Codigo de Barras

Captura de Datos mediante codigo de Barras, scanners, Biometria y sistemas de control.

Código de Barras

INTRODUCCION

Con la evolución de los Sistemas de Información, nuestra sociedad está cada día más conectada, las labores que tradicionalmente eran realizadas manualmente ahora gracias a las mejoras tecnológicas son realizadas por sistemas automatizados. Con ello existen aplicaciones que si bien es cierto actualmente son mecánicas o semiautomáticas, aquellas relacionadas con la capacidad para establecer la identidad de los individuos han cobrado importancia y como consecuencia directa, la biometría se ha transformado en un área emergente.

DEFINICION

La biometría (del griego bios vida y metron medida) es el estudio de métodos automáticos para el reconocimiento único de humanos basados en uno o más rasgos físicos o conductuales intrínsecos.

En las tecnologías de la información (TI), la «autentificación biométrica» aplica diversas técnicas matemáticas y estadísticas sobre los rasgos físicos o conductuales de un individuo, para su autentificación, es decir, “verificar” su identidad.

Las huellas dactilares, la retina, el iris, los patrones faciales, de venas de la mano o la geometría de la palma de la mano, representan claros ejemplos de características físicas (estáticas), mientras que entre los ejemplos de características del comportamiento se incluye la firma, el paso y el tecleo (dinámicas). La voz se considera una mezcla de características físicas y del comportamiento, pero todos los rasgos biométricos comparten aspectos físicos y del comportamiento.

No cualquier característica anatómica puede ser utilizada con éxito por un sistema biométrico. Para que esto así sea debe cumplir con las siguientes características:

Universalidad: que tan común es encontrar este biométrico en los individuos

Singularidad: tan único o diferenciable es la huella biométrica entre uno y otro individuo.

Permanencia: que tanto perdura la huella biométrica en el tiempo de manera inalterable

Recolectable: Que tan fácil es la adquisición, medición y almacenamiento de la huella biométrica

Calidad: que tan preciso, veloz y robusto es el sistema en el manejo de la huella biométrica

Aceptabilidad: Que tanta aprobación tiene la tecnología entre el público

Fialidad: Que tan fácil es engañar al sistema de autenticación.

 

HISTORIA

João de Barros

 

Según reportes de João de Barros en el siglo XIV en China, los mercaderes estampaban las huellas de la palma de la mano y los pies de los niños en un papel con tinta para distinguir a los niños uno de otro.

 

Marcello Malpighi

En 1686 el Italiano Marcello Malpighi, fue el primero que identificó que los patrones de la piel en los dedos eran diferentes. En su tratado sobre las capas de la piel (llamada “Capa de Malpighi”) señala las diferencias entre las crestas, espirales y lazos en las huellas dactilares.

 

En 1823 Jan Evangelist Purkinje, médico y científico natural checo, identificó la naturaleza única de las huellas digitales de los individuos, el identificó las espirales, elipses y triángulos en las huellas digitales. Como profesor de la Universidad de Breslau, formula su tesis donde clasificaba en 9 los tipos de formas de huellas dactilares.

 

 

Alphonse Bertillion desarrollo el sistema “Bertillonaje” o antropometría descriptiva en 1870 como un método para identificar individuos basado en registros detallados de medidas de su cuerpo.

 

Henry Faulds Estudio sobre las huellas dactilares halladas en antiguas cerámicas, propuso un método de clasificarlas, señalo la inmutabilidad de las mismas y destaco el valor de las huellas dactilares para su uso en la identificación de individuos. También fue quien propuso la impresión de las huellas dactilares a través de tintas y fue el primero en señalar el valor de reconocer las huellas latentes (rastros) en escenas de crímenes.

publicó el 28 de octubre de 1880 en Nature un artículo sobre como identificar criminales a partir de sus huella digitales llamado “On the Skin-Furrows of the Hand”.

Desde 1882 y hasta 1890 fue utilizado en Francia la técnica desarrollada por Bertillion como instrumento de las investigaciones de la policía.

En1883 Mark Twain publica el libro “life on the Mississippi”, donde un asesino es identificado usando la identificación de huellas digitales

El primero de Septiembre de 1891 comenzó a utilizarse oficialmente el método Juan Vucetich en el servicio de identificación por medio de impresiones digitales en Argentina basado en lo ideado por Francis Galton.  Vucetich inventó los elementos para captar lo más perfectamente posible los dibujos dactilares de los dedos de ambas manos y puso en práctica todo cuanto fue necesario para sistematizar el método. Vucetich logró simplificar el método de Galton basándolo en cuatro rasgos principales: arcos, presillas internas, presillas externas y verticilos.

