Veu i signatura per a saber qui és
Independentment de la seva característica biomètrica, el sistema ha de disposar d'un sensor adequat per a llegir la dada biomètrica. Però igual d'important és comptar amb una eina de comparació entre el mesurat i el guardat. És a dir, disposar d'una base de dades adequada. Per a repetir les sessions i comparar els resultats de diversos algorismes és necessari utilitzar una rica base de dades. També és important que els sensors siguin capaços de detectar esforços de falsificació.
Davant la necessitat d'una base de dades biomètrica, el Departament d'Electrònica i Telecomunicacions de l'Escola Tècnica Superior d'Enginyeria de Bilbao va iniciar fa uns anys el desenvolupament d'una base de dades que recollís les característiques biomètriques de centenars de persones, entre moltes altres d'Espanya
juntament amb la universitat. En l'actualitat, per a completar aquesta base de dades s'està treballant especialment en l'estudi de la veu, les signatures i l'escriptura.
Quant a la veu, les tècniques habituals utilitzen, en general, característiques segmentals per a diferenciar a les persones. Un d'ells és l'anomenat timbre de la veu, que pot millorar-se malgrat els bons resultats. Precisament, els investigadors de la UPV volen millorar aquest sistema mesurant el ritme de la veu i l'entonació, entre altres. La seva intenció és integrar totes aquestes característiques en la base de dades. De fet, s'ha comprovat que quan es combinen diversos sistemes biomètrics o se sumen alguns paràmetres d'una mateixa característica biomètrica, l'error medio sempre és menor que el de cada sistema independent.
Signatura a examen
A més de la veu, volen incloure la signatura en aquesta base de dades. El coneixement automàtic de les signatures es pot dividir en dues grans àrees segons la forma de recollida de dades: signatures en línia i off line.
En la signatura o escriptura offline es pren un document del passat i s'escaneja per al processament de la imatge. Totes les característiques de la signatura seran derivades de la seva aparença espacial. Per tant, la falsificació és més senzilla, ja que el falsificador només ha d'imitar l'aspecte de la signatura.
En el cas de la signatura en línia o l'escriptura, no obstant això, no sols analitzen l'aspecte espacial de la signatura, sinó també la seva informació dinàmica. Utilitzen una taula de digitalització i un llapis de digitalització que recullen en tot moment la trajectòria del llapis, la pressió o força que s'exerceix en escriure, la inclinació del llapis, etc. En el moment d'accedir a les dades on-line, el signant ha d'estar present, ja que els moviments del llapis es mesuren a mesura que es van signant o escrivint.
Però, com es desenvolupa la base de dades? Cada usuari de la base de dades de signatures ha de realitzar la seva pròpia signatura i la imitació de la signatura d'altres usuaris per a formar d'alguna manera el sistema.
Menys errors
Un sistema segur de reconeixement biomètric no hauria de fer cap mala acceptació ni negació, però en la majoria dels casos ocorre així. L'error en el coneixement online de signatures és aproximadament del 4%. És a dir, es descarten un 4% de signatures reals i d'altres falsificacions acceptades. Quant al coneixement off line, aquesta xifra és bastant superior (20%).
En el cas de la veu s'ha produït un error relativament petit. No obstant això, són resultats provisionals. De fet, en l'actualitat s'estan combinant diferents paràmetres de la veu per a obtenir resultats més precisos.
Zu idazle
Zientzia aldizkaria
