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Revolucionando la seguridad biométrica con PPG

Un nuevo método combina huellas dactilares y detección de flujo sanguíneo para una verificación de identidad segura.

Xue Xian Zheng, M. M. Ur Rahma, Bilal Taha, Mudassir Masood, Dimitrios Hatzinakos, Tareq Al-Naffouri

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En los últimos años, el concepto de usar rasgos biológicos únicos para asegurar información personal ha ganado popularidad. Este enfoque, conocido como Autenticación biométrica, utiliza características como huellas dactilares, rasgos faciales y más. Un método prometedor implica usar la luz reflejada de nuestra piel para detectar el flujo sanguíneo, una técnica conocida como Fotopletismografía (PPG). Al capturar estas señales a través de la cámara de un smartphone, los investigadores buscan crear un sistema confiable y fácil de usar para verificar identidades.

La promesa de la PPG

La fotopletismografía es un método no invasivo que detecta cambios en el volumen de sangre en el lecho microvascular del tejido. Cuando iluminas tu piel, la luz se refleja en los vasos sanguíneos, y esa reflexión cambia a medida que late tu corazón. Analizando estos pequeños cambios, los dispositivos pueden detectar patrones distintivos que podrían ser únicos para cada persona. Esta técnica tiene algunas ventajas: no necesita equipos lujosos o caros y se puede hacer con dispositivos que la mayoría de la gente ya tiene, como sus smartphones.

Combinando PPG con Datos de huellas dactilares

Los investigadores se dieron cuenta de que usar solo un tipo de datos biométricos podría no ser suficiente. Así que decidieron combinar las señales de PPG con los datos de huellas dactilares. ¿Por qué? Pues porque las huellas son únicas para cada persona y más difíciles de replicar de lo que piensas. Al fusionar estos dos métodos, la esperanza es crear un sistema de autenticación más preciso.

En este sistema, los usuarios simplemente colocan su dedo sobre el lente de la cámara de su smartphone mientras lo iluminan con la linterna del teléfono. La cámara graba tanto la huella dactilar como la señal de PPG al mismo tiempo. Suena fácil, ¿verdad? ¡Lo es!

¿Cómo funciona?

La tecnología detrás de este sistema implica redes neuronales y algunos Algoritmos ingeniosos. Cuando un usuario coloca su dedo en la cámara, el sistema recoge datos de video. Estos datos se procesan para extraer las señales de PPG y la imagen de la huella dactilar. El sistema utiliza dos modelos llamados codificadores que ayudan a aprender diferentes características de ambos tipos de datos.

Una vez procesados ambos tipos de datos biométricos, un mecanismo, a menudo comparado con la forma en que nos enfocamos en distintas partes de una imagen (conocido como atención), ayuda al sistema a entender las relaciones entre las señales. Luego, los datos se combinan en una sola representación, facilitando su análisis e identificación.

Abordando desafíos

Aquí viene el pero: aunque este método suena prometedor, tiene sus propios desafíos. Por ejemplo, las cámaras de los smartphones pueden no captar los datos perfectamente debido a las condiciones de luz o los movimientos del usuario. Para solucionar esto, los investigadores han puesto mucho esfuerzo en mejorar la calidad de las señales capturadas, asegurando un funcionamiento confiable incluso en condiciones no ideales.

Otro obstáculo es la necesidad de una buena iluminación. La linterna juega un papel importante al iluminar la piel, pero demasiado movimiento puede arruinar la calidad de los datos recogidos. Para abordar esto, los investigadores han desarrollado algoritmos avanzados que pueden filtrar el ruido y mejorar la calidad de las señales.

Probando el sistema

Para ver si este sistema realmente funciona, los investigadores han realizado pruebas en el mundo real. Reunieron a un grupo diverso de participantes y grabaron sus datos biométricos en diferentes sesiones. Usando un conjunto de métricas estándar, como precisión y tasas de error, evaluaron qué tan bien funcionó el sistema. También compararon los resultados con otros sistemas existentes para establecer si su enfoque era mejor o al menos comparable.

¡Los resultados fueron impresionantes! El sistema combinado de autenticación PPG y huella dactilar mostró un gran éxito en identificar correctamente a los usuarios, superando significativamente a métodos más antiguos.

Aplicaciones prácticas

Las implicaciones de esta investigación son amplias. Para los usuarios diarios, significa potencialmente métodos más seguros y accesibles para verificar identidades, ya sea para desbloquear teléfonos, hacer transacciones seguras o acceder a información sensible. En un mundo donde los robos de datos y el fraude de identidad son comunes, estos avances podrían proporcionar una capa de seguridad muy necesaria.

Direcciones futuras

Mirando hacia adelante, los investigadores buscan mejorar aún más el sistema. El enfoque estará en aumentar la precisión y confiabilidad de las lecturas biométricas, desarrollar algoritmos más inteligentes y posiblemente integrar otras señales biométricas para crear un sistema de autenticación aún más robusto.

Imagínate un futuro donde tu teléfono te reconozca no solo por tu huella o latido, sino también por cómo escribes, cómo caminas o incluso cómo sonríes. ¡Las posibilidades son tan emocionantes como vastas!

Conclusión

Este enfoque innovador a la autenticación biométrica está allanando el camino hacia un futuro donde la seguridad es tanto personal como personalizable. Al combinar los datos de PPG y huellas dactilares, los investigadores están empujando los límites de lo que los sistemas biométricos pueden lograr. No se trata solo de mantener tus datos seguros; se trata de asegurarnos de que estamos avanzando hacia un mundo digital más seguro, una huella y un latido a la vez. Así que, la próxima vez que desbloquees tu teléfono, recuerda: ¡podría ser tu corazón el que esté haciendo todo el trabajo!

Fuente original

Título: Multimodal Biometric Authentication Using Camera-Based PPG and Fingerprint Fusion

Resumen: Camera-based photoplethysmography (PPG) obtained from smartphones has shown great promise for personalized healthcare and secure authentication. This paper presents a multimodal biometric system that integrates PPG signals extracted from videos with fingerprint data to enhance the accuracy of user verification. The system requires users to place their fingertip on the camera lens for a few seconds, allowing the capture and processing of unique biometric characteristics. Our approach employs a neural network with two structured state-space model (SSM) encoders to manage the distinct modalities. Fingerprint images are transformed into pixel sequences, and along with segmented PPG waveforms, they are input into the encoders. A cross-modal attention mechanism then extracts refined feature representations, and a distribution-oriented contrastive loss function aligns these features within a unified latent space. Experimental results demonstrate the system's superior performance across various evaluation metrics in both single-session and dual-session authentication scenarios.

Autores: Xue Xian Zheng, M. M. Ur Rahma, Bilal Taha, Mudassir Masood, Dimitrios Hatzinakos, Tareq Al-Naffouri

Última actualización: 2024-12-07 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.05660

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.05660

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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