 

Sir Francis Galton publicó en 1892 un libro llamado “Finger Prints”, detallado estudio de huellas digitales en donde presento un nuevo sistema de clasificación usando las huellas digitales de los 10 dedos de las manos. El método Galtoneano o Icnofalangometría.

 

El 29 de Junio de 1892  en la ciudad de Necochea, Argentina, Francisca Rojas asesino a sus dos hijos y fue condenada  en base a las huellas dejadas por sus dedos ensangrentados en la escena del crimen de sus dos hijos.

En 1894 Mark Twain publica un libro llamado “The Tragedy of Pudd’nhead Wilson”, que es una novela que habla sobre el uso de las huellas digitales en un juicio en la corte.

Sir Edward Henry, Inspector General dela Policíade Bengal, En 1896 una vez que el sistema de huella digital fue implementado, Azizul Haque, un trabajador de Henry, desarrollo un método de clasificación y almacenamiento de información, haciendo más sencillo y eficiente el proceso de búsqueda. Más tarde Sir Henry estableció el primer archivo de huellas digitales en Londres. El sistema de clasificación de Henry, como se llegó a conocer, fue el precursor de los sistemas de clasificación usados durante muchos años por organizaciones de justicia criminal.

En 1900 Scotland Yard adopta el sistema de huellas digitales de Henry.

En 1902 en el caso de Denmark Hill en el Reino Unido, se usa por primera vez la huella digital para conectar al acusado con la escena del crimen

En 1903 el departamento de policía de New York empieza los archivos de huellas digitales de personas arrestadas

En 1903 El sistema Bertillon Colapsa al ser sentenciados dos hombres, posteriormente determinados gemelos idénticos, en la penitenciaria norteamericana de Leavenworth, Kansas. Sus nombres Eran Will y William West

Entre 1905 y 1908 se implementa el uso de sistemas de huellas digitales enla Fuerza Aérea, Ejército y Armada de Estados Unidos.

El 4 de Agosto de 1915 el Inspector Harry H. Caldwell del departamento de policia de Oakland (California, USA) solicitó a “Criminal Identification Operators” realizar una reunion en Oakland con el proposito de crear  una organización para llevar mas alla los ideales de la profesión de identificación. Un grupo de veintidós hombres se encontraron y como resultado en Octubre de 1915 se fundo la asociación internacional para Identificación criminal (IAI).

En 1918 Edmond Locard escribió que si 12 puntos o detalles Galton coinciden en una comparación de dos huellas digitales, es suficiente para una identificación positiva, sin embargo no hay un estándar mundial sobre el uso mínimo de puntos para identificación positiva y algunos países tienen sus propios estándares al respecto.

Los oftalmólogos Carleton Simon y Isodore Goldstein escriben un artículo para New York State Journal of Medicine que fue publicado en Septiembre de 1935 y se titulo “A new Scientific Method of Identification”, en este artículo plantean que los patrones vasculares de la retina son únicos en cada individuo.

El oftalmólogo Frank Burch propone el concepto de usar los patrones del iris como método de reconocimiento individual en 1936.

La primera patente que registra el uso de huellas digitales es la No.2530758 del 21 de Noviembre de 1950 en Estados Unidos que se trataba de una cámara de identificación y huellas digitales, desarrollada por William T. Cirone.

En 1955 Paul Tower publica un artículo en Archives of Ophthalmology titulado “The fundus Oculi in monozigotic twins: Report of six pairs of identical twins”, en este articulo él afirma que lo que menos se parece en dos gemelos identicos son los patrones vasculares de la retina.

Gunnar Fant, profesor suizo, publicó en 1960 un modelo describiendo los componentes fisiológicos de la producción del discurso acústico.

El 9 de marzo de 1963 el “nature publishing group” publica un artículo de Mitchell Trauring titulado “Automatic Comparison of Finger-Ridge Patterns”.

Durante 1964 y 1965 Woodrow Wilson Bledsoe, Helen Chan Wolf y Charles Bisson trabajaron en el uso del computador para el reconocimiento facial humano. Desarrollaron el primer sistema semi-automático de reconocimiento.

La Aviación Norteamericana desarrolló el primer sistema de reconocimiento de firma en 1965

El 14 de Mayo de 1968 Claus Helmut Claassen y Louis Dell Green patentaron un sistema de seguridad personal que tiene tarjetas personales portables con identificación de huella digital, asignado a Internacional Business Machines Corporation (IBM).

