Tecnologías de identificación remota y de reconocimiento facial, han cobrado gran importancia durante la pandemia, principalmente en la banca, la telemedicina y los cursos online.
El académico de Ciencia de la Computación de Ingeniería de la Universidad Católica (UC), Domingo Mery, es uno de los investigadores chilenos que lidera la investigación y el desarrollo de algoritmos en aplicaciones de reconocimiento facial.
Para evitar la propagación del Covid-19, el investigador de Ingeniería UC recomienda seguir invirtiendo en soluciones tecnológicas locales sin contacto para identificar a personas, ante la buena respuesta que han tenido por parte de los usuarios.
“Durante la pandemia, han cobrado gran importancia dos modalidades en la identificación de personas. Por una parte, existe una gran necesidad de identificar a las personas de manera remota, principalmente en todo lo relacionado con la banca, la telemedicina y los cursos online”, señaló Mery.
En la identificación remota, precisó el académico, se han empezado a desarrollar aplicaciones basadas en reconocimiento facial. Sin embargo, dijo, al no estar libres de fraude, no se han masificado todavía, haciendo que la gran mayoría de aplicaciones remotas siga usando la “password” como forma de validación.
“Por otra parte, en el modo presencial, con el fin de evitar la propagación del Covid-19, ha sido sumamente importante realizar el proceso de identificación sin tener que tocar dispositivo alguno, lo que podría desplazar a futuro el uso de la huella digital como método biométrico”, destacó el ingeniero electrónico.
Domingo Mery agregó que aquí, una vez más, el reconocimiento facial puede ser una opción, pero presenta el problema de tener un pobre rendimiento en personas que usen mascarilla, lo cual significa que el usuario tiene que descubrir su rostro por algunos segundos para realizar el proceso de validación.
“Para que una característica fisiológica sea usada en biometría, esta debe ser universal, única y permanente, como el iris, la cara o la oreja. Adicionalmente debe ser medible, aceptada por las personas y algo no menor, no debe ser falsificable”, explicó el académico de Ciencia de la Computación UC.
El profesor adelantó que existen investigaciones que tratan de usar algún atributo biométrico para identificar a una persona. Una de ellas, salió publicada en MIT Technology Review, sobre un láser infrarrojo que puede detectar el ritmo cardiaco de una persona a 200 metros de distancia.
“Es sabido que a partir de señal del pulso cardiaco de una persona se puede extraer una firma cardiaca como atributo biométrico. Lo novedoso de este sensor es que podría detectar el movimiento de la superficie causado por el latido del corazón incluso a través de la ropa”, añadió Mery.
Para los investigadores UC, los principales desafíos que enfrentan estos desarrollos son obtener mayor robustez, seguridad y privacidad. Esto significa validar correctamente a una persona, disminuir el fraude o probabilidad de robo de información biométrica, y asegurar la privacidad de las personas.
Reconocimiento facial
Junto a un grupo de estudiantes, el profesor Domingo Mery desarrolló un sistema automatizado de control de asistencia estudiantil, que combina los avances de la tecnología de reconocimiento facial y la calidad de las imágenes registradas por las cámaras de los smartphones.
El sistema automatizado de asistencia estudiantil, basado en el reconocimiento facial de las imágenes digitales, contribuye a la gestión de este tipo de tareas, porque permite ahorrar tiempo a los profesores y estudiantes. También evita las falsas asistencias a clases.
En esta aplicación, el usuario puede tomar una o varias imágenes desde su smartphone para registrar a todos los alumnos presentes. El algoritmo propuesto por los investigadores, detecta las caras en la imagen registrada y reconoce a los alumnos presentes o ausentes en orden.