persona del oído

Entrada segura a casa inteligente mediante huella auricular

Crédito: CC0 Public Domain

Las huellas dactilares y el ADN son formas de biometría ampliamente conocidas, gracias a los dramas criminales de la televisión. Pero a medida que la tecnología avanza en el Internet de las cosas, la interconexión de dispositivos informáticos en objetos comunes, se buscan otras formas de biometría para la seguridad. Por ejemplo, las características físicas distintivas de los usuarios se utilizan cada vez más en informática como formas de identificación y restricción de acceso. Los teléfonos inteligentes usan huellas dactilares, escaneos de iris y reconocimiento facial de esta manera. Otros datos biométricos que es probable que se utilicen son las retinas, las venas y las huellas de la palma de la mano.

El oído es otro biométrico potencial. Según una investigación publicada recientemente en el Revista de imágenes electrónicas, la tecnología de reconocimiento de oídos, o “huellas de los oídos”, podrían algún día usarse como identificación personal para proteger hogares inteligentes a través de teléfonos inteligentes.

Seguridad para una vida inteligente

Sana Boujnah, de la Universidad de Túnez El Manar y sus colegas proponen que la ubicuidad de los teléfonos inteligentes combinada con la tendencia en desarrollo hacia la vida inteligente hará que la biometría sea un elemento importante para incorporar en los hogares del futuro. Además de ser una característica única de un individuo, un biométrico debe ser universal y permanente, y el oído cumple con esos criterios. Investigaciones anteriores han demostrado que incluso los gemelos idénticos tienen diferencias en sus oídos, y la estructura del oído es más o menos permanente, mostrando pocos cambios a lo largo de la vida.

Al proponer incorporar la biometría de huella auricular en una aplicación de teléfono inteligente, los autores esperan superar barreras como el costo prohibitivo y la instalación compleja. Visualizan su sistema como asequible, escalable a nuevos dispositivos y familiar para la mayoría de los usuarios.

“La casa inteligente tiene varios beneficios, como proporcionar mayor comodidad, seguridad y uso racional de recursos como la energía, lo que contribuye a ahorros significativos”, dijeron los autores. “Dado que la huella de la oreja es un rasgo físico alentador que se ha promovido recientemente como un activo biométrico, lo proponemos como una alternativa a otros datos biométricos populares gracias a su singularidad y estabilidad”.

Ventajas de la huella auricular

Las personas se reconocen instintivamente a través de rasgos corporales como la forma de andar y la voz. Extraer y medir características tales como una firma biométrica es difícil usando métodos de visión por computadora. En los últimos años, los métodos biométricos se han integrado en los dispositivos móviles para ofrecer ventajas de seguridad sobre las prácticas tradicionales. Sin embargo, estos sistemas de autenticación convencionales utilizan códigos alfanuméricos y gráficos o patrones basados ​​en clics que pueden ser difíciles de recordar o fácilmente pirateados.

Los autores creen que el oído es preferible a otros datos biométricos porque es un “biométrico pasivo”. A diferencia de las técnicas de reconocimiento facial, su eficacia no se ve comprometida por el vello facial y las expresiones de emoción. Además, la distribución del color de la oreja es más uniforme que en un iris o una retina. “La oreja es más pequeña que la cara, lo que significa que es posible trabajar de manera más eficiente y rápida con imágenes de menor resolución”, dijeron los autores. También reconocen que el pelo que cubre la oreja puede ser un problema.

Resultados alentadores

La primera investigación sobre la identificación de la oreja se llevó a cabo en 1890. Los refinamientos posteriores dividieron la oreja en siete características distintivas: hélice, concha, antihélix, mecha de hélice, muesca intertrágica, trago y antitrago. El enfoque de los autores combina el dominio de la frecuencia y las características locales. A través de una serie de estimaciones y extracciones, las características del oído se fusionan en una característica de identificación. Los autores evaluaron la investigación utilizando dos bases de datos de imágenes y una máquina de vectores de apoyo, K-vecino más cercano (KNN) y clasificadores de bosque aleatorios. Registraron las mejores precisiones de 93,88% y 92,5%, respectivamente, con el clasificador KNN.

El rendimiento de los métodos de reconocimiento de oídos previamente existentes no se sostiene con un contraste de iluminación variable, un punto de vista cambiante y un registro de imagen inadecuado. Los resultados de esta investigación muestran una mejora significativa del rendimiento con respecto a las técnicas actuales. Los autores informan que se sienten alentados por la velocidad y la solidez de su método propuesto, que podría ser la clave para construir un sistema biométrico del oído del mundo real.


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