1. Antecedentes e historia

Aunque el uso del iris como técnica biométrica tiene sus antecedentes en el siglo XIX, cuando Alphonse Bertillon trabajó en métodos para identificar a una persona con base en sus ojos (Bertillon, 1885) y en la década de 1930, con los trabajos de Frank Burch, que analizó las diferencias en el iris de las personas y sugirió que podrían usarse para identificar a la gente; su aplicación práctica tuvo que esperar hasta la patente para un “Iris recognition system”, de 1987 (Flom & Safir, 1987).

Sin embargo, fue hasta los primeros años de este siglo cuando su uso se incrementó, en parte por la maduración de las tecnologías necesarias y en parte por el vencimiento de la patente antes mencionada (Innovatrics, 2022).

2. ¿Qué es el iris?

Es una membrana coloreada y circular. El color del iris (lo que llamamos el “color de los ojos”) depende de dos factores: la concentración de melanina y el grosor de sus láminas de pigmentación.

En el centro del iris está la pupila y aquel se encarga de regular su tamaño, pues está constituido por una serie de músculos (músculos orbiculares). Son precisamente estos músculos los que permiten que la pupila se dilate o se contraiga, según lo requieran las condiciones de iluminación.

Muchos investigadores y médicos consideran que el iris es una de las estructuras más singulares del cuerpo humano, que consiste en muchas fosas glandulares, pliegues y manchas pigmentadas. De acuerdo con Tolosa y Giz (2007), “se trata de la estructura indivisible del cuerpo humano más distintiva matemáticamente. En sus 11 milímetros de diámetro cada iris concentra más de 400 características que pueden ser usadas para identificar a su propietario (criptas, surcos, anillos, fosos, pecas, corona en zigzag, …) y cuenta con un número de puntos distintivos 6 veces superior al de una huella dactilar”.

3. ¿Por qué se usa el iris como método biométrico?

Lo que hace más interesante al iris, desde el punto de vista biométrico, es que casi no cambia y que su diseño no está dado por la genética, además, a pesar de ser pequeño, puede ser visible incluso a distancias de 50 a 100 cm, y los lentes de contacto normales o de armazón prácticamente no afectan la identificación. Así pues, tenemos un excelente elemento para la identificación biométrica:

  • Tiene patrones complejos que pueden usarse para identificar a una persona y es único en cada humano, incluso ambos ojos de una misma persona tienen iris distintos. Como comenta Daugman (1999), la complejidad combinatoria “abarca aproximadamente 249 grados de libertad y genera una entropía de discriminación de aproximadamente 3.2 bits/mm2 sobre el iris, lo que permite tomar decisiones en tiempo real sobre la identidad personal con una confianza extremadamente alta”.
  • Permanece prácticamente invariable conforme pasan los años.
  • Es muy difícil de alterar (intentarlo implica graves riesgos para la vista).
  • No se requiere contacto físico para la captura y verificación de sus características.
  • A diferencia de otras estructuras biológicas, como las huellas dactilares, prácticamente no sufre desgaste.
  • Es una de las técnicas de identificación biométrica con el menor número de personas que no puede usarla.
  • Debido a su velocidad de comparación, es de las mejores opciones para identificación de grupos grandes de personas.
  • Si se combina con la comparación de dilatación y contracción de la pupila al momento de la verificación, se agrega seguridad, pues evita el uso de, por ejemplo, imágenes fijas[1]

4. ¿Cómo funciona?

Como se menciona por Terissi et al. (2006), el proceso de reconocimiento de iris tiene la siguiente mecánica:

[1] Debe tenerse cuidado en no confundir el reconocimiento del iris con el de la retina. En el segundo caso, lo que se analiza es la disposición de los vasos sanguíneos en la retina, en la parte posterior del ojo.

4.1 Adquisición o captura de imagen

Se trata de la primera actividad, y no siempre es fácil, pues se requiere de ciertas condiciones para lograr una imagen que tenga la suficiente claridad, contraste y tamaño para ser procesada posteriormente.

