Autenticación Biométrica: ¿Cara, Huella Dactilar, Pupilas y… Venas?

Un equipo de ingenieros presentó un nuevo sistema de autenticación biométrica que puede recopilar, categorizar y almacenar datos de forma automática utilizando muchos menos recursos computacionales que los métodos originales. He aquí por qué se trata de un gran avance en el sector y cómo podría afectar todo, desde la forma en que inicias sesión en tus dispositivos electrónicos hasta la manera en que tu médico aprueba tu próxima reclamación de seguro.

Autenticación Biométrica

Cuando escuchas hablar de biometría, puedes pensar en escáneres de retina avanzados o sistemas de reconocimiento facial. Sin embargo, la ciencia de registrar rasgos individuales y utilizarlos para propósitos de autenticación es tan antigua como la propia civilización.

Culturas antiguas como la babilónica utilizaban huellas dactilares para sellar tabletas de arcilla certificadas ya en el 500 a.C. En el siglo XIX, se introdujo un sistema de registro de huellas dactilares en el sistema legal de la India. Este sistema, nombrado en honor a su creador, el Inspector General Edward Henry, sigue utilizándose a nivel mundial hoy en día.

La introducción de la tecnología ha transformado la biometría de un servicio de seguridad usado por gobiernos y conglomerados a un método que cualquiera puede utilizar para proteger sus pertenencias, datos y más. Hoy, la biometría ofrece una solución rápida y sin contraseñas. Por ello, su popularidad está en aumento.

Tipos de Autenticación Biométrica

Existen dos tipos principales de biometría en uso hoy: externa e interna. Ambos tipos de datos biométricos ofrecen a los usuarios ventajas y desventajas que hacen que uno sea más adecuado para una aplicación particular que las otras opciones.

Autenticación Biométrica Externa

La mayoría de la gente piensa en la biometría externa al hablar de esta tecnología. Has visto o usado estos sistemas, incluso si no eras consciente de tu participación. Estas opciones incluyen elementos como el escáner de huellas dactilares y facial que se encuentran en los smartphones avanzados de hoy.

La biometría externa ofrece acceso rápido y autenticación a distancia. Estas redes son ideales cuando necesitas monitorear una gran zona o identificar a una persona en una ciudad abarrotada. Hoy, redes biométricas como el sistema de reconocimiento facial usado en China le permiten vigilar autónomamente a sus ciudadanos, capturar a criminales buscados y proporcionar acceso a datos sensibles.

Problemas con la Biometría Externa Hoy

Existen varios escenarios en los que los sistemas biométricos externos fallan. En primer lugar, dependen de características fácilmente visibles como tu rostro o huella dactilar. Estos datos pueden ser recopilados y usados para falsificar el sistema. Ya se han realizado numerosos estudios que documentan cómo personas lograron hackear sistemas de reconocimiento facial simplemente usando fotos del individuo.

Autenticación Biométrica Interna

Estas limitaciones han llevado a muchos a buscar una alternativa mejor, como la biometría interna. La biometría interna se basa en tus características internas, como mediciones de tejido, disposición de venas y otros rasgos humanos vitales que son únicos para cada individuo.

La ventaja de la biometría interna es que es invisible para los observadores. Es mucho más difícil obtener un escaneo interno de la red de venas de la palma de alguien que una foto de su rostro. Además, es muy difícil replicar estos datos incluso si se tienen generalizaciones al respecto. Por lo tanto, la biometría interna brinda alta precisión y mayor resistencia al fraude.

Las formas más comunes de capturar biometría interna son mediante tomografía de coherencia óptica (OCT) y tomografía fotoacústica (PAT). El enfoque OCT crea un mapa topográfico de mediciones de tejido, mientras que el método PAT toma mediciones precisas del dedo.

Imagen Hiperespectral

La forma más avanzada de obtener biometría interna actualmente es utilizar la imagen hiperespectral. Este método fotográfico crea imágenes al irradiar la palma con longitudes de onda visibles a infrarrojo cercano con una resolución de 5 nm. El resultado es una imagen que revela datos a lo largo de un amplio espectro de longitudes de onda contiguas.

La imagen hiperespectral ofrece una variedad de ventajas sobre los métodos de escaneo tradicionales. En primer lugar, cada longitud de onda revela diferentes aspectos de la estructura interna de la palma. Por lo tanto, un solo escaneo puede proporcionar una multitud de posibles materiales para contraseñas.

Problemas con la Imagen Hiperespectral

La imagen hiperespectral ofrece algunas de las mejores opciones de seguridad en el mercado, pero tiene algunas fallas que han ralentizado su integración a gran escala. En primer lugar, es mucho más difícil administrar este tipo de seguridad biométrica ya que requiere que la persona se siente y le escaneen la palma directamente.
 

