SENSORES BIOMETRICOS.

Autor: Patricio Olguín S.

e-mail: patricio_olguin@hotmail.com

 RESUMEN.

Históricamente, la identificación personal se ha basado en posesiones especiales (llaves, tarjetas) o en conocimientos secretos (palabras claves, Números de Identificación Personal), todos estos con aspectos en común, son únicos, y se emplean para verificar la identidad de su portador. Ahora bien, el ser humano posee características que lo hacen único, a saber, las huellas dactilares, la voz, el rostro, e incluso el iris del ojo. Entonces por analogía podemos decir que nosotros llevamos nuestras propias palabras claves, tarjetas, o números PIN. ¿Porque no aprovechar estas características?.  Muy bien, los científicos se formularon está misma pregunta hace algunos años, dándonos la bienvenida al nuevo mundo de la Biometría, la cual consiste en la identificación o verificación de la identidad de forma automática de un individuo, empleando sus características biológicas, psicológicas y de conducta.

 ABSTRACT

Historically, personal authentication has been based upon special possessions (keys, cards) or secret knowledge (passwords, PINs), all these with common aspects, they are unique, and they are used to verify the bearer's identity. Now, human has characteristic that make it unique like fingerprints, voice, face and even the iris pattern. Then for analogy we can say that we have our own passwords, cards, or PINs. Why do not take advantage of these characteristics?  The scientists have been formulating the same question for years, bringing us to the new world of the Biometric Identification, which consists in the automatic identification or identity verification of an individual quantified in terms of biological characteristics both physiological and behavioral.

 Keywords: Biometric, Fingerprint, Iris Pattern, CCD (Charge-Coupled Device), Voice Recognition, Sensor, FRR, FAR, Minutae.

 

INTRODUCCION.

 Un sistema Biométrico por definición, es un sistema automático capaz de:

  1. Obtener la muestra biometrica del usuario final.
  2. Extraer los datos de la muestra.
  3. Comparar los datos obtenidos con los existentes en la base de datos.
  4. Decidir la correspondencia de datos.
  5. Indicar el resultado de la verificación.

 La evolución tan vertiginosa de la tecnología ha llevado a estos sistemas desde el plano de la ciencia-ficcion a la realidad. Tanto así que podemos encontrar sistemas que procesan las siguientes variables biometricas:

 Para el propósito de este trabajo, veremos al sistema Biométrico como una caja, con una entrada y una salida. Exploraremos de forma muy general dicha caja, pero entraremos en detalle en su entrada; es decir, el dispositivo que permite obtener la muestra y enviarla al interior de la caja.

 El dispositivo a que se hace mención se llama sensor, el cual permite recolectar y enviar información hacia un dispositivo inteligente (verificación/decisión).

 De todos los sistemas mencionados anteriormente, se hará énfasis en los más comunes comercialmente, como son:

 RECONOCIMIENTO DE HUELLAS DACTILARES.

Entre todas las técnicas biometricas, la identificación basada en las huellas dactilares es el método más viejo, el cual ha sido usado en numerosas aplicaciones. Una huella esta formada por una serie de crestas y surcos localizados en la superficie del dedo. La singularidad de una huella puede ser determinada por dos tipos de patrones: el patrón de crestas y surcos, así como el de detalles.

 Existen dos técnicas para realizar la verificación de las huellas:

  1. Basada en Detalles: Esta técnica elabora un mapa con la ubicación relativa de "detalles" sobre la huella, los cuales permiten ubicar con certeza a un individuo. Sin embargo, existen algunas dificultades cuando se utiliza está aproximación. Es muy difícil ubicar los detalles con precisión cuando la huella suministrada es de baja calidad. También este método no toma en cuenta el patrón global de las crestas y los surcos. Entre algunos detalles que podemos encontrar en una huella, tenemos:
  2. Isla Bifurcación Final Punto Lago

     Cada individuo posee uno y solo uno, arreglo de detalles.

    Figura 1. Trazado del patrón de detalles.

