Verificar la identidad mediante expresiones faciales

Que el usuario legítimo de un teléfono inteligente deba mostrarle a este su rostro para que le reconozca y se desbloquee, es un protocolo de seguridad bastante bueno.

Al igual que con cualquier otro sistema anterior de identificación de persona por examen biométrico (huellas dactilares, escaneos de retina…), la identificación por reconocimiento facial también tiene puntos débiles. Un ladrón podría desbloquear tu teléfono acercándolo a tu cara mientras duermes o utilizar una foto tuya de las redes sociales para hacer lo mismo.

El equipo de Zheng Sun y D.J. Lee, de la Universidad Brigham Young en Estados Unidos, ha ideado una forma más segura de utilizar el rostro para la autentificación de usuario.

El nuevo sistema requiere tanto la identidad facial del usuario como un movimiento facial específico. Las expresiones faciales más peculiares y características de una persona son muy difíciles de generar artificialmente a partir de imágenes de ella o de imitar por otra persona aunque esta logre hacer pasar su rostro como el del usuario legítimo.

En su estudio preliminar, Lee y Sun grabaron 8.000 vídeos de 50 sujetos que hacían movimientos faciales como parpadear, dejar caer la mandíbula, sonreír o levantar las cejas, así como muchas otras muecas aleatorias, para entrenar a la red neural.

Las muecas de cada persona pueden llegar a ser mucho más complejas y singulares de lo que creemos, de modo que imitarlas lo mejor posible no baste para engañar a un sistema como el desarrollado por el equipo de Lee. (Foto: BYU)

Las redes neurales artificiales son modelos matemáticos inspirados en el cerebro humano. A pesar de ser mucho más simples que sus homólogos biológicos, las redes neurales artificiales funcionan como redes de neuronas y son capaces de procesar información compleja.

Tras grabar los videos, Lee y Sun crearon un conjunto de datos de pares positivos y negativos de movimientos faciales e introdujeron puntuaciones más altas para los pares positivos (los que coincidían). Actualmente, con el pequeño conjunto de datos, la red neuronal entrenada verifica las identidades con una precisión superior al 90%. Lee y Sun confían en que la precisión pueda ser mucho mayor con un conjunto de datos más amplio y mejoras en la red neural.

El propósito de esta nueva tecnología, según explica Lee, no es competir con Apple ni que la aplicación se centre en el acceso al smartphone. En su opinión, el nuevo sistema tiene una gama de aplicaciones potenciales mucho más amplia, que incluye el acceso a zonas restringidas en el lugar de trabajo, el uso de servicios bancarios por internet, o incluso la entrada sin llave a la habitación de hotel contratada o al propio vehículo. (Fuente: NCYT de Amazings)