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Biometría: Reconocimiento por Iris

El reconocimiento de iris es el proceso de reconocer a una persona analizando el patrón al azar del iris (Figura 1). El método automatizado de reconocimiento de iris es relativamente joven, existiendo en patente solamente desde 1994.[1]
El iris es un músculo dentro del ojo que regula el tamaño de la pupila, controlando la cantidad de luz que entra en el ojo. Es la porción coloreada del ojo basando su color en la cantidad del pigmento Melatonina dentro del músculo (Figura 2)
Aunque la coloración y la estructura del iris están genéticamente ligadas, los detalles de los patrones no lo están. El iris se desarrolla durante crecimiento prenatal con un estricto proceso de formación y plegado de la membrana de tejido fino[4].
Antes del nacimiento, ocurre la degeneración, dando por resultado la abertura de la pupila y los patrones únicos y al azar del iris [5]. Aunque genéticamente idénticos, los iris de un individuo son únicos y estructuralmente distintos, lo que le permite que sea utilizado para propósitos de reconocimiento.

Habiéndose vuelto automatizado y disponible en la última década pasada, el concepto de reconocimiento de iris y la industria son aun relativamente nuevas por lo que queda una necesidad de continuar investigación y realizar pruebas. Con la determinación y el compromiso de la industria, las evaluaciones del gobierno y los estándares de cuerpos de organizados, el crecimiento y el progreso continuarán, elevando la barra para la tecnología de reconocimiento de Iris.

Historia

En 1936, el oftalmólogo Frank Burch propuso el concepto de usar patrones del iris como método para reconocer un individuo [6]. En 1985, los doctores Leonard Flom y Aran Safir, oftalmólogos, propusieron el concepto de que no hay dos iris semejantes [6], y les fue concedida una patente para el concepto de identificación de iris en 1987. El Dr. Flom propuso al Dr. Juan Daugman desarrollar un algoritmo para automatizar la identificación del iris humano. En 1993, la agencia nuclear de defensa comenzó el trabajo para probar y para entregar una unidad prototipo, que fue terminada con éxito por 1995 gracias a los esfuerzos combinados de los DRS. Flom, Safir, y Daugman. En 1994, concedieron al Dr. Daugman una patente para sus algoritmos automatizados de reconocimiento de iris. En 1995, los primeros productos comerciales llegaron a estar disponibles [7]. En 2005, la amplia patente que cubría el concepto básico de reconocimiento de iris expiró, proporcionando oportunidades comerciales para otras compañías que han desarrollado sus propios algoritmos para el reconocimiento de iris. La patente de la implementacion de reconocimiento de iris, IrisCodes®, desarrollada por el Dr. Daugman (explicado debajo) no expira hasta 2011 [8].

Enfoque

Antes de que ocurra el reconocimiento de iris, se localiza el iris usando características del punto de referencia. Estas características del punto de referencia y la forma distinta del iris permiten digitalización de la imagen, el aislamiento de la característica, y la extracción. La localización del iris es un paso importante en el reconocimiento del iris porque, si está hecho incorrectamente, el ruido resultante (e.g., pestañas, reflexiones, pupilas, y párpados) en la imagen puede conducir al bajo rendimiento.

La digitalización de imagen del iris requiere el uso de una cámara fotográfica digital de la alta calidad. Las cámaras fotográficas comerciales de iris actuales utilizan comúnmente la luz infrarroja para iluminar el iris sin causar daño o malestar al sujeto. Al digitalizar la imagen del iris, una ondeleta de Gabor 2D filtra y traza los segmentos del iris en los Fasores (vectores).
Estos fasores incluyen la información sobre la orientación y la frecuencia espacial (el "qué" de la imagen) y la posición de estas áreas (el "dónde" de la imagen) [9]. Esta información se utiliza para trazar el IrisCodes® (Figuras 4 y 5).

Los patrones del diafragma son descriptos por un IrisCode® usando la información de la fase recogida en los fasores. La fase no es afectada por el contraste, la ganancia de la cámara fotográfica, o los niveles de la iluminación. Esta fase característica de un iris se puede describir usando 256 bytes de datos usando un sistema de coordinada polar. También se incluyen en la descripción del iris los bytes de control que se utilizan para excluir las pestañas, las reflexiones, y otros datos indeseados [10].
Para realizar el reconocimiento, se comparan dos IrisCodes®. La suma de diferencias entre dos IrisCodes® - la Distancia de Hamming (HD) - se utiliza como prueba de independencia estadística entre los dos IrisCodes®. Si el HD indica que menos de una tercio de los bytes en el IrisCodes® son diferentes, el IrisCode® falla en la prueba de importancia estadística, indicando que los IrisCodes® son del mismo iris. Por lo tanto, el concepto dominante para el reconocimiento de iris es fallido a la prueba de la independencia estadística [10].