      El mismo puede ser descrito por un modelo de probabilidad:

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    P(C)=P(N).P(M).P(A)
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    Donde: P(C) = f(Ley de Poisson)
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  9.  
  10.  

    P(M)= f(frecuencia de aparición del detalle)
  11.  
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  13.  
  14.  

    P(A) = f(número de permutaciones posibles de detalles)
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  17. Basadas en correlación: Este método viene a mejorar algunas dificultades presentadas por la aproximación creada por los el patrón de detalles, pero inclusive él mismo presenta sus propias fallas, está técnica requiere de la localización precisa de un punto de registro el cual se ve afectado por la rotación y traslación de la imagen.

 Una vez obtenida la huella digital es necesario clasificarla. Este proceso consiste en ubicar dicha huella dentro de los varios tipos existentes, los cuales proveen un mecanismo de indexado; esto con la finalidad de reducir el tiempo de búsqueda. Los algoritmos existentes permiten clasificar la huella en cinco clases:

 Estos algoritmos separan el número de crestas presentes en cuatro direcciones (0°, 45°, 90° y 135°) mediante un proceso de filtrado de la parte central de la huella

 Dentro del proceso de reconocimiento es necesario emplear técnicas muy robustas que no se vean afectadas por algún ruido obtenido en la imagen además de incrementar la precisión en tiempo real. Un sistema comercial empleado para la identificación de huellas dactilares requiere de un muy bajo promedio de rechazos falsos (FRR)1 para un promedio de aceptación falso (FAR)2. Como por ejemplo:

Figura 2. Proceso de comparación.

El siguiente es un diagrama de bloques de un sistema utilizado para la verificación de huellas dactilares. En el mismo se describen en forma general las operaciones lógicas necesarias para llevar a cabo la identificación:

Figura 3. Diagrama de bloques de un sistema reconocimiento de huellas dactilares.

 

Tal vez el bloque más critico dentro del sistema propuesto arriba es el de adquisición de muestra. El mismo será detallado a continuación.

SENSORES PARA HUELLAS DACTILARES.

Existen dos arreglos típicos:

SENSOR DE MATRIZ CAPACITIVO:

En la superficie de un circuito integrado de silicona se dispone un arreglo de platos sensores capacitivos (ver figura 4.). La capacitancia en cada plato (pixel) sensor es medida individualmente depositando una carga fija sobre ese pixel. El voltaje estático generado por esa carga es proporcional a la capacitancia del pixel y sus alrededores. Por la geometría del dedo, las líneas de flujo generadas desde el plato sensor energizado se inducen en la porción de piel inmediatamente adyacente a este plato, terminando en platos sensores inactivos o en el sustrato.

 

 

Figura 4. Sensor Capacitivo clásico.

Una ventaja de este diseño es su simplicidad. Una desventaja es que debido a la geometría esférica del campo eléctrico generado por el plato sensor, tendremos un efecto de solapamiento sobre platos (pixel) vecinos, los que producirá que el área sensora aumente en tamaño, trayendo como consecuencia un efecto de información cruzada entre los sensores adyacentes, reduciendo considerablemente la resolución de la imagen.

 Para dedos jóvenes, saludables y limpios, este sistema trabaja adecuadamente. Los problemas comienzan a presentarse cuando se tienen condiciones menos optimas en la piel. Cuando el dedo esta sucio, con frecuencia no existirá aberturas de aire en los valles. Cuando la superficie del dedo es muy seca, la diferencia de la constante dieléctrica entre la piel y las aberturas de aire se reduce considerablemente. En personas de avanzada edad, la piel comienza a soltarse trayendo como consecuencia que al aplicar una presión normal sobre el sensor los valles y crestas se aplasten considerablemente haciendo difícil el proceso de reconocimiento.