Dado el pequeño tamaño del iris, se requiere que la persona se detenga en la ubicación adecuada, mientras que sus ojos miran fijamente el sistema de captura, que requiere una cámara fotográfica o de video con suficiente calidad y una iluminación adecuada.

Los principales obstáculos por vencer en esta fase son tres:

a) Evitar problemas de reflejo en la córnea, para lo que el sistema debe diseñarse considerando que la iluminación deberá ser en ángulo, para minimizar la interferencia por reflejo.

Según Herrero (2012), “este paso es algo complejo debido a que la córnea tiene una gran capacidad de reflexión puesto que es una superficie lisa y bien lubricada. Por tanto, una simple luz apuntando al iris haría que esta se refleje y no se captaría con claridad por la cámara”.

b) El rechazo de los usuarios, que por desinformación pueden creer que el tipo y la intensidad de la luz del sistema podría dañar su vista. Por ello es cada vez más común el uso de luz infrarroja, que no es visible para el ojo humano.

c) Cambios en la pigmentación del iris, que también pueden minimizarse mediante el uso de luz infrarroja, que “elimina la información de color del iris, permaneciendo sólo la información sobre la textura” (Herrero, 2012).

Es común que los sistemas biométricos de reconocimiento del iris cuenten con una sola cámara, que casi siempre es en blanco y negro. Sin embargo, hay algunos con tres cámaras, que dan mejor calidad al usar dos para localizar el ojo en la imagen y centrarlo, dejando la captura del iris a la tercera.

4.2 Segmentación y normalización (verificación y mejora)

Una vez obtenida la imagen, debe procesarse para que esté lista y pueda ser usada como plantilla biométrica. Para ello se realizan dos pasos: la segmentación y normalización.

Segmentación

Mediante software especializado, se analiza la imagen para asegurar que tiene la calidad deseada, considerando, entre otras cosas:

  • Resolución obtenida.
  • Distribución de grises.
  • Contraste entre el iris, la pupila y la esclerótica.
  • Presencia de pestañas.
  • Oclusión del párpado u otros objetos que no permiten ver el iris completo.

Si la imagen posee la calidad deseada, se procede al análisis del iris, en un proceso conocido como “segmentación del iris”:

a) Identificación de los bordes exterior e interior del iris, mediante algoritmos de detección de círculos que lo diferencian de la pupila y la esclerótica (por cierto, es interesante notar que, como comenta Daugman (1999), el iris y la pupila no son concéntricos, por lo que la creación de estos algoritmos no suele ser trivial).

b)Localización de los párpados, pestañas u otras obstrucciones.

c) Extracción de la zona de interés.

Normalización

Una vez identificado el iris, se procesa la imagen. Para empezar, se genera una nueva, que tiene un tamaño estandarizado (normalizado) y que fue mejorada para resolver los problemas ocasionados por la iluminación desigual del ojo durante la captura. Así pues, por ejemplo, dos imágenes del mismo iris, adquiridas en diferentes condiciones y momentos, tendrán las mismas características espaciales.

Una vez extraído el iris de la imagen del ojo, se realiza un cambio de coordenadas a fin de poder extraer las características, mediante una representación rectangular del iris, usualmente con el método propuesto por Daugman (1993), que luego lleva a generar un histograma de la imagen para poder transferirla a un sistema binario.

Finalmente, “además de generar la imagen normalizada del iris, en esta etapa se genera otra imagen denominada plantilla de ruido. La plantilla de ruido tiene las mismas dimensiones que el iris normalizado, y en esta se indican las regiones del iris normalizado donde el patrón de iris es obstruido por los párpados. La plantilla de ruido es utilizada como máscara en la etapa de comparación para evitar comparar regiones donde el iris es obstruido por los párpados”  (Terissi et al., 2006).