En 1969 el FBI impulsa  a automatizar el proceso de reconocimiento de huella digital, contactando al National Institute of Standards and Technology (NIST) para que estudiarán el proceso de automatización de identificación de huellas digitales.  Se identificaron dos retos principales: 1. Escanear las tarjetas de huella digital e identificar las minucias y 2. Comparar y coincidir la lista de minucias.

John Pierce de Bell Telephone Laboratories publico en “The Journal of the Acoustical Society of America” en Octubre de 1969 un articulo titulado “Whither Speech Recognition?”, que trataba sobre la investigación en el reconocimiento del discurso.

El 25 de Noviembre de 1969 Salvatore R. Danna patentó en Estados Unidos un instrumento para identificar la firma  con la patente No. 3480911, asignada a Conetta Manufacturing Company y presentada el 20 de Octubre de 1965.

En los setentas Goldstein, A.J. , Harmon, L.D. y Lesk, A.B. usaron 22 marcas específicas subjetivas como el color de cabello y grosor de labios para automatizar el reconocimiento facial. El problema con estas soluciones es que las mediciones y localización eran digitadas manualmente. En Mayo de 1971 publicaron en Proceedings of the IEEE un articulo sobre el tema, titulado “Identification of human faces”.

En 1970 Componentes conductuales del discurso son modelados por primera vez por el Dr. Joseph Perkell, que uso rayos-x de movimientos e incluyo la lengua y la mandíbula.

El 25 de Mayo de 1971 se patenta en Estados Unidos un sistema de identificación de la palma de la mano por parte de Norman G. Altman.

El FBI consolido en 1975 el desarrollo de escáneres y tecnología que extrae minucias, que llevó al desarrollo de un prototipo lector. Solo se almacena las minucias de la huella digital y los lectores usaban técnicas capacitivas para recolectar las características de las huellas digitales.

El 25 de mayo de 1976 Jacob Sternberg y Robert W. Freund patentaron en Estados Unidos un Método y aparato para grabar la firma y asignada a Veripen Inc.

El 28 de Junio de 1977 se patentó un arreglo de reconocimiento del hablante por parte de Marvin Robert Sambur y asignado a Bell Telephone Laboratories de Estados Unidos.

El 12 de Julio de 1977 fue patentado en Estados Unidos un aparato para identificación personal por parte de Austin G. Boldridge y Robert W. Freund, asignado a Veripen Inc. , esta es considerada la primera patente de adquisición de información dinámica de una firma.

El 22 de Agosto de 1978 se patento un aparato y método para identificar individuos a través de sus patrones vasculares de la retina, fue patentado por Robert Hill B.

En los ochentas El instituto nacional de estándares y tecnología (NIST) creó el Grupo de Discurso de NIST para estudiar y promover el uso de técnicas de procesamiento del discurso.

En 1983 en la película de James Bond “Never Say Never Again”, se usa la tecnología de reconocimiento de iris para el acceso a un arsenal nuclear de Estados Unidos, este sistema trabajaba reconociendo el iris derecho del presidente de Estados Unidos.

El 3 de febrero de 1987 Leonard Flom y Aran Safir patentaron en Estados Unidos bajo la patente No. 4641349 un sistema de reconocimiento de iris.

El 31 de Julio de 1987 Eduard Menoud patentó en la Confederación Suiza un método para identificar una persona a partir de la geometría de su mano.

En 1988, la división Lakewood del departamento de Sheriff del condado de Los Ángeles empezó a usar dibujos compuestos ó imágenes de video para realizar búsquedas en bases de datos de fotografías de criminales, es considerado el primer sistema semi-automático de reconocimiento facial.

James R. Young y Robert W. Hammon patentaron el 14 de febrero de 1989 un método y aparato para verificar la identidad de un individuo, la patente fue asignada a Int. Bioaccess systems corp. En Estados Unidos. Esta invención se basa en la dinámica de pulsaciones de tecla de un individuo para identificarlo.

En Enero de 1990 M. Kirby y L. Sirovich publicaron “Application of the Karhunen-loeve procedure for the characterization of human faces”, un estudio que trata sobre el uso de simetrías naturales (imágenes espejo) en una familia de patrones bien definida (rostros humanos). Anteriormente en 1987 ellos habian publicado otro paper titulado “A Low-Dimensioanl Procedure for the Characterization of Human Faces” y que también trataba el tema de reconocimiento facial.

En 1991 Matthew Turk y Alex Pentland publican un documento llamado “Eigenfaces for recognition” en  “Journal Cognitive Neuroscience”, donde se planteaba que el reconocimiento facial en tiempo real era posible.