SENSOR DE MATRIZ DE ANTENA:

Un pequeño campo RF es aplicado entre dos capas conductoras, una oculta dentro de un chip de silicon (llamado plano de referencia de la señal de excitación) y la otra localizada por debajo de la piel del dedo. (Ver figura 5.) El campo formado entre estas capas reproduce la forma de la capa conductora de la piel en la amplitud del campo AC. Diminutos sensores insertados por debajo de la superficie del semiconductor y sobre la capa conductora, miden el contorno del campo. Amplificadores conectados directamente a cada plato sensor convierten estos potenciales a voltajes, representando el patrón de la huella. Estas señales son acondicionadas en una etapa siguiente para luego ser multiplexadas fuera del sensor.

Figura 5. Sensor de Matriz de Antena.

Estos dispositivos no dependen de las características de la superficie, tales como las aberturas de aire entre el sensor y el valle, empleado para detectar ese valle.

 En la figura 6 se puede observar la forma típica de un sensor aplicado a sistemas de reconocimiento de huellas dactilares.

Figura 6. Disposición comercial.

PATRON DEL IRIS.

El iris es un órgano interno del ojo, localizado por detrás de la cornea y del humor acuoso, pero en frente de los lentes.

Una propiedad que el iris comparte con las huellas dactilares es la morfología aleatoria de su estructura. No existe alteración genética en la expresión de este órgano mas allá de su forma anatómica, fisiología, color y apariencia general. La textura del iris por si misma es estocastica o posiblemente caótica. Pero el iris disfruta de ventajas practicas adicionales sobre las huellas dactilares y otras variables biometricas, como son:

El propósito del reconocimiento del iris es obtener en tiempo real, con alto grado de seguridad, la identidad de una persona; empleando análisis matemático del patrón aleatorio que es visible dentro del ojo a cierta distancia. Debido a que el iris es un órgano interno protegido (inmune a influencias ambientales) con textura aleatoria, estable (sin cambios), él puede ser usado como una clave viva que no necesita ser recordada pero que siempre estará ahí.

 El iris se ve afectado por la pupila cuando ésta reacciona a la luz. Las deformaciones elásticas que ocurren con la dilatación y contracción son rápidamente corregidas empleando algoritmos matemáticos que se encargan de localizar los bordes interno y externo del iris.

Figura 7. Patrón de un Iris.

 ANALISIS DE LA ESTRUCTURA.

Para esto es necesario emplear operaciones de demodulación matemática empleando las Ondas en 2D de Gabor. Primero es necesario localizar los bordes interno y externo del iris, detectar y excluir los párpados si ellos se interponen. Estas operaciones de detección son llevadas a cabo empleando operaciones integro-diferenciales. Luego se define un sistema de coordenadas bidimensional en el cual se ubica el tejido del iris de una forma que los cambios de la pupila, las variaciones de la cámara por el acercamiento y la distancia del ojo; no generen efectos. Este sistema de coordenada es polar (parte real e imaginaria). En la fase de demodulación

Figura 8. Mapa del Iris. En la parte superior se aprecia el código generado.

El patrón detallado del iris es codificado en un código de 256 bytes, el cual representa todos los detalles de la textura empleando fasores en el plano complejo.

 SENSORES PARA RECONOCIMIENTO DEL IRIS.

En sistemas para el reconocimiento del iris es común encontrar cámaras de vídeo de tipo CCD. En la figura 9 se puede apreciar un diagrama de bloques de esta cámara.

Figura 9. Camara CCD

El corazón de la cámara es un circuito integrado tipo CCD (Dispositivo de Carga Acoplada). Este dispositivo consiste de varios cientos de miles de elementos individuales (pixeles) localizados en la superficie de un diminuto CI.

 Cada pixel se ve estimulado con la luz que incide sobre él (la misma que pasa a través de los lentes y filtros de la camera), almacenando una pequeña carga de electricidad. Los pixeles se encuentran dispuestos en forma de malla con registros de transferencia horizontales y verticales que transportan las señales a los circuitos de procesamiento de la cámara (convertidor analógico-digital y circuitos adicionales). Esta transferencia de señales ocurre 6 veces por segundo.

