Ia Reconocer Forma Caminar

Bajo la premisa de que la forma de caminar de cada persona es única, los científicos y expertos en informática de la Universidad de Manchester, en el Reino Unido, han desarrollado un novedoso sistema basado en Inteligencia Artificial (IA), que serviría como método alternativo a los lectores de retina y huellas dactilares en los puntos de control de seguridad en aeropuertos o terminales.

Este nuevo sistema lleva por nombre SfootBD, y según los investigadores, es casi 380 veces más preciso que los métodos anteriormente descritos, siendo una de sus principales características que no necesita que la persona camine descalza para funcionar con precisión.

Se trata de un método menos invasivo que los actuales métodos de verificación biométrica del comportamiento, sin embargo, el hecho de que sea un sistema pasivo permitiría a personas inescrupulosas utilizarlo de manera encubierta. Al describir el funcionamiento de la tecnología, Omar Costilla Reyes, autor principal del estudio e informático de la Universidad de Manchester, aseguró:

Cada humano tiene aproximadamente 24 diferentes factores y movimientos al caminar, lo que resulta en que cada persona individual tenga un patrón único y singular para caminar.

Para crear este sistema, los expertos utilizaron una base de datos que contenía 20,000 formas de caminar de al menos 120,000 personas, lo que representa la base de datos más amplia que existe con respecto a la forma de caminar. Luego, la medición de cada paso se realizó mediante almohadillas de presión dispuestas en el suelo y una cámara de alta definición.

Posteriormente, la red neuronal recopiló los datos, analizó la distribución del peso, la velocidad de la marcha y las medidas tridimensionales de cada forma de caminar. Costilla Reyes reveló que sus intentos previos para crear este sistema se basaron en la lectura de la forma de caminar de las personas descalzas, y después usó una técnica de imágenes tridimensionales que comparó la forma de caminar de las personas con el metraje de un circuito cerrado de televisión.

Para probar el sistema SfootBD, el equipo de investigadores monitoreó a un grupo de participantes en tres ubicaciones distintas: un punto de control de seguridad de un aeropuerto, un lugar de trabajo y en los hogares de las personas. Asimismo, el sistema fue sometido a personas que fingieron formas de caminar distintas a la usual, lo que fue reconocido automáticamente por la tecnología.

Lo más impresionante con respecto a los resultados, es que la precisión de la IA fue del 100 por ciento al identificar personas, con una tasa de error de apenas 0.7 por ciento. Estos resultados demuestran que la tecnología puede ser precisa en el mundo real, sin embargo, los investigadores consideran que aún deben mejorarla para ello.

Referencia: Analysis of Spatio-temporal Representations for Robust Footstep Recognition with Deep Residual Neural Networks. 30 January 2018 – Page(s) 1-1. DOI: 10.1109/TPAMI.2018.2799847.