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Sistemas de reconocimiento biométrico: ¿a qué nuevos retos debemos hacer frente?

En el actual contexto de sociedad digitalizada en el que vivimos, la seguridad a la hora de acceder a datos personales juega un papel fundamental para el avance de la tecnología dentro del día a día. El progreso que estamos viviendo en estos últimos años en tecnologías como la Inteligencia Artificial permite que nuevos sistemas de reconocimiento biométrico puedan alcanzar el mercado de consumo e incorporarse en dispositivos de nuestra vida cotidiana, ofreciendo niveles de seguridad que hasta hace poco eran impensables.

El caso de los sistemas de reconocimiento facial es quizás el más manifiesto, donde los nuevos modelos basados en deep learning -una vertiente de la Inteligencia Artificial basada en redes neuronales- ha sido capaz de superar las capacidades del ser humano en diversos escenarios. No obstante, existen líneas de investigación en otras direcciones que tratan de abarcar un espectro mucho más amplio de patrones biométricos, como los sistemas de reconocimiento de firma manuscrita, habla, iris, huella dactilar, palma de mano, oreja, rostro o patrones de movimiento al caminar.


Biometría facial: tecnología para autenticación y verificación de la identidad


En los últimos años, la fuerte demanda y los retos planteados en los sistemas de verificación facial han intensificado nuestra presencia en esta área de la mano de los últimos avances en Inteligencia Artificial basada en procesamiento de imagen y, en concreto, haciendo uso de redes neuronales y deep learning. Si bien estos sistemas alcanzan prestaciones hasta hace poco tiempo inimaginables, en la actualidad surgen nuevos retos técnicos y éticos que deben ser abordados meticulosamente para poder alcanzar el mercado de una manera confiable.

Reconocimiento facial


Los sistemas de verificación facial están cada vez más cerca de su estabilización en el mercado y la electrónica de consumo, por lo que la necesidad de modelos robustos capaces de funcionar con tasas de error muy reducidas para casi cualquier escenario, es la principal prioridad. Para ello es necesario su funcionamiento de manera agnóstica a diferentes condiciones de captura (interiores, exteriores, distintos tipos de iluminación y dispositivos de captura), poses extremas, oclusiones parciales (gorras, bufandas, gafas) o reconocimiento ante paso del tiempo.


Suplantación de identidad


Hoy en día nos podemos encontrar con distintos tipos de ataques de suplantación de identidad que conllevan un grave riesgo de seguridad en los sistemas de reconocimiento facial. Algunos modelos fallan al presentarles una simple cara impresa en papel. El fácil acceso a gran cantidad de información multimedia en redes sociales –como Instagram o Facebook– hace que sea muy sencillo adquirir imágenes ilícitas de distintos usuarios para llevar a cabo este tipo de ataques. Esto pone en evidencia la urgente necesidad de proteger estos sistemas ante los diferentes intentos de suplantación de identidad por medio de impresión de fotografías o reproducción de vídeos para simular la cara de una persona; reconstrucciones 3D o máscaras (de silicona o rígidas) para tener la apariencia de determinado usuario; maquillaje, etc.


Automatización de los procesos


En el contexto de reconocimiento facial, existe una necesidad creciente de automatización en los procesos de registro de usuarios, tanto para dar de alta a nuevos clientes como para proporcionar acceso seguro a datos personales en los procesos de onboarding digital. En este sentido, varios sectores como la banca, los hoteles, los sistemas de pago o el control de fronteras, están siendo los principales actores dinamizantes de este tipo de sistemas.

En la mayoría de los casos, estos procesos requieren verificar que el documento identificativo –DNI, pasaporte o licencia de conducir- presentado ante el sistema se corresponde de manera indiscutible con la identidad del usuario que lo porta. Del mismo modo, juegan un papel relevante todos los mecanismos periféricos, como la tecnología que permite la identificación de un tipo de documento concreto o aquella que reconoce los datos que aparecen en el mismo (Optical Character Recognition – OCR, por sus siglas en inglés) que tratan de recopilar información acerca del individuo (a partir del documento de identidad) y el análisis de manipulaciones del propio documento. Una vez verificadas todas estas etapas, se podría dar de alta un usuario en un proceso bancario, dar acceso en pasos fronterizos o autorizar un pago, todo de manera remota y sin necesidad de supervisión humana.


2021-KAF - Biometria con Inteligencia Ar
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Identidad hecha sin contacto


La tecnología se basa en la biometría sin contacto y la visión por computadora, optimizada para dispositivos móviles.


El rendimiento biométrico incomparable de IDENTY ofrece las mejores tasas de aceptación y rechazo falsos de su clase, al tiempo que garantiza la vida útil y la protección contra la suplantación de identidad.


Gracias al expertise en soluciones biométricas de reconocimiento facial, podemos aportar soluciones para los retos planteados: verificación facial robusta, suplantación de identidad y automatización de procesos; abarcando desde la investigación básica de los métodos más seguros, hasta su implementación y despliegue, listo para su integración en cliente.

Nuestra presencia en todo el ciclo de vida del producto nos posiciona favorablemente para adaptarnos y dar solución a los nuevos retos planteados por las necesidades de mercado, tal y como ha podido comprobarse en los últimos años gracias a la patente y certificado: ISO 30107-3, FIDO UAF (Universal Authentication Framework), formatos (ISO, ANSI, WSQ, RAW), calidad NFIQ.



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