Codificación y reconocimiento

Una vez que el iris ha sido normalizado, se procede a la codificación para extraer la información biométrica contenida en iris y generar el patrón o código que lo representará, mediante la identificación de características únicas. Para ello se pueden usar distintos métodos, divididos en varias categorías, algunas de las cuales se mencionan a continuación:

  1. Con base en la imagen del iris: dicha imagen se considera como un campo de cantidad bidimensional en la que el valor gris de los píxeles forma una distribución conjunta. La correlación entre las matrices de la imagen mide la similitud.
  2. Con base en puntos singulares.
  3. Con base en las características estadísticas del filtrado de texturas multicanal: si se considera la imagen del iris como textura bidimensional, habrá características estadísticas discriminantes en diferentes escalas y direcciones en el dominio de frecuencia, que se usarán para el reconocimiento.
  4. Sobre la base de los coeficientes de descomposición en el dominio de la frecuencia: una imagen puede considerarse como una base que consta de muchas frecuencias y direcciones diferentes. Al analizar la distribución de cada valor de proyección base de la imagen, se puede comprender profundamente la regularidad de la información en la imagen, y compararla con otra.
  5. Con base en la característica de forma de la señal del iris: esta característica incluye dos aspectos, información de forma bidimensional de la superficie del iris cóncavo y convexo, e información de forma unidimensional a lo largo de la circunferencia del iris.
  6. Con base en la característica direccional: un valor relativo, que es robusto a los cambios de iluminación o contraste y puede describir las características locales de nivel de gris.

Hasta ahora, el algoritmo más empleado es el correspondiente a la transformada de Wavelet, que es una función que, satisfaciendo ciertos requerimientos que posee, permite representar datos biométricos de una manera relativamente sencilla. Cuando se usa el iris como característica biométrica, pueden extraerse los datos tratando la imagen como una única circunferencia, o pensando en ella como una corona circular.

En el primer caso, “se localiza el centro de la pupila hallado en fases anteriores, y desde él se traza un círculo que abarca algo más de la mitad de la superficie del iris. Luego, los niveles de color gris contenidos dentro de ese círculo son traducidos en una señal unidimensional, de forma que constituye la firma del iris. A esta firma se le aplican los algoritmos de la transformada de Wavelet que dan como resultado la representación de una onda”.

Referencias

  • (2018, 5 noviembre). Iris Recognition Technology: Principle and Application. Recuperado 2 de julio de 2022, de https://www.apogeeweb.net/article/134.html.
  • Bertillon, M.A. (1885). Anthropologie, La couleur de l’iris. Revue scientifique, (SER3,A22,T10), 65–73.
  • Cantillo, F. (2019, 24 julio). ¿Son seguros para nuestros ojos los escáneres de iris de los smartphones? Blog de Lenovo. Recuperado 2 de julio de 2022, de https://www.bloglenovo.es/son-seguros-para-nuestros-ojos-los-escaneres-de-iris-de-los-smartphones/.
  • CSO España. (2016, octubre). Reconocimiento del iris, el gran reto de la autenticación. CSO España, 8(2016). Recuperado 1 de julio de 2022, de https://cso.computerworld.es/pubs/cso08/.
  • Daugman, J. (1999). How Iris Recognition Works. Cambridge – The Computer Laboratory. https://www.CL.cam.ac.uk/users/jgd1000/.
  • Daugman, J (1993). High confidence visual recognition of persons by a test of statical independence. IEEE Transactions On Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 15, no. 11, November 1993.
  • Flom, L., & Safir, A. (1987). Iris recognition system (United States Patent No. 4,641,349). U.S. Patent.

https://patentimages.storage.googleapis.com/75/20/83/c96e8e8ed86294/US4641349.pdf.

https://www.icao.int/publications/Documents/9303_p9_cons_es.pdf.

https://www.revistasic.com/revista41/pdf_41/SIC_41_agora.PDF.

https://www.dsi.uclm.es/personal/miguelfgraciani/mikicurri/docencia/Bioinformatica/web_BIO/Documentacion/Trabajos/Biometria/Trabajo%20Biometria.pdf.

https://tesis.ipn.mx/bitstream/handle/123456789/10150/205.pdf?sequence=1&isAllowed=y.

 

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