Reconocimiento del iris vs retina

Según lo discutido arriba, el reconocimiento del iris utiliza el músculo del diafragma para realizar la verificación. El reconocimiento retiniano utiliza el patrón único de los vasos sanguíneos en la retina de un individuo en la parte posterior del ojo. La figura abajo ilustra la estructura del ojo.

Ambas técnicas implican el capturar de un cuadro de la alta calidad del iris o de la retina, usando una cámara fotográfica digital. En la adquisición de estas imágenes, alguna clase de iluminación es necesaria. Ambas técnicas utilizan la luz NIR infrarrojo cercano). Aunque es segura en un sistema correctamente diseñado, la seguridad del ojo es una preocupación importante por todos los sistemas que iluminen el ojo.
Debido a que el infrarrojo tiene energía insuficiente para causar efectos fotoquímicos, la modalidad potencial principal de daños es termal. Cuando se produce NIR usando los diodos electroluminosos, la luz que resulta es incoherente. Cualquier riesgo para la seguridad del ojo es remoto con una sola fuente de LED usando tecnología de LED de hoy. Los iluminadores múltiples de LED pueden, sin embargo, producir daño en el ojo si no es diseñado y usado cuidadosamente.

Evaluación del gobierno de los Estados Unidos de Norteamérica

El Departamento de Seguridad Interior de los EE.UU. (DHS) y el Centro de Innovación de la Tecnología de Inteligencia (ITIC) co-auspició una prueba de la exactitud, de la utilidad, y de la interoperabilidad del reconocimiento de iris designada como la Prueba Independiente de la tecnología de reconocimiento de Iris (Independent Testing of Iris Recognition Technology, ITIRT, http://www.biometricscatalog.org/itirt/ITIRTFinalReport.pdf), los resultados de la misma fueron revelados en mayo de 2005. La prueba de perspectiva evaluó el software de enrolamiento y de proceso de coincidencia, y los dispositivos de adquisición. El objetivo primario del ITIRT era evaluar el rendimiento del reconocimiento de iris en términos de índices de coincidencia, índices de enrolamiento y adquisición, y el nivel de esfuerzo requerido por el usuario. La evaluación de las tasas de coincidencia determinó la capacidad de los algoritmos de hacer coincidir correctamente muestras en una variedad de casos de prueba de intra-dispositivo y de enlace basados en comparaciones de genuino e impostor.
La evaluación del enrolamiento y la adquisición determinó la habilidad de los dispositivos de adquisición de sujetos de enrolar con éxito IrisCodes® y adquirir muestras de iris de sujetos de prueba. La evaluación del nivel de esfuerzo determinó la capacidad de estos dispositivos de adquirir imágenes e IrisCodes® del iris de sujetos de prueba con duraciones mínimas de la transacción y repetición de intentos. ITIRT no evaluó sistemas de reconocimiento de iris en términos de disponibilidad, detección en vivo, o facilidad de la integración con los sistemas externos [12].

El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (National Institute of Standards and Technology, NIST) condujo la evaluación del desafío del iris (Iris Challenge Evaluation, ICE, http://iris.nist.gov/ICE/), una evaluación bifásica independiente a gran escala de la tecnología y el desarrollo y de la tecnología de reconocimiento de iris para determinar la tecnología de punta corriente y para promover el desarrollo y el adelanto de la tecnología de reconocimiento de Iris. La fase I presentaba un problema de desafío de iris mientras que la fase II media el funcionamiento de la tecnología usando un dataset estándar y probaba la metodología [13].

