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Ha potuto il modo noi camminare essere il punto seguente per sicurezza biometrica?

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I ricercatori stanno esplorando il potenziale non sfruttato delle nostre andature uniche di creare una nuova, opzione biometrica unintrusive di sicurezza.

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Sebbene potremmo pensare piccolo, la nostra andatura è unica a noi come nostra impronta digitale e può molto bene essere il punto seguente in biometria. I ricercatori all'università di Manchester e del Universidad Autónoma de Madrid, Spagna, hanno sviluppato un'intelligenza artificiale avanzata (AI), sistema biometrico di verifica che può misurare la singola andatura o il modello di andatura di un essere umano.

Può verificare con successo semplicemente un individuo da loro che camminano su un cuscinetto di pressione nel pavimento e che analizzano il passo 3D ed i dati basati sul tempo.

I risultati, pubblicati all'inizio di quest'anno in una delle pubblicazioni superiori della ricerca di apprendimento automatico, le transazioni di IEEE sull'analisi di modello e intelligenza artificiale (TPAMI), hanno indicato che, in media, il sistema di AI ha identificato correttamente un individuo quasi 100 per cento del tempo, con appena i 0,7 tassi di errore.

La biometria fisica, quali le impronte digitali, il riconoscimento facciale e ricerche retiniche, attualmente è usata più comunemente per motivi di sicurezza.

Tuttavia, la cosiddetta biometria comportamentistica, quale il riconoscimento di andatura, inoltre cattura le firme uniche consegnate dai modelli i comportamentistici di una persona e del movimento naturali.

Il gruppo ha verificato i loro dati utilizzando tantissimi cosiddetti “impostori” ed un piccolo numero di utenti in tre scenari nell'ambiente differenti di sicurezza. Questi erano controlli di sicurezza aeroportuale, il posto di lavoro e l'ambiente familiare.

Omar Costilla Reyes, dalla scuola di Manchester di scuola di ingegneria elettrotecnica ed elettronica, ha detto: «Ogni essere umano ha circa 24 fattori differenti e movimenti quando cammina, con conseguente ogni singola persona che ha un modello di andatura unico e singolare. Di conseguenza controllare questi movimenti può essere usato, come un'impronta digitale o una ricerca retinica, per riconoscere chiaramente ed identificare o verificare un individuo.»

Per creare il sistema di AI di che i computer hanno bisogno per imparare tali modelli dei movimenti, il gruppo ha usato SfootBD, la più grande base di dati del passo nella storia (fin qui), contenente quasi 20.000 segnali del passo da 127 individui differenti. Per compilare i campioni ed il gruppo di dati il gruppo ha usato i sensori solo pavimento e le macchine fotografiche ad alta definizione.

Il Dott. Costilla Reyes ha aggiunto: «Mettere a fuoco sul riconoscimento non intrusivo di andatura controllando la forza esercitata sul pavimento durante il passo è molto provocatoria. Quello è perché distinguere fra le variazioni sottili da personale è estremamente difficile da definire manualmente, ecco perché noi ha dovuto fornire un sistema novello di AI risolvere questa sfida da una nuova prospettiva.»

Uno i benefici chiave di usando il riconoscimento di orma è, a differenza della ripresa o esplorato ad un aeroporto, il processo è non intrusivo per il singolo e resiliente diffondere le condizioni ambientali. La persona nemmeno deve rimuovere le loro calzature quando cammina sui cuscinetti di pressione poichè non è basato sulla forma di orma ma con la loro andatura.

Altre domande di tecnologia comprendono i punti astuti che potrebbero riconoscere la neuro degenerazione in grado di avere implicazioni positive nel settore di sanità. Ciò è un'altra area che Omar intende avanzare la sua ricerca con il riconoscimento del passo.

Ha aggiunto: «La ricerca inoltre sta sviluppanda per indirizzare il problema di sanità degli indicatori per il declino conoscitivo e l'inizio della malattia mentale, utilizzando i dati da rivedere del passo da un sensore del pavimento di zona vasta schierabile nelle abitazioni astute. Il movimento umano può essere un biomarcatore novello del declino conoscitivo, che può essere esplorato come mai prima con i sistemi novelli di AI»