BIOMETRÍA

BIOMETRÍA DACTILAR

TECNOLOGÍA: BIOMETRÍA DACTILAR

Para que una solución biométrica por impresión dactilar sea exitosa, debe contemplar los siguientes aspectos:

1. Captura de huella

Es fundamental elegir un buen escáner de huella (lector biométrico) que garantice la captura de una imagen de buena calidad, que implemente los algoritmos necesarios para evitar los fraudes, que opere adecuadamente en las condiciones ambientales donde se utilizarán, que tengan la durabilidad requerida, que logre capturar huellas de personas de diferentes edades y ocupaciones, que esté certificado por el FBI, entre otros aspectos cuya importancia se debe evaluar de acuerdo a las necesidades de cada proyecto.
(Referencia: https://www.fbibiospecs.cjis.gov/Certifications).

 

2. Detección de dedo falso

Es de suma importancia que se considere esta funcionalidad y que estos algoritmos y sensores sean implementados en el escáner de huella. Existen diversas tecnologías provistas por distintos fabricantes, optar por algoritmos extensamente probados y solicitar referencia de empresas que ya usan equipos con estas características.
(Referencia: Common Criteria certification for fingerprint spoof detection in a biometric device – Certification by German certification body BSI).

 

3. Calidad de imagen

La calidad de la imagen de huella es vital para un buen procesamiento biométrico, es decir, para lograr precisión y velocidad; por tanto, es importante que se considere algoritmos de verificación de la calidad de la imagen y que sean implementados en el escáner de huella, es decir, que no permitan una captura de huella si la calidad no es la adecuada, para evitar que la imagen sea rechazada posteriormente provocando incremento de costos y tiempo en reproceso . Existen diversas tecnologías provistas por distintos fabricantes, optar por algoritmos extensamente probados y solicitar referencia de empresas que ya usan equipos con estas características.
(Referencia: NIST Fingerprint Image Quality / PIV IQS del FBI).

 

4. Extracción de minucias

Este proceso se realiza mediante un algoritmo matemático que detecta las principales características de la huella y las convierte en un vector de datos que servirá luego para la comparación biométrica. Es importante entonces elegir un algoritmo suficientemente robusto y con desempeño comprobado en aplicaciones reales, que involucre grandes volúmenes de huellas y que detecte una cantidad de minucias suficientes para que el algoritmo de comparación sea capaz de distinguir una de otra en miles de millones.
(Referencia: https://www.fbibiospecs.cjis.gov/Certifications / Fingerprint Vendor Technology Evaluation – FpVTE / Minex II).

 

5. Cifrado de huella

Para garantizar la integridad de la imagen/minucias transmitidas desde el escáner de huella (lector biométrico) hasta la computadora y posteriormente a través del internet al motor biométrico, es necesario implementar mecanismos de cifrado y firma digital en el mismo escáner de huella. Asimismo, es necesario asegurarse que efectivamente la huella fue obtenida con un escáner de huella autorizado y esto se logra usando criptografía asimétrica para establecer un canal seguro entre el escáner de huellas y el motor biométrico; esto evitará por ejemplo que se suplante una huella a partir de una imagen o reemplazo de huella durante la transmisión o uso de escáner de huellas no autorizados en el entorno.
(Referencia: 3DES / AES / X9.84 biometric token).

 

6. Comparación biométrica

Este proceso se realiza mediante un algoritmo matemático que evalúa la semejanza entre las minucias de 2 huellas dando como resultado un numero entero denominado “score”. Un punto importante es definir un “umbral” de comparación el cual servirá para decidir si las huellas comparadas las consideraremos iguales o diferentes, es decir, si el “score” es mayor al “umbral” diremos que las huellas son iguales, caso contrario las huellas serán diferentes. Al ser el umbral un número arbitrario, existirán huellas iguales que por distintas razones darán un score menor al umbral y se calificarán como diferentes considerándose un falso rechazo; de igual modo, existirán huellas diferentes que por distintas razones darán un score mayor al umbral y se calificarán como iguales considerándose una falsa aceptación. En aplicaciones prácticas, se elige un umbral lo suficiente alto como para evitar falsas aceptaciones, pero también no generar demasiados falsos rechazos. Entonces la elección de un umbral adecuado será un gran reto y debe hacerse en base a la experiencia y los requerimientos puntuales de la solución.
Sin embargo, lo más importante es elegir un algoritmo suficientemente robusto y con desempeño comprobado en aplicaciones reales, que involucre grandes volúmenes de huellas, capaz de distinguir una de otra en miles de millones y efectuar miles búsquedas y con altos niveles de precisión.
(Referencia: https://www.fbibiospecs.cjis.gov/Certifications / Fingerprint Vendor Technology Evaluation – FpVTE / Minex II).