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Biometría: Reconocimiento Palmar

El reconocimiento palmar inherentemente implementa muchas de las características de emparejamiento que han permitido que el reconocimiento por huella dactilar sea uno de los más conocidos y el más publicitado método biométrico. 

Tanto la huella palmar como la huella dactilar son representadas a través de la información de la impresión de surcos de fricción. Esta información combina el flujo de surcos, las características de los surcos y la estructura de los surcos de la porción de la epidermis expuesta. 

La información representada por estos surcos de fricción   permite determinar si áreas correspondientes de fricción de surcos han sido originadas por la misma fuente o bien, si es imposible que hayan sido originadas por la misma fuente. Dado que las huellas palmares y dactilares son únicas y permanentes, han sido utilizadas por más de un siglo como una forma confiable de identificación.

De todos modos, el reconocimiento palmar ha sido más lento en su automatización debido a algunas limitaciones en las capacidades de computación y tecnologías de escaneo en vivo.

Historia

En distintas instancias a lo largo de la historia, la exanimación de las huellas palmares fue el único método para distinguir a una persona analfabeta de otra, dado que no podían escribir sus propios nombres. De acuerdo a esto, quien no podía escribir su propio nombre pero si podía presionar su palma contra el reverso de un contrato obtenía una forma de identificación aceptable. En 1858, Sir William Herschel, quien trabajaba para el Servicio Civil de India, grabo la palma de los empleados en el reverso de su contrato para distinguirlos en el día de paga, de aquellos que dijeran ser empleados pero no lo fueran.  Este fue el primer acto de registro sistemático de huellas palmares y dactilares, tomadas uniformemente con fines de identificación.

El primer sistema AFIS construido para albergar huellas palmares, fue creado supuestamente por una compañía Húngara. Cerca de fines de 1994, algunos expertos de los Estados Unidos marcaron al sistema como punto de referencia e invitaron a la compañía Húngara a IAI (Asociación internacional de identificación) a su conferencia.  La tecnología de reconocimiento palmar y de huella dactilar, inmersa en el sistema Palm fue subsecuentemente comprada por una compañía de los Estados Unidos en 1997.

En 2004, los estados de Connecticut, Rhode Island y California, establecieron bases de datos de huellas palmares de alcance estatal, que les permitieron a las fuerzas de apoyo a ley la posibilidad de entregar huellas palmares latentes no identificadas a las fuerzas de otros estados para compararlas con la base de datos de delincuentes conocidos de cada estado.

En Australia, se alberga, en la actualidad, la base de datos de huellas palmares más grande. El NAFIS (Nuevo sistema de identificación por huellas dactilares automática de Australia) incluye 4.8 millones de registros de huellas palmares. El nuevo NAFIS funciona de acuerdo a los estándares internacionales de intercambio de huellas dactilares de ANSI/NIST, facilitando la tarea del servicio de policía de Australia facilitar registros de huellas dactilares a las fuerzas mas allá de las fronteras, como el Interpol o el FBI, de ser necesario.

A lo largo de los últimos años, las empresas que proveen servicios de obtención de huellas dactilares, también ofrecen la posibilidad de almacenar y buscar registros de huellas palmares. Aunque varias agencias locales y estatales a largo de los Estados Unidos han implementando sistemas palmares, no se ha desarrollado aun un sistema palmar centralizado. Actualmente, el FBI (Federal Bureau of Investigación) y el CJIS (Criminal Justice Information Servicies), albergan la base de datos más grande de historia criminal en el mundo. Esta información se basa, en principio, en huellas dactilares como método biométrico, esto le permite a los servicios de identificación locales, estatales y federales, utilizar el Sistema Integrado Automático de Identificación de Huellas Digitales (AFIS). El gobierno federal está contemplando la maduración de de los estándares relacionados con los datos palmares y sus técnicas de escaneo antes de agregar esta posibilidad a los servicios de la CJIS. El laboratorio de la FBI ha evaluado distintos sistemas comerciales de AFIS para ganar un mejor entendimiento de las posibilidades de los distintos oferentes. A su vez, las fuerzas de seguridad locales y estatales, han utilizado estos sistemas para comparar huellas palmares latentes (sin identificar) con su propia base de datos de huellas palmares. La meta es igualar los datos para implementarlos en un Sistema Nacional de Búsqueda de Huellas Palmares.