En Octubre de 1992 tuvo su primera reunión Biometric Consortium una organización establecida por La agencia de seguridad nacional (NSA) de Estados Unidos; este consorcio inicialmente estaba compuesto por agencias gubernamentales, miembros de la industria privada y de la academia.

De 1993 a 1997 corrió el programa FERET (FacE REcognition Technology) patrocinado por el departamento de defensa hastala Agencia de Investigación de Productos de Avance de Defensa (DARPA) de Estados Unidos, su misión principal fue el desarrollo de capacidades de reconocimiento facial automático que pudiera ser empleado por personal de seguridad, inteligencia y justicia en el desarrollo de sus labores.

En 1993 la agencia de defensa nuclear de Estados Unidos inicio trabajos con IriScan, Inc. (empresa creada por Leonard Flom y Aran Safir) para probar y entregar un prototipo de unidad de reconocimiento de iris.

En 1994 al final de la competencia de un sistema de identificación de huellas digitales integrado y automatizado (IAFIS), donde se investigaba y se identificaron tres grandes retos: 1. Adquisición de la huella digital, 2. extracción local de las características de las ondulaciones y 3. Comparación de patrones de las características de las ondulaciones, Lockheed Martin Inc. fue seleccionado para construir el IAFIS del FBI.

El primer sistema AFIS conocido que se construyó y que soporta huellas palmares se cree que fue desarrollado en 1994 por una compañía húngara conocida como RECOWARE  y el sistema se conoce con el nombre de RECOdermTM.

El primero de marzo de 1994 John G. Daugman patentó en Estados Unidos un Sistema biométrico de identificación personal basado en el análisis del iris, patente asignada a IriScan Incorporated, el 28 de abril de 1994. Los algoritmos presentados en esta patente son la base de todos los algoritmos actuales de sistemas de reconocimiento de iris.

OKI Electric Industry Ltd., uno de los líderes mundiales en el suministro de cajeros automáticos (ATM) en 1995 ofrece la tecnología de reconocimiento de iris a los bancos clientes en Japón.

En 1997 se presenta el proyecto HA-API (Human Authentication API ), un estándar de interoperabilidad biométrico genérico y centrado en facilitar la integración y permitir el intercambio e independencia del vendedor.

En 1998 el FBI lanza CODIS (Combined DNA Index System) para el almacenamiento digital, búsqueda y recuperación de los marcadores de ADN con el propósito de la entrada en vigor de la ley forense en Estados Unidos.

El 28 de Julio de 1998 Clayden David Oswald patentó una identificación biométrica de individuos usando patrones de venas subcutáneas, esta patente fue asignada a British tech group. El 9 de octubre de 2001 se patentó una segunda invención, esta vez por parte de Hwan-Soo Choi, asignada a BK Systems y titulada Aparato y método para identificar individuos a través de sus patrones de venas subcutáneas y sistema integrado usando dicho aparato y método.

En 1999la Organización Internacional de Aviación Civil (ICAO) se inició el estudio de la aplicabilidad de la tecnología actual disponible en biometría con la emisión y procesos de inspección pertinentes ala Maquinalectora de Documentos de Viaje (MRTD), como resultado se estableció que a más tardar el primero de Abril del 2010, los países que hacen parte dela ICAOdeben implementar el e-passport con todas las recomendaciones que figuran en el documento dela MRTD.

En el 2000 se dio inicio a la prueba de reconocimiento facial del vendedor (FRVT) que proporciona evaluaciones gubernamentales independientes de tecnologías y prototipos de reconocimiento facial.  Estas evaluaciones se diseñan para proporcionar la información al gobierno de Estados Unidos y agencias de ley con información que los ayude a determinar donde y como tecnología de reconocimiento facial puede ser mejor desarrollada, se considera que es el reemplazo del programa FERET.

En Enero de 2001 se uso el sistema de reconocimiento facial en el Super Bowl en Tampa Florida, en búsqueda de identificar individuos buscados que entraran al estadio. La demostración no encontró individuos buscados pero manejo el fallo en identificación en más de una docena de fanáticos. En consecuencia los medios y el congreso presentó grandes preocupaciones en cuanto a la introducción de biométricos y lo relacionado con la privacidad.

En Marzo de 2001 el “Journal of the Korean Physical Society” publica un paper de Sang-Kyun Im, Hyung-Man Park, Young-Woo Kim, Sang-Chan Han, Soo-won Kim y Chul-Hee Kang  titulado “An Biometric identification system by extracting hand vein patterns”, que explica el uso de los patrones de la venas en las manos para la identificación de una persona.

La organización Internacional de Estándares (ISO) estableció el subcomité 37 en el Comité de Junta Técnica (JTC) 1 en el 2002 para apoyar la estandarización de tecnologías biométricas genéricas.

