la cabeza, se miden las distancias entre estos puntos. Se extrajeron setenta y tres de los llamados puntos de referencia antropométricos de los escaneos de una base de datos utilizada para crear este sistema. Se trata de distancias de punto a punto. Los puntos de referencia identifican la estructura clave de las articulaciones óseas y son adecuados para segmentar el cuerpo y producir sistemas de ejes de referencia anatómicos para los segmentos y articulaciones clave del cuerpo. Aquellos puntos con separaciones que son independientes de la pose y que se pueden encontrar de manera factible en el campo de visión de una cámara están conectados por un solo hueso grande. Forman un vector biométrico de doce distancias, , con , muñeca a codo, codo a hombro, d3 cadera a rodilla, etc. para las cuales la distancia euclidiana es invariable en diferentes poses. Se evitan distancias como la barbilla a la rodilla. Todas las medidas están en milímetros (mm).
Un sistema basado en visión artificial contendrá algunos errores en la medición de los puntos de referencia. Se trata de una función compleja del sistema de imágenes, el posprocesamiento de imágenes y el algoritmo de cálculo 3D. Para simplificar, el sistema no analiza este proceso, sino que especifica un error equivalente en la posición de los puntos de referencia y estudia el efecto de este error en el reconocedor.
Los puntos biométricos son útiles para realizar identificaciones con sistemas de cámaras, pero dependen de la existencia de una base de datos previamente generada para poder comparar distancias.
Además del uso más habitual para el reconocimiento de personas en sistemas de seguridad, se pueden utilizar en Kinect para el control parental. Por ejemplo, los nuevos datos obtenidos se comparan con los datos almacenados previamente para determinar si la persona reconocida es menor de edad o no.
Selección biométrica de partes del cuerpo
Verificación de edad de Kinect
Sala de lectura de InfoSec del Instituto SANS
Identificación humana
Proyecto CESAR
Identificación humana basada en siluetas a partir del cuerpo
PROYECTO DE ANTROPOMETRÍA Y BIOMECÁNICA DE LA NASA