En Abril de 2002, se presentó un proyecto a los Servicios de Identificación (IS), miembros de CJIS, sobre la tecnología de huellas palmares y IAFIS. A raíz de este proyecto el FBI presentó la iniciativa del IAFIS de nueva generación (NGI). Uno de los mayores componentes de NGI será desarrollar los requerimientos para la implementación de Servicio Integrado de huellas palmares. Las fuerzas de seguridad declaran que al menos el 30% de las huellas tomadas de escenas del crimen - de puñaladas, armas, volantes, y escenas del crimen propiamente dichas - son de las palmas, no de los dedos. Por este motivo, el escaneo de palmas latentes (sin identificar) se esta convirtiendo en un área de mucho interés dentro de la comunidad de las fuerzas de seguridad. El servicio integrado de huellas palmares está siendo desarrollado sobre las bases del incremento de intercambio entre las fuerzas de seguridad de un mayor número de datos biométricos, de identificaciones, para ayudar rápidamente a la resolución de crímenes que previamente no podrían haber sido posibles; y también para mejorar la eficacia de las identificaciones a través de los registros históricos de IAFIS.

Concepto

La identificación palmar, al igual que la identificación dactilar, está basada en la suma de la información presentada en una impresión de fricción de surcos. Esta información incluye el flujo de fricción de los surcos (Detalle de nivel 1), la presencia o ausencia de rasgos especiales a lo largo de la fricción individual de los caminos de los surcos y sus secuencias (Detalle de nivel 2), el detalle intrincado de un solo surco (Detalle de nivel 3).

Para entender este concepto de reconocimiento, primero debe entenderse la psicología de los surcos y crestas de una huella palmar o dactilar.

Cuando es registrada una huella dactilar o palmar, aparece como una serie de líneas oscuras y representa la parte más alta de la fricción de los surcos de la piel, mientras que las crestas entre estos surcos están representadas como esos espacios blancos, y son las partes más bajas de la huella.

El reconocimiento de huellas palmares explota algunos de estos contenidos de la palma. Los surcos de fricción no siempre fluyen continuamente a través de un mismo patrón y muchas veces resultan ser características específicas, como surcos finales o surcos divisores y puntos. Un sistema de reconocimiento palmar está diseñado para interpretar el flujo de los surcos en general y asignar una clasificación y luego extraer las minucias - un subconjunto del total de la información disponible, aun así, la suficiente como para buscar en un repositorio grande de impresiones palmares. Luego esta información se limita a la ubicación, la dirección y orientación de de los surcos, los surcos finales y las bifurcaciones a lo largo del camino.

Hardware

Una amplia variedad de distintos tipos de sensores - de capacitancia, óptico, ultrasonido y termal- pueden ser utilizados para dar con una imagen dactilar de la superficie de la palma; sin embargo, las metodologías de escaneos tradicionales han demorado en adaptarse a las superficies más grandes de captura, necesarias para digitalizar. Se continua lidiando con los distintos desafíos que presenta a los sensores, la obtención de imágenes palmares, a diario. Una de las opciones más frecuentes, que emplea el sensor de capacitancia, determina el valor de cada pixel basándose en la capacitancia medida, esto es posible porque una porción de aire (surco) tiene una menor capacitancia que una región de crestas. Otros dispositivos de obtención de imágenes palmares capturan imágenes al emplear dispositivos de ultrasonido de alta frecuencia o dispositivos ópticos que utilizan prismas para detectar el cambio en el reflejo de la luz en la palma. Los escáneres termales requieren un barrido de la palma a través de la superficie para medir la diferencia de temperatura en un lapso de tiempo, para crear una imagen digital. Los sensores de capacitancia, ópticos y de ultrasonido, solo necesitan que la palma se apoye en el dispositivo.

Software 

Algunos de los sistemas de reconocimiento palmar, escanean la palma entera, mientras que otros necesitan que la palma sea dividida en pequeños segmentos para optimizar la performance. Puede maximizarse la fiabilidad, en un sistema de detección de huellas dactilares o palmares, al buscar grupos de datos más pequeños. Mientras que los sistemas de huellas dactilares usualmente organizan archivos basados en el número de dedo o el patrón de clasificación, los sistemas palmares organizan sus archivos en relación a la ubicación de una área de fricción de surcos. Los examinadores de huellas latentes (sin identificar) son muy hábiles al detectar a que parte de la mano corresponde una porción de huella palmar encontrada como evidencia. Buscar solamente la parte de la palma en la base de datos a la que corresponde una evidencia, en lugar de buscar en toda la base de datos, aumenta la fiabilidad y efectividad de la búsqueda de huellas latentes.