Este enfoque funcionará para áreas sensibles pero sería demasiado lento para utilizarse en un escenario masivo o a nivel de ciudad. Imagina tener que esperar a que cada pasajero del metro escanee su palma antes de poder subir al tren. La espera y los retrasos adicionales anularían cualquier beneficio de seguridad.

Requisitos Masivos de Datos

Una de las principales razones por las que la imagen hiperespectral no ha tenido una adopción masiva es el enorme tamaño de cada escaneo. El tamaño de la imagen puede afectar muchos aspectos de tu seguridad. Almacenar la palma o huellas dactilares de una persona no requiere espacio y puede hacerse en cualquier medio, desde papel hasta un sistema digital.

En comparación, una imagen hiperespectral contiene una variedad de datos profundos a través de distintas longitudes de onda, lo que resulta en un archivo masivo cargado de información. Estos datos adicionales dificultan su examen, ya que hay mucho más que revisar si buscas patrones o comparas datos.

Estudio de Autenticación Biométrica

Reconociendo la limitación inherente de este enfoque y el potencial de la tecnología, un equipo de ingenieros de la Universidad Metropolitana de Osaka en Japón publicó el estudio titulado “Identificación mediante una imagen hiperespectral transversal de una mano.”¹ Este artículo de investigación profundiza en un método novedoso para reducir la cantidad de datos necesarios para utilizar escaneos hiperespectrales con fines de seguridad.
Los ingenieros demuestran un sistema que puede generar una imagen transversal de una parte de la palma que brinda alta resolución espectral y puede identificar detalles clave como patrones de venas distintivos. También revelan cómo este nuevo sistema tiene el potencial de mejorar la identificación personal en el futuro en múltiples industrias.

El Sistema de Autenticación Biométrica Mejorado

Los ingenieros capturaron imágenes hiperespectrales con precisión y luego las dividieron en archivos más pequeños que son más adecuados para la verificación, el almacenamiento y la transferencia. El sistema integra una cámara especial, iluminación, un escáner y algoritmos informáticos para llevar a cabo esta tarea.

Cámara Hiperespectral

En el núcleo del experimento estaba la cámara hiperespectral (NH-A-S, EBA, Japón, Japón). Este dispositivo se configuró con una lente de enfoque único f=12 mm, M118FM12 que proporcionaba una resolución espectral de 5 nm en rangos que van de 400 a 1000 nm.

Escáner de Palma

Se instaló un escáner de palma sensible para capturar la red de venas y los componentes internos de la palma durante el proceso. El escáner contaba con un área de escaneo de 240 × 240 mm, lo que le permitía capturar una región específica de la palma. Cabe destacar que la unidad estaba situada a 900 mm del suelo y se inclinaba en un ángulo de aproximadamente 30 ° respecto al suelo.

Iluminación

Se utilizó iluminación para iluminar la palma y proporcionar profundidad a las imágenes. Específicamente, una lámpara halógena de 500 W se colocó bajo la sección de escaneo, proyectando luz sobre una placa de vidrio de alta transparencia de 5 mm de grosor. La placa se seleccionó por su capacidad de transmitir luz visible a infrarrojo cercano con mínima pérdida.

Computadora Personal

Cabe destacar que este sistema puede funcionar en una PC tradicional. Para este experimento, los ingenieros utilizaron una computadora portátil con un Intel (INTC ) Core i7-1068NG7 y 32 GB de RAM. No tuvo problemas para almacenar los datos del cubo hiperespectral.

Inteligencia Artificial

Un algoritmo de IA creado a medida cumple múltiples funciones en el sistema. En primer lugar, se encarga de determinar la mejor región de interés (ROI). La ROI es una zona del escaneo que ofrece la información más clara y personalizada.

La IA tomaría estos datos y crearían una imagen de cubo hiperespectral. Luego, calcularía el plano de corte ideal basándose en MediaPipe Hands de Google, una biblioteca de aprendizaje automático.

Este enfoque eliminó la necesidad de que los ingenieros crearan una nueva biblioteca de registro de imágenes, ahorrando dinero y tiempo. Los resultados son una imagen espacial-espectral 2D que proporciona parámetros de identificación distintos.

Prueba de Autenticación Biométrica

Para probar su teoría, los investigadores seleccionaron a 10 adultos sanos con edades entre 24 y 47 años. Cada sujeto tuvo su palma escaneada hiperespectralmente varias veces durante el período de tiempo preestablecido. Cabe destacar que cada participante siguió un programa de escaneo único, lo que permitió a los ingenieros tener en cuenta variables que ocurren según el tiempo y otros factores.
Cabe señalar que una lámpara halógena de 500 W se colocó bajo la sección de escaneo para iluminar la palma del sujeto desde el lado opuesto del vidrio. A partir de ahí, los datos internos escaneados se procesaron utilizando diferentes paquetes de software, incluidos Jupyter Notebook, LabVIEW e ImageJ.

