La forma en que camina y sus pasos podrían usarse como datos biométricos en la seguridad del aeropuerto en lugar de tomar huellas dactilares y escanear los ojos.

Investigadores de la Universidad de Manchester en colaboración con la Universidad de Madrid han desarrollado una inteligencia artificial (IA) de última generación, Sistema de verificación biométrica que puede medir la marcha o el patrón de marcha de un ser humano. Puede verificar con éxito a un individuo simplemente caminando sobre una almohadilla de presión en el piso y analizando los pasos 3-D y los datos basados ​​en el tiempo.

Los resultados, publicado en una de las principales revistas de investigación sobre aprendizaje automático, los Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas (TPAMI) a principios de este año, mostró que, de media, el sistema de inteligencia artificial desarrollado identificó correctamente a un individuo casi el 100% del tiempo, con solo una tasa de error de 0,7.

Biometría física, como huellas dactilares, reconocimiento facial y escáneres de retina, actualmente se utilizan más comúnmente con fines de seguridad. Sin embargo, la llamada biometría del comportamiento, como el reconocimiento de la marcha, también captura firmas únicas entregadas por los patrones naturales de comportamiento y movimiento de una persona. El equipo probó sus datos utilizando una gran cantidad de los llamados 'impostores' y una pequeña cantidad de usuarios en tres escenarios de seguridad diferentes del mundo real. Estos eran puntos de control de seguridad del aeropuerto, el lugar de trabajo, y el entorno del hogar. El enfoque ofrece el potencial para complementar los sistemas de seguridad actuales en los aeropuertos, oficinas y el hogar como ha demostrado la investigación.

Dr. Omar Costilla Reyes, de la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de Manchester y quien dirigió la investigación, explica:"Cada ser humano tiene aproximadamente 24 factores y movimientos diferentes al caminar, resultando en que cada persona individual tenga un único, patrón de marcha singular. Por lo tanto, se puede utilizar la monitorización de estos movimientos, como una huella dactilar o un escaneo de retina, reconocer e identificar o verificar claramente a un individuo ".

Para crear el sistema de inteligencia artificial que las computadoras necesitan para aprender tales patrones de movimiento, el equipo recopiló la base de datos de pasos más grande de la historia (hasta la fecha), que contiene casi 20, 000 señales de pasos de 127 personas diferentes. Para compilar las muestras y el conjunto de datos, el equipo utilizó sensores exclusivos para el piso y cámaras de alta resolución.

Fue este conjunto de datos, que se llama SfootBD, que el Dr. Costilla Reyes utilizó para desarrollar los modelos computacionales avanzados necesarios para la verificación biométrica automática de huellas presentados en TPAMI.

El Dr. Costilla Reyes agregó:"Centrarse en el reconocimiento de la marcha no intrusiva mediante el monitoreo de la fuerza ejercida en el piso durante un paso es muy desafiante. Eso es porque distinguir entre las variaciones sutiles de una persona a otra es extremadamente difícil de definir manualmente, por eso tuvimos que idear un nuevo sistema de inteligencia artificial para resolver este desafío desde una nueva perspectiva ".

Uno de los beneficios clave de utilizar el reconocimiento de huellas es, a diferencia de ser filmado o escaneado en un aeropuerto, el proceso es no intrusivo para el individuo y resistente a las condiciones ambientales de ruido. La persona ni siquiera necesita quitarse el calzado cuando camina sobre las almohadillas de presión, ya que no se basa en la forma de la huella en sí, sino en su forma de andar.

Otras aplicaciones de la tecnología incluyen pasos inteligentes que podrían reconocer la neurodegeneración, lo que podría tener implicaciones positivas en el sector de la salud. Esta es otra área en la que el Dr. Costilla Reyes pretende avanzar en su investigación con reconocimiento de pasos.

Añadió:"La investigación también se está desarrollando para abordar el problema sanitario de los marcadores del deterioro cognitivo y la aparición de enfermedades mentales". mediante el uso de datos de pasos sin procesar de un sensor de piso de área amplia que se puede implementar en viviendas inteligentes. El movimiento humano puede ser un nuevo biomarcador de deterioro cognitivo, que se puede explorar como nunca antes con nuevos sistemas de inteligencia artificial "