El 1 de febrero de 2002 se creo el programa FEARID (Forensic ear identification) con una duración de 40 meses, un programa dela Union Europeay que era manejado por CORDIS (Community Research & Development Information Service) en el se estudiaba propuestas par un procedimiento estandarizado para la recolección de impresiones de oreja y un procedimiento para la clasificación y comparación.  El 10 de febrero de 2004 publicaron un paer en Forensic Science Internacional titulado “Exploratory study on classification and individualisation of earprints, escrito por Lynn Meijerman, Sarah Sholl, Fracesca De Conti, Marta Giacon, Cor van der Light, Andrea Drusini, Meter Vanezis, y George Maat.

El 30 de Mayo de 2002 se publica la concesión de una patente en Colombia a Jean François Mainguet cuyo dueño es Thomson CSF, la patente se titula “Sistema de lectura de huellas dactilares”.

En el 2003 se establece el Foro Europeo de Biométricos (European Biometrics Forum) una organización europea independiente apoyada por la comisión europea cuya visión global es establecer ala Unión Europeacomo el líder mundial en excelencia biométrica.

En Colombia Trek 2000 International Ltd. solicita la patente para un “dispositivo portátil que tiene capacidades de autentificación basadas en biometría”, inventado por Poo Teng Pin y Lim Lay Chuan y publicada el 30 de Enero de 2004

En Mayo de 2004 empezó El gran reto del reconocimiento facial (The Face Recognition Grand Challenge FRGC) consiste en una serie de problemas reto que son progresivamente mas difíciles, el objetivo principal de FRGC es mejorar la calidad de los sistemas de reconocimiento facial sobre la prueba de reconocimiento facial del vendedor (the Face Recognition Vendor Test FRVT)

En el 2005 Sarnoff Corporation demostró en la conferencia 2005 del Biometrics Consortium, la finalización de la investigación y sistema prototipo capaz de recolectar imágenes de iris de individuos caminando a través de un portal, llamado Iris on the MoveTM, este sistema puede identificar 20 personas por minuto, caminando a paso normal a través de un portal de reconocimiento. El sistema fue patentado el 14 de Diciembre de 2006 antela Organización Mundial de Propiedad Intelectual con el nombre de Método y aparato para obtener información biométrica del iris de un sujeto en movimiento, sus inventores fueron Dominick Loiacono y James R. Matey.

TECNOLOGIAS  BIOMÉTRICAS DEL MERCADO

Las tecnologías biométricas de mayor uso hoy y con más apoyo por las industrias comerciales son: la huella digital, el reconocimiento facial, la geometría de la mano, el iris, la voz, la firma.

 

 

 

Reconocimiento de Huella digital

La comparación de la huella digital es una de las técnicas más antiguas y ampliamente utilizadas y aceptas a nivel global.

Los sistemas actuales de comparación de la huella digital tienen su base en los desarrollos realizados por Galton y Purkinje.

Reconocimiento facial

El reconocimiento facial puede ser menos exacto que las huellas digitales, pero tiende a ser menos invasivo. La mayoría de sistemas de reconocimiento facial usados hoy clasifican la apariencia – intenta medir algunos puntos nodales en la cara – como la distancia entre los ojos, la anchura de la nariz, la distancia del ojo a la boca, o la longitud de la línea de la mandíbula.

El reconocimiento de la cara bidimensional ha experimentado algunos obstáculos que el reconocimiento de la cara tridimensional tradicionalmente elimina parcial o totalmente: (1) la iluminación consistente de una cara y las sombras correspondientes; (2) orientación común o pose de una cara; y (3) variación de las expresiones faciales. Debido al juego más rico de pistas geométricas tridimensionales, incluso la información del rango (por ejemplo, profundidad), el descubrimiento de la cara puede simplificarse. La habilidad inherente de sistemas tridimensionales de reconocimiento facial compensa parcial o totalmente la pose, iluminación, y la expresión puede necesitarse en guiones en que el ambiente de la captura no se controla, como en un cajero automático. La mayoría de cajeros automáticos no ha controlado la iluminación y ha requerido una pose o expresión específica.

Reconocimiento del iris

La tecnología de reconocimiento del iris mira las características únicas del iris. Mientras la mayoría de biométricos tiene de 13 a 60 características distintas, se dice que el  iris tiene 266 puntos únicos. Se cree que cada ojo es único y permanece estable con el tiempo y en los ambientes.