Como con las huellas dactilares, las tres características de emparejamiento de imágenes palmares, están basadas en minucias, correlaciones y emparejamiento por surcos y crestas. La coincidencia por minucias, técnica utilizada con mayor frecuencia, se vale de los puntos de la palma, las minucias, específicamente la ubicación, dirección y orientación de cada punto. Las coincidencias por correlación implican simplemente, colocar las huellas una encima de la otra y determinar si las líneas se corresponden. Las coincidencias por surcos y valles, marcan puntos como poros de sudoración, atributos espaciales, características geométricas de los surcos, análisis de textura local, todos los cuales son alternativas al detalle característica de la extracción de las minucias. Este es un método de coincidencias más rápido y supera algunas de las dificultades asociadas a la extracción de minucias de imágenes de baja calidad.

Las ventajas y desventajas de cada sistema varían según el algoritmo y el sensor utilizados. El reconocimiento por minuciosas típicamente acarrea reconocimiento de mayor precisión, pero su rendimiento es pobre con imágenes de baja calidad y no saca provecho de las características de textura o visuales de la palma. El procesamiento, con el reconocimiento por minuciosas, suele demorar debido al tiempo que lleva la extracción de minucias. Las coincidencias por correlación suelen ser más veloces pero es menos tolerante a las variaciones de elasticidad, rotación, traslación y del ruido en la imagen. Algunas de las coincidencias por surcos y valles son inestables y requieren de sensores de alta calidad para obtener imágenes de calidad. La capacidad de distinguir de los sistemas de coincidencia por surcos y valles es significativamente menor que la de los de minucias.

Revisión de Estándares

Del mismo modo que con las huellas dactilares, el desarrollo de estándares es esencial para el reconocimiento palmar, dado la vasta variedad de algoritmos y sensores disponibles en el mercado. La interoperabilidad es un aspecto crucial de la implementación del producto, lo que significa que las imágenes obtenidas por un dispositivo deben ser interpretables por una computadora que utiliza otro dispositivo. Los estándares que se están desarrollando en la actualidad, son los de  la revisión de ANSI NIST ITL-2000 Type-15 record. Muchos, si no todos, de los sistemas comerciales de AFIS palmar se condicen con el estándar ANSI NIST ITL-2000 Type-15 record para el almacenamiento de datos imágenes palmares. Una serie de recomendaciones para mejorar el estándar están en tratamiento, a través de talleres dictados por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST). Específicamente, mejoras en lo que a la codificación y almacenamiento adecuado de Impresiones de Casos Mayores respecta, esencialmente todos y cada uno de los datos ubicados en la mano, están siendo gestionados para impulsar la iniciativa del  Servicio Nacional de Impresiones Palmares, iniciativa de NGI.

Resumen

A pesar de que la tasa de errores está disminuyendo cuando se comparan datos de obtenidos con datos almacenados, aun siguen necesitándose progresos en la búsqueda de coincidencias entre tomas de huellas y huellas latentes. Según distintas evidencias, los datos de sistemas multi- biométricos integrados de huellas palmares y dactilares, son ampliamente utilizados para identificar y verificar a criminales así como para ser utilizados con fines de control de acceso y seguridad. Pero aun hay fuertes desafíos a los que enfrentarse en relación al balance entre la precisión y los costos. La precisión en las coincidencias de las imágenes puede mejorarse al implementar bases de datos más amplias y al emplear un mayor poder de procesamiento, pero en este caso los costos de compra y mantenimiento escalarán a medida que los sistemas crezcan y resulten más sofisticados. Los desafíos venideros requieren el balance de la necesidad de un mayor poder de procesamiento con mejoras en la tecnología de los algoritmos para producir sistemas que sean asequibles para todos los niveles de seguridad y justicia.


Autor: Pedro Janices, Consultor en tecnología, seguridad y biometría. @pjanices



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