La nueva tecnología de reconocimiento facial escanea tu oído

Una descripción general del sistema de reconocimiento de oído basado en el aprendizaje profundo. La CNN propuesta se entrena previamente en el conjunto de datos de ImageNet y luego se ajusta utilizando un conjunto de datos de oído. Crédito: Acceso IEEE (2022). DOI: 10.1109/ACCESO.2022.3206024

En el mundo posterior a COVID de cubiertas faciales y mayor conciencia de higiene, ha surgido la necesidad de nuevos métodos de autenticación que no requieran que la cara completa de una persona sea visible.

Una nueva investigación de la Universidad de Georgia pronto podría hacer que las personas usen sus oídos para acceder a sus dispositivos en lugar de su rostro o su huella digital.

La oreja es una de las pocas partes del cuerpo que permanece relativamente sin cambios con el tiempo, lo que la convierte en una alternativa útil para la tecnología que requiere reconocimiento facial o de huellas dactilares, dijo Thirimachos Bourlai, autor principal del estudio y profesor asociado en la Facultad de Ingeniería de la UGA. El sistema de reconocimiento de oídos que desarrolló el equipo de Bourlai autentica correctamente a las personas con una precisión de hasta el 99 %, según el nuevo estudio (según el conjunto de datos y el modelo utilizado para la prueba).

Las orejas son exclusivas de un individuo de la misma manera que una huella dactilar. Incluso las orejas de los gemelos idénticos tienen diferencias, dijeron los investigadores. Una ventaja adicional es que las orejas no envejecen de la misma manera que la cara de una persona, con la excepción del lóbulo de la oreja, que se reduce con el paso de los años.

El software de reconocimiento de oídos funciona de manera similar al reconocimiento de rostros. Cuando una persona obtiene un teléfono nuevo, debe registrar su huella digital o rostro para que el teléfono lo reconozca. Los nuevos dispositivos a menudo requieren que los usuarios coloquen sus dedos repetidamente sobre el sensor para obtener una «imagen» completa de su huella digital. Y la tecnología de reconocimiento facial se basa en que los usuarios muevan sus rostros de ciertas maneras frente a su cámara para que el dispositivo capture de manera efectiva sus rasgos faciales. El algoritmo de reconocimiento de oído propuesto por Bourlai funciona de la misma manera.

«El teléfono captura múltiples muestras de la identidad de una persona y las imágenes se guardan temporalmente en su dispositivo», dijo Bourlai. «Al igual que tiene que usar una huella digital en vivo para desbloquear su teléfono y compararlo con el registrado, tendría que usar el oído en vivo para desbloquearlo.

«En realidad, esta no es la primera vez que se utiliza el reconocimiento de oído para la seguridad», dijo Bourlai. «Hay muchas formas únicas de reconocer a las personas que utilizan otras modalidades tradicionales, como a través de la cara, las huellas dactilares y el iris. El reconocimiento del oído es solo otra modalidad emocionante de la que debemos comenzar a hablar más debido a sus beneficios, a pesar de los comprensibles desafíos de uno mismo. -capturar una imagen del oído».

Nueva tecnología de identificación del oído con una precisión de hasta el 97,25 %

Al configurar un dispositivo biométrico, el algoritmo toma múltiples muestras de la identidad de una persona, como imágenes faciales o huellas dactilares, y las registra en el dispositivo. Cuando va a desbloquear su dispositivo mediante un biométrico, se toma una muestra en vivo para compararla con los registros del dispositivo, como una imagen de su rostro o, en este caso, una imagen de su oreja.

El software de Bourlai utiliza un algoritmo de reconocimiento de oídos para evaluar los escaneos de oídos y determinar si son adecuados para la comparación automática. Empleó una variedad de conjuntos de datos de orejas con una amplia gama de posturas de orejas para probar el software.

Bourlai probó su algoritmo utilizando dos conjuntos de datos existentes diferentes de imágenes de oído. En un conjunto de datos, el rendimiento del sistema aumentó del 58,72 % al 97,25 % de precisión en comparación con el software de reconocimiento de oído anterior, y con el otro, el rendimiento mejoró del 45,8 % al 75,11 % en comparación con el enfoque de referencia.

Para asegurarse de que el sistema pudiera funcionar incluso con imágenes ocupadas, Bourlai y su equipo evaluaron varios modelos, utilizando imágenes de oído afectadas por factores de ruido de imagen, incluidas variaciones de borrosidad, brillo y contraste.

El software de reconocimiento de oído podría usarse para mejorar los sistemas de seguridad existentes, como los que se usan en los aeropuertos de todo el mundo, y los sistemas de seguridad basados ​​en cámaras, dijo Bourlai. Su equipo también planea mejorar su algoritmo de reconocimiento de oído propuesto para que funcione bien con imágenes térmicas y para tener en cuenta entornos más oscuros donde podría ser difícil capturar imágenes claras de banda visible con cámaras convencionales.

Los hallazgos se publican en la revista Acceso IEEE.