La Real Academia Española define la biometría como el «estudio mensurativo o estadístico de los fenómenos o procesos biológicos». Sin embargo, aunque este término nos pueda parecer demasiado vago o impreciso, también se conoce este campo como la utilización de métodos automáticos para el reconocimiento único de humanos, en función de determinados rasgos físicos o conductuales.
Hace tiempo os hablamos en el blog de un área específica de esta disciplina, conocida como biometría vocal, en la que la voz es la herramienta clave para verificar e identificar de manera única a un individuo. De manera específica, se usan rasgos físicos determinados que sirven para diferenciar unas voces de otras. De esta manera podremos alcanzar dos objetivos fundamentales de la biometría:
- Verificación biométrica: consiste en usar una determinada tecnología para asegurar que el individuo que debemos reconocer es quien dice ser.
- Identificación biométrica: en este caso no queremos confirmar que un usuario es quien asegura ser, sino que tratamos de aplicar la tecnología para conocer la identidad de un individuo.
En los últimos años se han dado grandes pasos en los sistemas de reconocimiento, ya sea utilizando rasgos de nuestra cara (lo que conoceremos como biometría facial), o a través de los clásicos análisis de la voz y de nuestras huellas dactilares.
Biometría facial: Reconocer individuos a través de su cara
La tecnología de reconocimiento facial, al igual que otras técnicas biométricas ha avanzado muchísimo en los últimos años. Hace tiempo, los algoritmos utilizados se basaban en modelos geométricos simples. Sin embargo, las innovaciones computacionales han permitido la creación de una ciencia mucho más sofisticada, basada en lo que se conoce como representaciones matemáticas y procesos de coincidencia.
En los últimos quince años, la tecnología de reconocimiento facial ha dado un salto espectacular, gracias a las novedades presentadas por la industria de este sector, y a la necesidad de las propias administraciones por adaptar estas técnicas en sus controles policiales y de seguridad.
Lo que conocemos actualmente por biometría facial nació en los años sesenta, con los primeros sistemas que reconocían, gracias a un administrador externo, rasgos como ojos, orejas, nariz o boca, para así tomar distancias de referencia y compararlas con un patrón dado. La automatización del reconocimiento facial no llegaría hasta una década después, cuando se comenzaron a usar características como el grosor de los labios o el color del cabello.
A partir de los noventa surge la biometría facial tal y como la entendemos hoy en día, aunque su implementación práctica llegaría en 2001, con la celebración de la Super Bowl de la NFL, donde se archivaron fotografías de los sistemas de vigilancia y se compararon con bases de datos digitales.
Entre las técnicas usadas en el reconocimiento facial, podemos destacar las siguientes:
- Sistemas tradicionales: están basados en la correlación. Van desde la forma más simple, conocido como template matching, (donde únicamente se comparan distintos modelos de reconocimiento), o técnicas que utilizan clasificaciones mediante redes neuronales y plantillas deformables.
- Sistemas locales o geométricos: en este caso, se analizan vectores característicos extraídos del perfil del individuo que queremos estudiar, aunque también podemos comprobar los rasgos que pueden observarse de la vista frontal de la cara.
- Otras técnicas: los reconocimientos faciales utilizando análisis tridimensionales (mediante sensores especiales) o las técnicas de estudio de textura de la piel, son las novedades más importantes de la biometría facial. En el primer caso se determinan rasgos como la barbilla, el contorno de los ojos o los pómulos. Por otra parte, en el segundo análisis se comprueban detalles como líneas únicas, patrones faciales, manchas o cicatrices.
Por último, la biometría facial también ha integrado en los últimos años sistemas de reconocimiento mediante vídeo. El problema de utilizar estos sistemas de videovigilancia (habituales en controles de seguridad), es la baja calidad de las imágenes grabadas, así como el pequeño tamaño con el que se observan las caras en estos estudios.
La elección del vídeo frente a las imágenes, por otro lado, también presenta algunas ventajas, como el de realizar un seguimiento de las caras (ya que da cierta «continuidad temporal»), y por supuesto, el dar más información sobre las personas que estamos tratando de identificar o verificar.
Biometría facial contra el terrorismo
Tras los atentados ocurridos en Boston (Estados Unidos) hace tan solo unas semanas, el FBI puso en marcha una iniciativa para capturar a los responsables del ataque terrorista. Entre sus trabajos, parece ser que se incluyeron la aplicación de la biometría facial para reconocer a los sospechosos entre la multitud que se agolpaba en la línea de meta de la maratón.
A partir de las imágenes tomadas, y mediante el uso de software de reconocimiento facial, el FBI podría haber dado con los sospechosos de manera más rápida. Sin embargo, expertos de empresas especializadas en biometría aseguran que en caso de que hubieran utilizado el reconocimiento facial, es casi imposible que lo hicieran con las fotografías publicadas en prensa, dada su baja calidad.
En este sentido, empresas como MorphoTrust trabajan por mejorar los análisis biométricos mediante innovaciones en el software utilizado. Por ejemplo, en la actualidad los algoritmos existentes tienen grandes problemas para trabajar con imágenes donde las caras estén giradas más de veinte grados. El reto de la compañía norteamericana es ser capaz de analizar fotografías donde el rostro esté a casi cuarenta y cinco grados, lo que permitiría dar un salto importante en las investigaciones criminales.
Mejorar las resoluciones de las imágenes, además de otras características y desafíos, como por ejemplo que trabajemos con imágenes parciales o mal iluminadas, son varios de los problemas que ha de superar la industria de la tecnología del reconocimiento facial. Solo así en casos como lo ocurrido en Boston, la biometría facial dejará de ser una esperanza, para convertirse en una realidad tecnológica de gran impacto en la sociedad.
Imágenes | Wikipedia, Folksonomy, Wikipedia II