Resultados de la Prueba de Autenticación Biométrica

Los resultados de la prueba revelan un gran éxito. Los ingenieros lograron una identificación fiable basada en estos datos en todos los sujetos de prueba. Curiosamente, observaron que el sistema pudo ofrecer mejores resultados con una zona escaneada más pequeña. Además, descubrieron que las imágenes hiperespectrales transversales de la palma proporcionaban diferentes características en cada longitud de onda, permitiendo una observación y autenticación en múltiples capas.

Beneficios de la Autenticación Biométrica

Esta tecnología aportará muchos beneficios al mercado. En primer lugar, ayudará a que los sistemas biométricos sean más seguros y eficientes. Para que la biometría se expanda en el mercado, la tecnología debe superar algunas de sus principales debilidades. Este último enfoque ayuda a llenar un vacío en el sector y promete ofrecer alta seguridad con costos mínimos.

Aplicaciones de la Autenticación Biométrica

Existen varias aplicaciones potenciales para esta tecnología, que van desde el sector comercial hasta usos médicos y militares. La capacidad de autenticar a una persona de forma rápida y precisa es crucial para muchas industrias; a continuación, se presentan algunas aplicaciones potenciales de esta tecnología en el futuro.

Seguridad

El uso más evidente de estos sistemas es mejorar la seguridad. En el futuro, tu huella de palma podría ser la forma en que realices pagos sin conexión, accedas a tu hogar o incluso arranques tu vehículo. Por lo tanto, es vital que estos sistemas sean lo más precisos y accesibles posible.

Médico

El sector médico podría aprovechar esta tecnología para garantizar la identidad de sus pacientes. Desde la mala praxis hasta el fraude y errores humanos simples, el sector médico necesita una forma de verificar eficientemente la identidad de una persona antes de brindarle atención médica. Este sistema podría ofrecer una alternativa asequible que prevenga diagnósticos erróneos y otros errores que resultan en pérdidas y sufrimiento innecesario.

Investigadores del Estudio de Autenticación Biométrica

Takashi Suzuki dirigió el estudio hiperespectral. Trabajó con un equipo de ingenieros y científicos de la Universidad Metropolitana de Osaka en Japón. Ahora, el equipo busca ampliar los escenarios de uso de la tecnología y crear métodos más asequibles y accesibles para obtener e integrar la tecnología a gran escala.

Empresas Innovadoras que Lideran el Mercado de la Biometría

Hay muchas empresas que actualmente tienen alguna forma de I&D centrada en la biometría. Desde compañías que buscan utilizar tu retina para acceder a tu cuenta de criptomonedas hasta escáneres de retina usados para mantener tus posiciones valiosas protegidas, no falta fabricantes involucrados en el mercado. Aquí hay una empresa que ha dedicado un esfuerzo considerable para crear un sistema biométrico fiable que mejore su ROI y experiencia de usuario.

Alibaba Group Holding Limited

Alibaba Group Holding Limited (BABA ) ingresó al mercado en 1999 para conectar a comerciantes y consumidores a través de un mercado digital. Desde entonces, la empresa se ha convertido en uno de los mayores proveedores de comercio electrónico en línea del mundo por volumen. Hoy, cuenta con cientos de millones de usuarios activos y conecta a miles de comerciantes con clientes a diario.
Alibaba ha estado trabajando discretamente en un sistema de pago biométrico desde 2004. El sistema, llamado “Smile to Pay”, utiliza reconocimiento facial para permitir a los usuarios realizar pagos. Aunque aún se encuentra en fase de pruebas beta, los ejecutivos de la empresa declararon que esperan utilizar la tecnología para autorizar pagos desde la billetera AliPay simplemente con un escaneo facial.

Alibaba es un sitio de comercio electrónico masivo que tiene clientes y asociaciones con algunos de los mayores gigantes tecnológicos del mundo. Su posicionamiento y acceso a una enorme red de clientes y comerciantes hacen que Alibaba esté bien posicionada para integrar cualquier solución biométrica con éxito. Por lo tanto, BABA merece una investigación más profunda.

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Nunca Olvides Tus Llaves de Nuevo – Autenticación Biométrica

El impulso para utilizar la biometría está en aumento a nivel global. Corporaciones, consumidores y gobiernos están impulsando esta tecnología. De manera impresionante, este último desarrollo ofrece una forma fiable y eficaz de mejorar los resultados, reducir los costos de almacenamiento y computación, y proporcionar seguridad confiable. Por lo tanto, este trabajo podría tener un efecto revolucionario en el mercado en el futuro.
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Estudios Referenciados:

^{1. Suzuki, T. (2025). Identificación personal mediante una imagen hiperespectral transversal de una mano. Journal of Biomedical Optics, 30(2), 023514. https://doi.org/10.1117/1.JBO.30.2.023514}