Perspectiva de los estándares

Los estándares actuales que trabajan en el área de reconocimiento de iris existen en el nivel nacional e internacional. Los estándares "ANSI/INCITS 379-2004 begin_of_the_skype_highlighting            379-2004      end_of_the_skype_highlighting formato de intercambio de iris"15 e "ISO/IEC 19794-6: 2005 formato de intercambio de datos biométricos - Parte 6: datos de imagen de iris"[15] son los estándares de reconocimiento de iris principales y definen dos formatos de datos para representar una imagen de iris. El primer formato utiliza un formato rectilíneo en el cual la imagen puede ser cruda o comprimida y puede variar de tamaño basado en el campo visual y compresión o color (los niveles de la intensidad de gris o de color)[14]. El segundo formato utiliza una especificación polar de imagen con los pasos específicos del proceso previo y de la segmentación para la imagen, que puede ser cruda o comprimida; contiene solamente la información del iris; y es mucho más compacto que la primera. Estos estándares también definen las estructuras y los encabezados de datos para apoyar el almacenaje de la información interoperable [14] y proporcionan interoperabilidad entre proveedores proporcionando un método compacto de representación del iris humano.
El estado actual de la tecnología permite interoperabilidad solamente a través de la transmisión de la imagen del iris completo, lo que requiere el almacenaje del exceso de datos y alta amplitud de banda e introduce fuentes de errores adicionales a través de procesos muy largos de transmision de datos. Los productos deben adherir a los estándares de seguridad de iluminación ANSI/IESNA RP-27.1-96 e IEC 60825-1 Amend.2, clase 1 LED, los últimos estándares mundiales en el área de seguridad de iluminación, para asegurar el uso seguro de la tecnología infrarroja. Otros estándares, tales como INCITS 398-2005 begin_of_the_skype_highlighting            398-2005      end_of_the_skype_highlighting Estructura de formatos biométricos de intercambio comunes (Common Biometric Exchange Formats Framework ,CBEFF), tratan específicamente con los elementos de datos usados para describir los datos biométricos en una manera común. Otro estándar es la especificación de INCITS 358-2002 BioAPI que define la interfaz de la aplicación de programación y la interfaz del proveedor del servicio para una interfaz de tecnología biométrica estándar. Las organizaciones nacionales e internacionales de estándares están trabajando para continuar la progresión de los estándares en una dirección para facilitar el crecimiento, el adelanto, y la interoperabilidad.

Referencias

[1] John Daugman, "Iris Recognition for Personal Identification," The Computer Laboratory, University of Cambridge
http://www.cl.cam.ac.uk/users/jgd1000/iris_recognition.html.
[2] University of Arkansas for Medical Science, "Information for Patients: Retina Services - Age-Related Macular Degeneration"
http://www.uams.edu/jei/patients/retina_services/maculardegen.asp.
[3] John Daugman, "University of Cambridge: Computer Laboratory: Webpage for John Daugman" http://www.cl.cam.ac.uk/users/jgd1000/.
[4] Mark Hill, "ANAT2310: Eye Development," The University of New South Wales, 2003 http://anatomy.med.unsw.edu.au/cbl/teach/anat2310/Lecture06Senses(print).pdf.
[5] Barbara Westmoreland, Michael Lemp, and Richard Snell, Clinical Anatomy of the Eye 2nd ed. (Oxford: Blackwell Science Inc., 1998).
[6] "Individual Biometrics: Iris Scan" 5 July 05, National Center for State Courts 6 July 06
http://ctl.ncsc.dni.us/biomet%20web/BMIris.html.
[7] Iridian Technologies, "Historical Timeline," 2003 http://www.iridiantech.com/about.php?page=4.
[8] Kelly Smith, "Iris Patent Question," Email to Jim Cambier. 9 June 2005
[9] International Biometric Group, "Iris Recognition Technology"
http://www.biometricgroup.com/reports/public/reports/irisscan_tech.html.
[10] John Daugman, "Mathematical Explanation of Iris Technologies" The Computer Laboratory, University of Cambridge
http://www.cl.cam.ac.uk/users/jgd1000/math.html.
11 "Eye Anatomy," St. Luke's Cataract & Laser Institute http://www.stlukeseye.com/Anatomy.asp.
12 "Independent Testing of Iris Recognition Technology" May 2005 http://www.biometricscatalog.org/itirt/itirt-FinalReport.pdf.
13 "Iris Challenge Evaluation," NIST: Information Access Division: Image Group 10 June 2005 http://iris.nist.gov/ICE/
14 "Information Technology - Iris Image Interchange Format," ANSI INCITS 379-2004 begin_of_the_skype_highlighting            379-2004      end_of_the_skype_highlighting, 2004.
15 "Information Technology - Biometric data interchange formats - Part 6: Iris image data," ISO/IEC 19794-6:2005, 2005
FuentePuede encontrar el original en inglés de este documento (PDF) y otros desarrollados por el Subcomité de Biometría del NSTC en www.biometrics.gov.
© Agosto 2006 - Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (NSTC)
Comité de Tecnología
Comité de Seguridad Nacional de los Estados Unidos
Subcomité de Biometría


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



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