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Actividad 3. Reporte de investigación métodos biométrico
Qué aprenderás
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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Huella dactilar Las huellas digitales son características exclusivas de los primates. En la especie humana se forman a partir de la sexta semana de vida intrauterina y no varían en sus características a lo largo de toda la vida del individuo. Son las formas caprichosas que adopta la piel que cubre las yemas de los dedos. Están constituidas por rugosidades que forman salientes y depresiones. Las salientes se denominan crestas papilares y las depresiones surcos Inter papilares. En las crestas se encuentran las glándulas sudoríparas. El sudor que estas producen contiene aceite, que se retiene en los surcos de la huella, de tal manera que cuando el dedo hace contacto con una superficie, queda un residuo de esta, lo cual produce un facsímil o negativo de la huella. Identificando patrones A simple vista, el patrón que siguen las líneas y surcos de una huella se puede clasificar según tres rasgos mayores: arco, lazo y espiral. Cada dedo presenta al menos una de estas características. Por otro lado, en determinados puntos las líneas de la huella dactilar se cortan bruscamente o se bifurcan. Estos puntos reciben el nombre de minucias, y juntos suman casi el 80% de los elementos singulares de una huella. LAZO ESPIRAL ARCO Todo esto da lugar a un patrón complejo único para cada individuo, distinto incluso en gemelos idénticos. En concreto, se estima que la probabilidad de que dos personas tengan las mismas huellas dactilares es aproximadamente de 1 en 64.000 millones. Cuando se digitaliza una huella, los detalles relativos a las líneas (curvatura,
separación,), así como la posición absoluta y relativa de las minucias extraídas, son procesados mediante algoritmos que permiten obtener un índice numérico correspondiente a dicha huella. En el momento en que un usuario solicita ser identificado, coloca su dedo sobre un lector (óptico, de campo eléctrico, por presión,) y su huella dactilar es escaneada y analizada con el fin de extraer los elementos característicos y buscar su homóloga en la base de datos. El resultado es un diagnóstico certero en más del 99% de los casos. Las técnicas utilizadas para la comparación de la huella dactilar se pueden clasificar en dos categorías: La técnica de puntos Minutia primero encuentran estas minucias y posteriormente procede a su colocación relativa en el dedo. Es difícil extraer los puntos de las minucias exactamente cuando la huella dactilar es de baja calidad. También este método no considera el patrón global de crestas y de surcos. El método correlación puede superar algunas de las dificultades de la comparación por puntos Minutia; sin embargo, tiene algunos inconvenientes propios. La técnica de correlación requiere una localización precisa de un punto de registro y se ve afectada por el desplazamiento y rotación de la imagen. Clasificación de la Huella La clasificación de las huellas dactilares es una técnica consistente en asignar a una huella uno de los varios tipos previamente especificados en la literatura y registrarla con un método de indexación de las direcciones. Una huella dactilar de entrada es primeramente clasificada a un nivel grueso en uno de los tipos: Whorl Lazo derecho Lazo izquierdo Arco Tented el arco , y entonces, en un nivel más fino, se compara con el subconjunto de la base de datos que contiene solamente ese tipo de huella dactilar. Se utilizan algoritmos desarrollados para identificar a cuál de estos tipos de pertenecer una huella en concreto. Realce de la Huella Un paso critico en la clasificación automática de la huella dactilar está en
Para la codificación del patrón del iris, usualmente se realiza una conversión de la imagen del iris de coordenadas cartesianas a polares para facilitar la extracción de información, al pasar de una forma circular a una rectangular. A la nueva representación, se le aplican filtros multicanal, ya sean de Gabor, Fourier o Wavelet, para extraer los coeficientes que finalmente conformaran el código del iris. Los datos biométricos del iris tienen varias ventajas exclusivas cuando se usan para identificación y autenticación. Entre ellas: No hay contacto físico al escanear (más higiénico). Rendimiento de comparación preciso. Puede capturarse desde una distancia (con software y ópticas avanzadas). El iris está protegido por la córnea de manera que no cambia tanto a medida que las personas envejecen. Difícil de falsificar. Entre las desventajas del escaneo del iris se incluyen: No se puede usar una cámara regular; requiere una fuente de luz infrarroja y sensor. La luz visible debe minimizarse para una mayor precisión requerida para la búsqueda. Por lo general, se requiere una mayor proximidad a la cámara, y eso puede causar disconformidad a algunas personas. Menos valor para la investigación criminal (no hay latentes)
Reconocimiento de voz La voz es otra característica que las personas utilizan comúnmente para identificar a los demás. Es posible detectar patrones en el espectro de la frecuencia de voz de una persona que son casi tan distintivos como las huellas dactilares. En los sistemas de reconocimiento de voz no se intenta reconocer lo que el usuario dice, sino identificar una serie de sonidos y sus características para decidir si el usuario es quien dice ser. Para autenticar a un usuario utilizando un reconocedor de voz se debe disponer de ciertas condiciones para el correcto registro de los datos, como ausencia de ruidos, reverberaciones o ecos; idealmente, estas condiciones han de ser las mismas siempre que se necesite la autenticación. Cuando un usuario desea acceder al sistema pronunciará unas frases en las cuales reside gran parte de la seguridad del protocolo; en algunos modelos, los denominados de texto dependiente,