Reconocimiento de la Geometría de la mano

Los sistemas de la geometría de la mano usan una cámara óptica para capturar dos imágenes  ortogonales bidimensionales de la palma y lados de la mano, ofreciendo un equilibrio de fiabilidad y facilidad de su uso. Ellos coleccionan normalmente más de 90 medidas dimensionales, incluyendo el ancho, la altura, y longitud digital; las distancias entre las juntas; y formas del nudillo.

Estos sistemas confían en la geometría y no leen huellas digitales o impresiones de la palma. Aunque la forma básica y tamaño de la mano de un individuo permanecen relativamente estables, la forma y tamaño de nuestras manos no son muy distintivos. El sistema no se satisface bien por realizar comparación de uno-muchos.

Reconocimiento de la palma de la mano

Al igual que el reconocimiento de huellas digitales, el reconocimiento de la palma de la mano esta basado en la información presentada por la fricción de las crestas con una superficie.  Esta información incluye el sentido de las crestas, la presencia o ausencia de minucias en la huella palmar.

Reconocimiento de voz

Tecnología biométrica que usa la voz  para el reconocimiento de la persona.  Esta tecnología utiliza o se soporta sobre la estructura física y características conductuales de la persona.

Esta tecnología tiene tres formas de reconocer la voz que son la dependencia (se tiene un texto específico), texto aleatorio (el sistema le ofrece un texto aleatorio a repetir) y la independencia de texto (el usuario es libre de decir lo que quiera).  La diferencia entre una y otra es que en la primera se debe decir siempre la misma palabra o frase, mientras en la segunda no.  En el reconocimiento de voz se comparan características tales como calidad, duración intensidad dinámica, etc. En el reconocimiento con dependencia de texto por lo general se utiliza  el concepto de los Modelos ocultos de Harkov. En el reconocimiento con independencia de texto el modelo mixto gausiano es el método utilizado.

Reconocimiento de firma

Esta tecnología biométrica se puede dividir en dos grandes áreas: métodos estáticos (algunas veces llamados no en línea)  y métodos dinámicos (algunas veces llamado en línea). Los métodos estáticos verifican características de la firma que no varían con el tiempo, en esta caso es una tarea de reconocimiento de patrones y los métodos dinámicos verifican características dinámicas en el proceso de la firma.

El proceso de la firma se origina en unas propiedades intrínsecas del sistema neuromuscular del ser humano, que produce los movimientos rápidos.

 Reconocimiento de retina

Es uno de las tecnologías biométricas más seguras, es considerada una tecnología invasiva que captura y analiza los patrones de la red vascular alrededor del nervio óptico. Esta característica biométrica puede verse afectada por glaucomas, diabetes, presión alta, etc.

El escáner de retina ilumina, a través de la pupila, una región de la retina con luz infrarroja y almacena la información del contraste de los patrones vasculares reflejados.

Reconocimiento vascular

Esta tecnología biométrica es de reciente desarrollo y también se conoce como reconocimiento del patrón de venas de la mano. Al igual que el reconocimiento de retina esta tecnología usa luz infrarroja a corta distancia para detectar los patrones de la red vascular, actualmente también se esta extrayendo patrones vasculares de otras partes del cuerpo y están estandarizados en la norma ISO/IEC 19794-9 los patrones vasculares de la palma de la mano, reverso de la mano y dedo.

Reconocimiento huella del pabellón auricular

Esta tecnología biométrica se ha desarrollado para la medicina legal y forense especialmente, es una reproducción bidimensional del pabellón auricular y se maneja de manera similar a la huella digital o huella palmar, para su desarrollo la Unión Europea creo un grupo de investigación (FEARID) que tenia como fin el desarrollo de esta tecnología en un periodo de 40 meses.

Reconocimiento de patrones de tipeo

Es un tipo de biométrico conductual usado para verificar la identidad de un individuo examinando sus patrones de tipeo en un teclado.  Esta tecnología se sostiene sobre la premisa de que cada individuo exhibe un patrón distintivo y una cadencia de tipeo. La mayoría de los estudios usan la duración entre tipeo (latencias) como característica de verificación de usuario, aunque hay otros que utilizan el tipo que permanece la tecla presionada.  Esta tecnología no requiere de hardware adicional o dispositivo de captura, se soporta sobre un software de captura de la dinámica de tipeo del teclado. Esa tecnología usa clasificadores bayesianos, redes neuronales y sistemas fuzzy.

De acuerdo a los estudios realizados hay mejores resultados usando los tiempos de presión de la tecla que los tnbsp;Desde 1882 y hasta 1890 fue utilizado en Francia la técnica desarrollada por Bertillion como instrumento de las investigaciones de la policía.iempos de latencia, pero los mejores resultados se obtienen del uso simultáneo de ambas técnicas.

