Seguritecnia 357

SEGURITECNIA Octubre 2009 55 SEGURIDAD EN ENTIDADES FINANCIERAS las características del mismo para poder al- macenarlas y poste- riormente hacer la comparación con los datos almacenados. Para la compara- ción de las caracterís- ticas obtenidas con las almacenadas en la base de datos se pueden usar distin- tas técnicas, una de éstas es la cono- cida como Máquinas de Vectores de So- porte (SVM). Las máquinas de vectores de soporte son un conjunto de algorit- mos desarrollados por Vladimir Vapnik y su equipo en los laboratorios AT&T. Las grandes ventajas que tiene SVM son: ▪ Una excelente capacidad de genera- lización, debido a la minimización del riesgo estructurado. ▪ Existen pocos parámetros a ajustar, el modelo sólo depende de los datos con mayor información. ▪ La estimación de los parámetros se realiza a través de la optimización de una función de costo convexa, lo cual evita la existencia de un mínimo local. ▪ La mayoría de las variables son cero en la solución, es decir, la solución SVM es sparse . En S&C Sistemas Automáticos hemos optado por esta técnica en el desarro- llo de nuestra aplicación para el recono- cimiento facial. Además de realizar el re- conocimiento facial, con el software de- sarrollado por Sistemas Automáticos es posible reconocer el estado de ánimo de la persona y si ésta tiene el rostro cu- bierto, no siendo posible la detección de la cara en la imagen. Esto supone una gran ventaja en sistemas de seguridad ya que se emite una señal de alarma a un punto remoto como una receptora, indi- cando un posible caso de atraco por una persona embozada. Productos I.- Control de accesos S&C El control de accesos desarrollado por S&C Sistemas Automáticos es un soft- tiempo como pueden ser operaciones, accidentes, etc. En función del tipo de aproximación que se use, las técnicas del reconoci- miento facial se engloban dentro de dos categorías: ▪ Holística: utiliza las consideraciones globales de un patrón. ▪ Analítica: utiliza un conjunto de ca- racterísticas geométricas de la cara. Dentro de las analíticas podemos ha- cer una subdivisión en función de dónde se extraigan los vectores para comparar: ▪ Extracción de vectores del perfil de la cara. ▪ Extracción de vectores de la parte frontal de la cara. Como ventajas y respecto a otros sis- temas de reconocimiento, cabe reseñar los siguientes puntos: ▪ Es un sistema no invasivo, el sistema de reconocimiento facial no necesita un contacto con el autentificador. ▪ El reconocimiento se puede realizar incluso sin el conocimiento de las per- sonas que van a ser estudiadas por el sistema; de esta forma podemos ha- cer un reconocimiento de personas que no están dispuestas a cooperar. ▪ Las personas objeto de análisis pue- den estar incluso en movimiento. Implementación En la implementación de un sistema de reconocimiento facial lo primero que se ha de conseguir es el reconocimiento del rostro dentro de una imagen, lo que supone una disciplina totalmente dis- tinta al reconocimiento facial. Una vez conseguido el rostro, se deben extraer Tipos de sistemas Los sistemas de reconocimiento bio- métrico más populares son el recono- cimiento facial, reconocimiento de hue- llas dactilares y reconocimiento de iris. Por el auge experimentado en los úl- timos años, nos centraremos en el sis- tema de reconocimiento facial. Reconocimiento facial En el rostro existe abundante informa- ción para reconocer el estado mental y humor de un individuo. En todas las ca- ras existen al menos dos ojos, dos cejas, la nariz, la boca y la barbilla. La distan- cia entre los ojos, la sombra de las cejas, la nariz y la barbilla son diferentes para cada individuo. Al igual que cambia el tamaño, los ángulos o la expresión de la cara, varían también las imágenes de la cara. La relación de la posición de las distintas partes de la cara, así como sus sombras y tamaños, ha contribuido a la clasificación de los rostros y a la posibili- dad de reconocer a una persona. El autentificador en este tipo de re- conocimiento es de tipo morfológico y además es variable en el tiempo. Aquí se pueden dar dos tipos de cambios temporales: la variación no agresiva y la variación agresiva. La no agresiva res- ponde a los cambios efectuados en el rostro por el paso del tiempo y la agresiva a factores externos al paso del Fig. 2: Determinación de ERR.