En la figura 10, podemos apreciar un arreglo comercial de este tipo de CI. En el campo de procesamiento de imágenes, este integrado ha revolucionado todo lo establecido, siendo el componente principal de las llamadas Cámaras Fotográficas Digitales.

Figura 10. Sensor CCD.

 RECONOCIMIENTO DE VOZ.

Generalmente se tiende a confundir este tipo de sistema con el de reconocimiento de palabras o interpretador de comandos hablado, las cuales existen comercialmente para ser integradas a una computadora personal.

 Este reconocimiento de palabras no es biometria, ya que solo está diseñado para reconocer palabras del interlocutor.

 En un sistema para el reconocimiento de voz, se emplea la biometria física y de conducta con el objetivo de analizar patrones de habla e identificar al interlocutor. Para llevar a cabo está tarea, el patrón creado previamente por el interlocutor, debe ser digitalizado y mantenido en una base de datos que generalmente es una Cinta Digital de Audio.

 SENSORES PARA EL RECONOCIMIENTO DE VOZ.

En algunos sistemas podemos encontrar los micrófonos ópticos unidireccionales, los cuales operan de la siguiente forma:

 La luz de un diodo es emitida sobre una membrana reflectora a través de fibra óptica. Cuando las ondas de sonido golpean a la membrana, ésta vibra; cambiando así las características de la luz reflejada. (ver figura 11)

 Un foto-detector registra la luz reflejada que en conjunto con una electrónica de procesamiento obtiene una representación precisa de las ondas de sonido

Figura 11. Micrófono Optico.

 

Figura 12. Campo de Recepción del Micrófono.

 

CONCLUSION.

 Para las personas, la biometria es una forma efectiva de conservar la privacidad y protegerse contra el robo de la identidad. También ofrece una alternativa conveniente en el transporte de documentos, recordar claves y memorizar números de identificación personal. Puesto que las personas pueden ser identificadas con precisión empleando la biometria, los usuarios finales obtienen beneficios al evitar la tediosa (y en ocasiones molesta) tarea de identificarse empleando palabras claves, números especiales, tarjetas de identificación, etc.

 El campo de aplicación de ésta nueva ciencia es ilimitado, puede ir desde un simple teléfono celular, hasta complicadas transacciones financieras, ordenes medicas, cajeros automáticos, automóviles, tarjetas inteligentes, etc., la frontera es la mente humana.

 

 REFERENCIAS.

1 Bajo Promedio de Rechazos Falsos (FRR): La probabilidad de que un sistema biometrico falle en identificar o verificar la identidad de un usuario.

2 Promedio de Aceptación Falso (FAR): La probabilidad que un sistema biometrico incorrectamente identifique a un individuo o falle en rechazar a un impostor.

Fuentes recomendadas en Internet:

http://c3iwww.epfl.ch/

http://www.engr.sjsu.edu/biometrics/

http://www.ibia.org/

http://www.biometricpartners.com/Home/index.html

http://www.hitl.washington.edu/

http://vlsi.eecs.harvard.edu/ccdcmos.html

http://www.cl.cam.ac.uk/users/jgd1000/

http://www.iriscan.com/technology.htm

http://csrc.ncsl.nist.gov/nistpubs/800-7/node2.html

http://www.ai.mit.edu/extra/tools/iue-docs/docs/AAI/IUE/spec/sensor/sensor-classes.html

http://www.sel.sony.com/semi/ccdarea.html

http://vlsi.eecs.harvard.edu/ccdcmos.html

http://www.phone-or.com/technolo.htm

http://www.ti.com/sc/docs/products/analog/mc

http://patent.womplex.ibm.com/fcgi-bin/any2html

 BIOGRAFIA.

 Nombre: Patricio Olguín.

Ingeniero de Sistemas, graduado en la Universidad Experimental Politécnica -"Luis Caballero Mejias". Caracas, Venezuela.

 Area de Especialización:

Instrumentación, Automatización y Control de Procesos Industriales.

Para información adicional, favor enviar mensajes a: (For additional information, please send messages to)

 patricio_olguin@hotmail.com