Elementos de un reconocedor de voz El reconocimiento de voz generalmente consta de los tres pasos siguientes: Preprocesamiento Reconocimiento Comunicación Preprocesamiento de la señal de voz Los sonidos consisten en cambios de presión del aire a través del tiempo y a frecuencias que podemos escuchar. Estos sonidos pueden ser digitalizados por un micrófono o cualquier otro medio que convierte la presión del aire en pulsos eléctricos. La voz es un subconjunto de los sonidos generados por el tracto vocal. En el procesamiento de la señal se extraen las características que utilizará posteriormente el reconocedor. En el proceso de extracción de características se divide la señal de voz en una colección de segmentos. Posteriormente, se obtiene una representación de características acústicas más distintivas para cada segmento. Con estas características obtenidas, se construye un conjunto de vectores que constituyen la entrada al siguiente módulo. Una de las representaciones más usadas son los coeficientes Linear Predictive Coding (LPC) y los coeficientes Mel-Frecuency Cepstrum Coefficients (MFCC). Un reconocedor debe extraer de la señal acústica solo la información que requiere para poder reconocer una frase. Para ello la señal se muestrea a cierta frecuencia, se cuantiza y posteriormente se crean vectores de características. Estas últimos son las que utiliza el reconocedor. Reconocimiento En la etapa de reconocimiento se traduce la señal de entrada a su texto correspondiente. Este proceso se puede llevar a cabo de diversas formas utilizando enfoques como Redes Neuronales Artificiales (RNA) y Modelos Ocultos de Markov (HMM), entre otros. Comunicación El resultado de la etapa de reconocimiento será enviado al sistema que lo requiere. Cabe de todas formas hacer una mención aparte al reconocimiento biométrico de la voz como sistema eficaz para la identificación remota. Es decir, cuando una persona desea realizar una transacción o acceder a unos datos, desde, pongamos, un teléfono móvil, el reconocimiento biométrico de la voz puede ser una herramienta muy útil, y hasta muy segura si se añaden sistemas de
verificación basados en desafíos dinámicos, y el registro inicial (Enrollment) se ha hecho correctamente. Ventajas Ortografía o Incluso los más expertos mecanógrafos de vez en cuando tendrán una ortografía error; la persona promedio suele cometer varios errores en su composición. VRS siempre proporciona la correcta ortografía de una palabra (suponiendo traducido con precisión en primer lugar), eliminando así la necesidad de gastar tiempo hechizo marcha damas. Discapacidad o Más recientemente, estudiantes con discapacidades de aprendizaje o físicas han sido capaces de usar VRS. Aquellos con discapacidades de aprendizaje que afectan su habilidad para escribir pueden ahora completar exámenes mediante tecnología de reconocimiento de voz, y aquellos con discapacidades físicas, como parálisis de la parte superior del cuerpo, pueden utilizar VRS para comunicarse eficazmente con los demás. Gastos o En un estudio de servicios de transcripción tradicional versus software de reconocimiento de voz, Dr.Robert G. Zick y Dr. Jon Olsen encontraron que usando VRS tuvieron una tasa de exactitud ligeramente menor (98.5% vs 99.7%), pero fue más rentable en general. Velocidad o Hablando normalmente el programa VRS, por crear documentos a la velocidad componen en su cabeza. Personas sin fuerte escribir habilidades--o aquellos que no deseen ser frenada por la entrada manual, puede utilizar software de reconocimiento de voz para dramáticamente reducen el tiempo de creación de documento. Desventajas Falta de precisión y de interpretación o Software de reconocimiento de voz no siempre pone tus palabras en la pantalla totalmente exactamente. Programas no pueden entender el contexto del lenguaje la forma en que los seres humanos pueden, conduce a errores que son a menudo debido a una mala interpretación. Cuando hablas
o Si utiliza tecnología de reconocimiento de voz con frecuencia, usted puede experimentar algunas molestias físicas y problemas vocales. Hablar por períodos prolongados puede causar ronquera, fatiga muscular, boca seca, pérdida temporal de la voz y variedad vocal. El hecho de que usted no habla naturalmente puede hacerlo peor y puede que necesite aprender a proteger tu voz si utiliza un programa regularmente.
El principal mecanismo de interacción de una persona con un ordenador es el teclado. Uno de los dispositivos de comportamiento biométrico es el análisis “keystroke”, también llamado “typing biometrics”. Este último comportamiento biométrico se refiere a la velocidad con que un individuo emplea el teclado para introducir su identificación o User ID y su clave de acceso o password, lo cual puede ser indicativo de la autenticidad del usuario. En la actualidad, la utilización de este método se vincula, fundamentalmente, a la seguridad informática y, concretamente, al uso de Internet, para aplicaciones de comercio electrónico. Los antecedentes históricos de esta dinámica de tecleo se hallan en los primeros sistemas de telégrafos de los EE.UU., en los que se comenzó a observar la capacidad de los operadores para identificarse entre sí, en diferentes estaciones, gracias al ritmo de las pulsaciones del código morse que cada uno de ellos generaba al transmitir mensajes codificados. Adquisición Una muestra del tecleo en biometría está representada por el conjunto de información que un ordenador puede capturar de una secuencia de teclas pulsadas por un usuario en el teclado de una PC. En el momento de la captura de la muestra, se tendrá en cuenta: Tiempo entre pulsaciones (latencias): se mide el intervalo entre la pulsación de una tecla y la siguiente, dentro de una determinada secuencia de tecleo. Tiempo de pulsaciones (duraciones): en una pulsación específica, se mide cuánto tiempo se mantiene presionada una tecla. Una vez obtenidas la latencia y la duración en el tecleo, se hace un patrón estadístico y se determina una firma de tecleo para cada usuario.
Ventajas