Reconocimiento de marcha

Es un tipo de biométrico conductual usado para verificar la identidad de un individuo examinando su patrón de marcha.  La ventaja de este biométrico es que potencialmente pude realizar reconocimiento a distancia o a baja resolución. El reconocimiento puede basarse en la figura humana (estático) así como en su movimiento. El progreso en este tipo de biométricos ha sido bastante acelerado desde juegos de datos limitados hasta grandes bases de datos del mundo real con análisis de factores independientes.

Biométricos Multimodales y otras fusiones multi-biométricas

Hay algunas aplicaciones biométricas requieren un nivel de calidad técnica que es difícil obtener con una simple medida biométrica.  El uso de múltiples medidas biométricas con alta independencia de sensores biométricos, algoritmos  o modalidades normalmente da una actuación técnica mejorada y reduce los riesgos. Esto incluye una mejora en el nivel de calidad donde todas las medidas biométricas no están disponibles.

Los multibiométricos tienen cuatro subcategorías distintas: multimodal, multiinstancia, multisensorial y multialgorítmico.

Multimodal: usa múltiples modalidades biométricas diferentes (ej. Huella digital + huella palmar)

Multiinstancia: usa múltiples instancias biométricas con una modalidad biométrica (ej. Iris izquierdo + iris derecho)

Multisensorial: usa múltiples sensores para medir la misma instancia biométrica (ej. Para la huella digital: sensores ópticos, electrostáticos y sensores infrarrojos)

Multialgorítmico: usa múltiples algoritmos para procesar el mismo ejemplo biométrico.

Multialgorítmico: usa múltiples algoritmos para procesar el mismo ejemplo biométrico.

Multipresentación: es considerado una forma de multibiométricos. Muchas fusiones y técnicas de normalización son apropiadas para la integración de la información de múltiples presentaciones de la misma instancia biométrica.  Esta técnica usa múltiples presentaciones de una instancia de una característica biométrica o una presentación simple que resulta en la captura de múltiples ejemplos (ej. Múltiples marcos de capturas de videocámara de una imagen facial).

El objetivo de los multibiométricos es mejorar uno o más de los valores estadísticos (ej. FAR, FRR, FMR, FNMR, etc.).

Termografía facial

Es un área de interés relativamente nueva que mide los patrones infrarrojos de la emisión de calor de la cara, causado por el flujo de sangre bajo la piel.

Los sensores termográficos miden la temperatura de un objeto. Se puede mapear no solamente la cara, sino también los patrones del sistema sanguíneo sin la piel.

Es una tecnología no invasiva, que no requiere de contacto físico, es continua y accesible a la mayoría de usuarios.  La verificación o identificación puede ser lograda a dos o más pies de distancia y sin que el usuario tenga que esperar largos periodos de tiempo o no hacer nada más que mirar a la cámara.

Espectroscopía de la piel

La calidad óptica de la piel humana esta determinada por sus propiedades químicas y estructurales, que varían de una persona a otra.  Estas propiedades pueden ser medidas usando espectroscopia óptica de reflexión difusa. Esta tecnología biométrica usa un sensor biométrico basado en un diodo emisor de luz (LED) y foto detectores de silicio que fueron desarrollados para mejorar las medidas biométricas basadas en las propiedades ópticas de la piel en los dedos, manos u otros sitos de la piel.

Reconocimiento de ADN

Es un sistema biométrico invasivo que requiere de una muestra física y que su comparación actualmente no se puede realizar en tiempo real. La comparación de ADN no utiliza plantillas o extracción de rasgos, pero representa la comparación de ejemplos actuales.  Solamente los gemelos idénticos tienen el mismo ADN.  Sólo cuatro ácidos nucleicos (Adenina, Citosina, Timina y Guanina) comprenden el código genético del ADN.

Reconocimiento de olor

Es una tecnología biométrica basada en las características físicas de la composición química del olor del cuerpo.  La principal tarea del reconocimiento de olor es crear un modelo tan  similar como sea posible al modelo humano.  Las narices electrónicas/artificiales (ENoses) han sido desarrolladas como un sistema para la detección automática y clasificación de olores, vapores y gases. Este proceso utiliza estadística y redes neuronales artificiales entre otras.

Reconocimiento de labios

Esta tecnología biométrica se divide en tres subcategorías que son: huella de los labios, movimiento de los labios y forma de los labios.

La huella de los labios es conocida en la ciencia forense por ser diferentes para cada individuo, así como las huellas digitales.

El movimiento de los labios ayuda a la identificación asociada con el reconocimiento de la voz.

