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Imagen Reconocimiento facial, ¿nos traerá mayor eficiencia en el control fronterizo?

Reconocimiento facial, ¿nos traerá mayor eficiencia en el control fronterizo?

Lunes 28 de Enero del 2019
Carlos Romero

La respuesta es sí, ya que al utilizarla en los aeropuertos en conjunto con las puertas automatizadas se podrá aprovechar mejor esta tecnología que reconoce rostros en tiempo real

El uso de las tecnologías digitales ha ayudado a mejorar la seguridad en muchos campos a nivel mundial, hoy por ejemplo, la utilización de los pasaportes electrónicos biométricos han abierto la puerta al uso generalizado de la tecnología de reconocimiento facial para hacer más eficiente el control de documentos en las fronteras. A mediados de 2017, ya circulaban alrededor de mil millones de pasaportes electrónicos, y hoy, más de 150 países han comenzado a emitir estos documentos electrónicos. El uso de las puertas automatizadas en migración (e-Gates) utilizadas en conjunto con los pasaportes está diseñado para optimizar los tiempos de espera en las fronteras y mejorar la experiencia del pasajero.

 

BONDADES DE LA IDENTIFICACIÓN FACIAL

 

El sistema de identificación facial Gemalto Cogent (LFIS) está integrado por un conjunto de herramientas para reconocimiento de rostros a partir de entrada de video que detecta automáticamente las caras de una multitud, incluso en entornos dinámicos y no controlados, reconoce a personas de interés y envía las alertas en tiempo real con la finalidad de tomar decisiones inmediatas.

El LFIS incluye dos componentes principales: Core LFIS y LFIS Check SDK (kit de desarrollo de software). El primero es un sistema integral para detección y reconocimiento de rostros a partir de videos en tiempo real o posterior al evento, realiza la identificación de personas dentro una base de rostros predeterminada. El segundo, permite a los desarrolladores de aplicaciones crear soluciones particulares que usen la cara como un identificador biométrico.

El SDK incluye una aplicación de demostración que muestra cómo se puede integrar con un lector de documentos Gemalto-Cogent para determinar la correspondencia de una cara capturada en vivo —incluso usando una webcam— con la imagen que aparece en un documento de identidad. Esta solución de reconocimiento ha sido diseñada para ser escalable y está construida sobre una configuración de tecnologías robustas.

El sistema se puede integrar con una amplia gama de equipos de video, y sus algoritmos aumentan la precisión en las coincidencias. Una de las ventajas de LFIS es que posee un conjunto amplio de parámetros que pueden configurarse para afinar su funcionamiento y varios servicios web RESTful para conectar con otros sistemas.

La Dirección de Ciencia y Tecnología del Departamento de Seguridad Nacional de los Estados Unidos analizó en marzo de 2018 la solución Gemalto LFIS, y reconoció los excelentes resultados obtenidos al lograr una tasa de adquisición facial de 99.44% en menos de cinco segundos (contra un promedio de 68%), una tasa de identificación verdadera del proveedor del 98% en menos de cinco segundos en comparación con un promedio del 66 por ciento, y una tasa de error del 1% en comparación con un promedio del 32 por ciento.

Para este estudio, 12 empresas proveedoras de tecnología fueron elegidas dentro de un grupo de solicitantes para exhibir su tecnología de reconocimiento facial. Debían cumplir una serie de requisitos que incluían limitaciones de tiempo, operaciones no tripuladas y una huella física limitada, y se les evaluó en tres categorías: eficiencia, satisfacción y efectividad. Los resultados que se publicaron muestran que Gemalto LFIS tuvo un desempeño excepcionalmente bueno y superó el rango promedio en la mayoría de las mediciones. De más de 300 voluntarios, el 96% calificó su satisfacción con el sistema como “feliz” o “muy feliz”, en comparación con una satisfacción promedio del 90% con la misma fórmula.

Así también en junio de 2018, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST, por sus siglas en inglés) realizó pruebas al sistema, en las que concluyó que el algoritmo Gemalto Cogent fue el mejor (no chino-ruso) en la prueba mugshot y prueba VISA (y respectivamente #4 y #6). Mientras que la captura de pantalla y la prueba VISA usa la imagen más grande establecida en el conjunto de pruebas NIST FRVT (100K y 1M respectivamente).

El reconocimiento facial ha sido diseñado para ser escalable y está construido sobre una configuración de tecnologías robustas.

En 2016, un estudio reveló que el mercado mundial de reconocimiento de rostros generaría poco más de 9 mil 600 millones de dólares en ingresos, con una tasa de crecimiento anual prevista del 21.3 por ciento.

Hoy el control fronterizo automatizado es cada vez más frecuente y por sus particularidades demanda soluciones efectivas en la gestión de entrada y salida de los aeropuertos, es por eso que, el reconocimiento facial es el medio más natural de identificación biométrica que ha cobrado principal relevancia por su efectividad. 

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