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El reconocimiento facial de tu móvil pronto podrá verificar tu piel para evitar engaños

Reconocimiento facial

20/02/2020 - 23:30

La empresa alemana trinamiX ha desarrollado una tecnología para hacer más seguro el reconocimiento facial. En concreto, este sistema escanea el rostro del usuario y es capaz de identificar si se encuentra ante piel real o si, por el contrario, se trata de plástico o de otro material.

Junto con las huellas dactilares, el reconocimiento facial se ha convertido en uno de los sistemas de identificación biométrica más utilizados para la autenticación en los teléfonos móviles. Si bien se trata de un método muy cómodo que nos permite desbloquear nuestro terminal sin necesidad de tocarlo, es bien sabido que no es un sistema infalible. 

Desde que se popularizó el uso del reconocimiento facial en los smartphones hace unos años, hemos visto todo tipo de ejemplos en los que han conseguido burlarlo. Uno de los más recientes lo conocimos el pasado mes de diciembre, cuando crearon una máscara de alta calidad capaz de engañar a cualquier sistema de reconocimiento facial.

Para reducir este tipo de riesgos, la tecnología de trinamiX entra en acción. La compañía explica que es una tecnología de análisis de perfil de haz. Lo que hace este sistema es iluminar el rostro con una fuente de luz que emite un patrón de puntos irregular. La reflexión de cada punto de luz es capturada por un sensor (por ejemplo, una cámara CMOS) y luego se analiza el perfil de haz. Dependiendo de la forma de reflejar la luz, el sistema es capaz de conocer el material del objeto.

La empresa señala que, a día de hoy, su sistema puede identificar al menos 100 materiales diferentes. Además, funciona bien independientemente de las condiciones de luz, y ofrece resultados precisos incluso en un lugar oscuro.

TrinamiX se ha asociado con Qualcomm para integrar el nuevo sistema para reforzar la seguridad de la tecnología de reconocimiento facial en los teléfonos móviles de próxima generación. Aparte de su aplicación en los smartphones, también se puede utilizar para optimizar la seguridad de otros sistemas de reconocimiento facial.