La forma de los labios puede ser usada como una característica o rasgo individual para lograr la autenticación.

 

MAS TECNOLOGIAS

En la actualidad se encuentran en desarrollo muchas otras tecnologías, algunas de ellas son:

Reconocimiento de uña, tecnología emergente, que no ha sido muy estudiada, existe una patente del 17 de febrero de 1998 en Estados Unidos asignada a Minnesota Mining and Manufacturing Company.

Dinámica del Mouse, desarrollado por Queen Mary, Universidad de Londres

Pulso de la sangre, pulso cardíaco, investigado en La escuela Klipsh de ingeniería eléctrica y computadores, Universidad del estado de New Mexico.

Radiografías Dentales, La universidad de West Virginia esta desarrollando un Sistema automático de identificación dental (ADIS – Automated Dental Identification System), aunque no es considerado un método biométrico

Marcas de mordida, patentado como aparato y método de identificación el ocho de abril de 1986 por Sheryl L. Ames en Estados Unidos, aunque no es considerado un método biométrico

Reflexión de ondas acústicas en la cabeza, desarrollado por el doctor James Wayman del Departamento de defensa de Estados Unidos

Impedancia de la piel.

Crestas de las articulaciones de los nudillos, patentado en Estados Unidos por Charles Colbert el 14 de Enero de 1997 y asignada a Personnel Identification & Entry Access Control Inc.

Arrugas del dedo, Toshiba + TEC presentaron un sistema para medir las arrugas del dedo en 1998.

Perfil de presión de la mano,  patentado el 21 de agosto de 2003 ante la Organización Mundial de propiedad intelectual, Estados Unidos, Canadá  y Australia por parte de Robert D. Inkster, David M. Lokhorst y Ernest M. Reimer.

Reconocimiento dinámico de asimiento, patentado el 21 de noviembre de 2002 en Estados Unidos, Australia y Organización Mundial de propiedad intelectual por Michael Recce del Instituto de tecnología de New Jersey.

Transmisión de sonido de los Huesos, patentado el 19 de Junio de 2003 en Estados Unidos por parte de Yumi Kato, Tadashi Ezaki y Hideo Sato y asignado a Sony Corporation

Campo Bioeléctrico, se encuentra disponible en el mercado biofinder II y III que detecta los campos bioeléctricos de una persona a una distancia máxima de 20 pies, registrado con la Agencia Logística de defensa (DLA) código 0KYJ6, Departamento de justicia y Departamento de Agricultura de Estados Unidos.

Firma bio-dinámica, patentada por Daniel H. Lange, asignada a IDesia Ltd., la patente más antigua es del cinco de febrero de 2004, se ha patentado en la Organización Mundial de propiedad intelectual, Oficina Europea de patentes, Canadá, China, Australia, Estados Unidos y Corea del sur, todas las patentes tiene como título “método y aparato para el reconocimiento de la identidad electro-biométrica”.

Seguimiento del movimiento del ojo, propuesto por el instituto de ciencias computacionales de la Universidad de Tecnología de Silesian en Polonia.

Topografía de la superficie de la cornea, patentado por Franciscus Hermanus Maria Jongsma y Johny de Brabander el 25 de febrero de 2004 ante la Organización Mundial de propiedad intelectual.

Superficie tridimensional del dedo, investigación desarrollada por Damon L. Woodard en el laboratorio de investigación de visión de computadores, del departamento de ciencias de la computación e ingeniería de la Universidad de Notre Dame.

 

Como podemos apreciar, hemos realizado una introducción a la biometria como tal, su historia e implicancias a nivel de aplicaciones.

Mas Información con respecto a equipos aqui

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 Consultas por ahora.

  1. David M. dice:

    Interesantísimo el artículo, que más bien parece un ensayo por la cantidad de información que aporta y la profundidad de los contenidos. Como efectivamente puede deducirse de vuestras palabras, la biometría es un sistema de identificación que presenta bastantes ventajas con respecto a otros, entre ellas que no se puede falsear. Es por ello que en ICN hemos desarrollado un sistema de identificación de neonatos que ofrece una tecnología combinada de biometría por huella dactilar y localización por RFID.

    • Codigo Zen dice:

      Así es David, la Biometria se presta a múltiples aplicaciones, esta en los desarrolladores en aplicar creatividad e ingenio, a fin de mostrar al mercado usos prácticos y eficiencia en ello.Aqui en nuestro blog, buscamos aclarar conceptos y mostrar lo que ofrece la tecnologia al respecto.Muy pronto vamos a realizar un post con enfasis en la huella dactilar.

Consultas y Comentarios