Hasiera »   Jakintza hedatuz »   Ahotsa eta sinadura, nor den jakiteko

Ahotsa eta sinadura, nor den jakiteko

• Zabaldu:
• Twitter
• Facebook
• Emaila

Ezaugarri fisiologikoen bidezko identifikazioa gorputz-atalen neurketetan oinarritzen da. Besteak beste, hatz-markak, aurpegia, irisa, eskuaren geometria, DNA edo erretina erabiltzen da lanabes gisa. Portaerako ezaugarrien bidezko ezagutzan, berriz, pertsona baten hainbat jarduera hartzen dira kontuan, hala nola ahotsa, idazkera, sinadura, ibilera, tekleatzea edo ordenagailuaren sagua mugitzeko modua.

Ezaugarri biometrikoa edozein dela ere, sistemak datu biometrikoa irakurtzeko sentsore egokia izan behar du. Baina hori bezain garrantzitsua da neurtutakoa eta gordetakoa alderatzeko tresna ere edukitzea. Alegia, datu-base egokia izatea. Saioak behin eta berriz errepikatzeko eta hainbat algoritmoren emaitzak parekatzeko, ezinbestekoa da datu-base aberats bat erabiltzea. Era berean, garrantzitsua da sentsoreak gai izatea faltsutzeko ahaleginak igartzeko.

Datu-base biometrikoaren premia ikusirik, Bilboko Ingeniaritza Goi Eskola Teknikoko Elektronika eta Telekomunikazio Saila ehunka pertsonaren ezaugarri biometrikoak bilduko zituen datu-basea garatzen hasi zen duela urte batzuk, Espainiako beste hainbat

unibertsitaterekin batera. Gaur egun, datu-base hori osatzeko, bereziki ahotsa, sinadurak eta idazkera aztertzen dihardute EHUn.

Ahotsari dagokionez, ohiko teknikek, oro har, ezaugarri segmentalak erabiltzen dituzte pertsonak ezberdintzeko. Horietako bat ahotsaren tinbrea deritzona da, eta emaitza nahiko onak lortu arren, sistema hori hobetu daiteke. Hain zuzen ere, EHUko ikertzaileek sistema hori hobetu nahi dute, besteak beste, ahotsaren erritmoa eta intonazioa neurtuz. Ezaugarri horiek guztiak datu-basean txertatzea da haien asmoa. Izan ere, ikusi dute sistema biometriko batzuk uztartzen direnean edota ezaugarri biometriko beraren parametro batzuen batura egiten denean, batez besteko errorea sistema independente bakoitzarena baino txikiagoa izaten dela beti.

Sinadura aztergai

Ahotsa ez ezik, sinadura ere txertatu nahi dute datu-base horretan. Sinaduren ezagutza automatikoa bi arlo nagusitan bana daiteke datuak jasotzeko moduaren arabera: on line eta off line sinadurak.

Off line sinaduran edo idazkeran iraganeko dokumentu bat hartu eta eskaneatu egiten da, irudi horren prozesamendua egiteko. Sinaduraren ezaugarri guztiak itxura espazialetik eratorriak izango dira. Beraz, faltsutzea errazagoa da, faltsifikaziogileak sinaduraren itxura soilik imitatu behar baitu.

On line sinaduran edo idazkeraren kasuan, ordea, sinaduraren itxura espaziala ez ezik, haren informazio dinamikoa ere aztertzen dute. Digitalizazio-taula bat eta digitalizazio-lapitza erabiltzen dute, eta une oro lapitzaren ibilbidea, idaztean egiten den presioa edo indarra, lapitzaren inklinazioa eta abar jasotzen dituzte. Datuak on line eskuratzeko unean, sinatzaileak bertan egon behar du, sinatu edo idatzi ahala neurtzen baitira lapitzaren mugimenduak.

Baina, nola garatzen da datu-basea? Sinaduren datu-basearen erabiltzaile bakoitzak bere sinadura propioa eta beste hainbat erabiltzaileren sinaduraren imitazioa egin behar ditu, sistema nolabait trebatzeko.

Errore gutxiago

Ezagutze biometrikoko sistema seguru batek ez luke onarpen eta ukapen okerrik egin beharko, baina kasu gehienetan gertatzen dira horrelakoak. Sinaduren on line ezagutzan gutxi gorabehera errorea % 4koa da. Alegia, % 4 benetako sinadura baztertzen dira eta beste hainbeste faltsifikazio ontzat hartu. Off line ezagutzan, berriz, kopuru hori dezente handiagoa da (% 20).

Ahotsaren kasuan, nahiko errore txikia lortu dute. Dena den, behin-behineko emaitzak besterik ez dira. Izan ere, egun, ahotsaren hainbat parametro konbinatzen dihardute emaitza zehatzagoak lortzeko asmoz.