En el actual contexto de sociedad digitalizada en el que vivimos, la seguridad a la hora de acceder a datos personales juega un papel fundamental para el avance de la tecnología dentro del día a día. El progreso que estamos viviendo en estos últimos años en tecnologías como la Inteligencia Artificial permite que nuevos sistemas de reconocimiento biométrico puedan alcanzar el mercado de consumo e incorporarse en dispositivos de nuestra vida cotidiana, ofreciendo niveles de seguridad que hasta hace poco eran impensables.
El caso de los sistemas de reconocimiento facial es quizás el más manifiesto, donde los nuevos modelos basados en deep learning -una vertiente de la Inteligencia Artificial basada en redes neuronales- ha sido capaz de superar las capacidades del ser humano en diversos escenarios. No obstante, existen líneas de investigación en otras direcciones que tratan de abarcar un espectro mucho más amplio de patrones biométricos, como los sistemas de reconocimiento de firma manuscrita, habla, iris, huella dactilar, palma de mano, oreja, esclera o patrones de movimiento al caminar, por ejemplo.
Biometría facial: tecnología para autenticación y verificación de la identidad
En los últimos años, la fuerte demanda y los retos planteados en los sistemas de verificación facial han intensificado nuestra presencia en esta área de la mano de los últimos avances en inteligencia artificial basada en procesamiento de imagen y, en concreto, haciendo uso de redes neuronales y deep learning. Si bien estos sistemas alcanzan prestaciones hasta hace poco tiempo inimaginables, en la actualidad surgen nuevos retos técnicos y éticos que deben ser abordados meticulosamente para poder alcanzar el mercado de una manera confiable.
Reconocimiento facial “in the wild”
Los sistemas de verificación facial están cada vez más cerca de su estabilización en el mercado y la electrónica de consumo, por lo que la necesidad de modelos robustos capaces de funcionar con tasas de error muy reducidas para casi cualquier escenario, es la principal prioridad. Para ello es necesario su funcionamiento de manera agnóstica a diferentes condiciones de captura (e.g. interiores, exteriores, distintos tipos de iluminación y dispositivos de captura), poses extremas, oclusiones parciales (e.g. gorras, bufandas, gafas) o reconocimiento ante paso del tiempo.
Suplantación de identidad
Hoy en día nos podemos encontrar con distintos tipos de ataques de suplantación de identidad que conllevan un grave riesgo de seguridad en los sistemas de reconocimiento facial. Modelos con prestaciones cercanas al 99.9% fallan al presentarles una simple cara impresa en papel. El fácil acceso a gran cantidad de información multimedia en redes sociales –como Instagram o Facebook– hace que sea muy sencillo adquirir imágenes ilícitas de distintos usuarios para llevar a cabo este tipo de ataques. Esto pone en evidencia la urgente necesidad de proteger estos sistemas ante los diferentes intentos de suplantación de identidad por medio de impresión de fotografías o reproducción de vídeos para simular la cara de una persona; reconstrucciones 3D o máscaras (de silicona o rígidas) para tener la apariencia de determinado usuario; maquillaje, etc.
Nuestra tecnología para la detección de este tipo de ataques en imagen facial ha sido reconocida a nivel mundial y permite adaptarse a prácticamente cualquier escenario. Todo ello pudo demostrarse con la participación en el reto propuesto del CVPR 2019 en el que se proponía la detección empleando información multimodal, es decir, imagen infrarroja, imagen convencional RGB y profundidad.
Automatización de los procesos
En el contexto de reconocimiento facial, existe una necesidad creciente de automatización en los procesos de registro de usuarios, tanto para dar de alta a nuevos clientes como para proporcionar acceso seguro a datos personales en los procesos de onboarding digital. En este sentido, varios sectores como la banca, los hoteles, los sistemas de pago o el control de fronteras, están siendo los principales actores dinamizantes de este tipo de sistemas.
En la mayoría de los casos, estos procesos requieren verificar que el documento identificativo –DNI, pasaporte o carné de conducir- presentado ante el sistema se corresponde de manera indiscutible con la identidad del usuario que lo porta. Del mismo modo, juegan un papel relevante todos los mecanismos periféricos -como la tecnología que permite la identificación de un tipo de documento concreto o aquella que reconoce los datos que aparecen en el mismo (Optical Character Recognition – OCR, por sus siglas en inglés) que tratan de recopilar información acerca del individuo (a partir del documento de identidad) y el análisis de manipulaciones del propio documento. Una vez verificadas todas estas etapas, se podría dar de alta un usuario en un proceso bancario, dar acceso en pasos fronterizos o autorizar un pago, todo de manera remota y sin necesidad de supervisión humana.
Sesgo racial, de género o edad
Uno de los grandes desafíos éticos se centra en los criterios de equidad en cuestiones como raza, género, o edad. Los modelos actuales generados para esta tarea hacen uso de bases de datos extensas para su entrenamiento, adquiriendo las características inherentes de las mismas. De este modo, si los datos empleados para el entrenamiento de los modelos de reconocimiento facial tienen un sesgo racial o de género, el sistema se verá afectado si no se toman las medidas oportunas.
Expertise biométrico, avalado y premiado internacionalmente
Nuestros expertos en tecnologías biométricas han participado en competiciones internacionales para la detección de ataques de suplantación de identidad en escenarios de movilidad. En 2017, obtuvieron la mejor puntuación en todas las pruebas de la competición organizada en el marco de la conferencia IJCB 2017; y este mismo año, han alcanzado el octavo puesto a nivel mundial, en la competición CVPR 2019 que ha contado con más de 300 participantes de diferentes partes del mundo.
Gracias a nuestro expertise en soluciones biométricas de reconocimiento facial, podemos aportar soluciones para los retos planteados: verificación facial robusta, suplantación de identidad, automatización de procesos y sesgo racial, de género o edad; abarcando desde la investigación básica de los métodos más seguros, hasta su implementación y despliegue, listo para su integración en cliente.
Nuestra presencia en todo el ciclo de vida del producto nos posiciona favorablemente para adaptarnos y dar solución a los nuevos retos planteados por las necesidades de mercado, tal y como ha podido comprobarse en los últimos años gracias a la participación en numerosos proyectos de investigación y con referencias internacionales en los sectores de la banca y juego online, entre otros.
Además de los sistemas centrados en el reconocimiento facial, trabajamos también con sistemas basados en biometrías de firma manuscrita y reconocimiento de locutor. El primero se centra en analizar las particularidades del trazo realizado al realizar una firma para poder identificar al autor de la misma, mientras que el segundo analiza las características intrínsecas en el patrón de la voz de cada individuo. Una de estas aplicaciones ya se encuentra en el mercado de la mano de Samsung, que ha integrado nuestra la tecnología de Verificación de Firma Dinámica (DSV) en los dispositivos Samsung Galaxy Note, que permite acceder y firmar de forma segura cualquier documento en cualquier lugar; o la implantación de un sistema de reconocimiento de locutor para los clientes de una gran compañía aseguradora.
Autor: David Jiménez-Cabello, responsable técnico de Biometría en el área de Información Multimodal de Gradiant
