Biometría facial - Historial de revisiones

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{{Definición
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|concepto= La Biometría facial nos permite determinar la identidad de una persona analizando su rostro
}}
La '''Biometría facial''' nos permite determinar la identidad de una persona analizando su [[rostro]]. A diferencia de otras biometrías tipo [[iris]] o [[huella dactilar]] esta [[tecnología]] no es intrusiva y no necesita de colaboración por parte del usuario. Sólo es necesario que su rostro sea adquirido por una cámara [[web]].

==Origen y desarrollo==
Los [[seres humanos]] han usado sus características físicas para reconocerse desde hace miles de años. Alphonse Bertillon, jefe de la división de investigación criminal del departamento de policía en [[París]] a mediados del [[siglo XIX]], fue el primero en idear y practicar la técnica de identificar a los criminales a partir de una serie de medidas obtenidas de sus características físicas, entre ellas, medidas faciales. El desarrollo de la [[informática]] en el [[siglo XX]], ha permitido la aparición de diferentes métodos automáticos de reconocimiento facial.
Existen muchas otras características fisiológicas que pueden ser cuantificadas para identificar a un individuo (conocidas como características biométricas), como pueden ser las huellas dactilares, el patrón del iris, la [[voz]], etc
Una de las principales ventajas del reconocimiento facial, es que se trata de un método no intrusivo, es decir, los datos pueden ser adquiridos incluso sin que el sujeto se percate de ello. Además, el aspecto facial es el método más utilizado de manera natural por los seres humanos para reconocerse unos a otros.
La tecnología de reconocimiento facial, al igual que otras técnicas biométricas ha avanzado muchísimo en los últimos años. Hace tiempo, los [[algoritmos]] utilizados se basaban en modelos geométricos simples. Sin embargo, las innovaciones computacionales han permitido la creación de una [[ciencia]] mucho más sofisticada, basada en lo que se conoce como representaciones matemáticas y procesos de coincidencia.
En los últimos quince años, la tecnología de reconocimiento facial ha dado un salto espectacular, gracias a las novedades presentadas por la [[industria]] de este sector, y a la necesidad de las propias administraciones por adaptar estas técnicas en sus controles policiales y de seguridad.
Lo que conocemos actualmente por biometría facial nació en los años sesenta, con los primeros sistemas que reconocían, gracias a un administrador externo, rasgos como [[ojos]], [[orejas]], [[nariz]] o [[boca]], para así tomar distancias de referencia y compararlas con un patrón dado. La automatización del reconocimiento facial no llegaría hasta una década después, cuando se comenzaron a usar características como el grosor de los [[labios]] o el color del [[cabello]].
A partir de los noventa surge la Biometría facial tal y como la entendemos hoy en día, aunque su implementación práctica llegaría en [[2001]], con la celebración de la Super Bowl de la NFL, donde se archivaron fotografías de los sistemas de vigilancia y se compararon con [[bases de datos]] digitales.

==Desventajas==
A la hora de identificar a una persona a partir de su aspecto facial, existe una serie de dificultades centradas, sobretodo, en el concepto de variabilidad. Se hace muy difícil el reconocimiento facial cuando la variabilidad entre individuos es muy pequeña (por ejemplo, es el caso de familiares o, especialmente, es el caso de los [[gemelos]]), o cuando la variabilidad entre distintas [[imágenes]] de un mismo individuo es muy amplia; esto puede ser debido a que dichas imágenes hayan sido adquiridas en diferentes condiciones de posición o iluminación. Otra de los grandes obstáculos en el reconocimiento facial, es la base de datos, esto es, para poder evaluar los métodos de reconocimiento facial, la base de datos debe ser adquirida en condiciones equivalentes para todos los individuos y en número de personas suficientemente representativo, pero teniendo en cuenta que un aumento en el número de datos, aumenta el gasto computacional.

==Técnicas usadas==
 Sistemas tradicionales: están basados en la correlación. Van desde la forma más simple, conocido como template matching, (donde únicamente se comparan distintos modelos de reconocimiento), o técnicas que utilizan clasificaciones mediante redes neuronales y plantillas deformables

 Sistemas locales o geométricos: en este caso, se analizan vectores característicos extraídos del perfil del individuo que queremos estudiar, aunque también podemos comprobar los rasgos que pueden observarse de la vista frontal de la cara.

 Otras técnicas: los reconocimientos faciales utilizando análisis tridimensionales (mediante sensores especiales) o las técnicas de estudio de textura de la piel, son las novedades más importantes de la Biometría facial. En el primer caso se determinan rasgos como la barbilla, el contorno de los ojos o los pómulos. Por otra parte, en el segundo análisis se comprueban detalles como líneas únicas, patrones faciales, manchas o cicatrices

Por último, la Biometría facial también ha integrado en los últimos años sistemas de reconocimiento mediante [[vídeo]]. El problema de utilizar estos sistemas de videovigilancia (habituales en controles de seguridad), es la baja calidad de las imágenes grabadas, así como el pequeño tamaño con el que se observan las caras en estos estudios.
La elección del vídeo frente a las imágenes, por otro lado, también presenta algunas ventajas, como el de realizar un seguimiento de las caras (ya que da cierta “continuidad temporal”), y por supuesto, el dar más información sobre las personas que estamos tratando de identificar o verificar.
==Métodos==
En la actualidad existen tres métodos de reconocimiento facial:
•De rasgos locales: reconocen los ojos, la nariz, la boca, miden las distancias y los ángulos de la cara.

•De rasgos globales: aportan información de toda la cara.

•Mixtos: combinación de los anteriores.
El sistema de rasgos globales, tiene un margen de error más pequeño, aunque maneja un menor nivel de detalle.

==Etapas del proceso de reconocimiento facial==
Existen tres módulos básicos: una base de datos, un módulo de inscripción y un módulo de reconocimiento. El conjunto de estos módulos realiza las funciones necesarias para reconocer a un individuo que accede al sistema
===Módulo de inscripción===
Este módulo está formado por un sistema de adquisición encargado de proporcionar la señal biométrica que caracteriza al individuo. Tras la adquisición de la señal biométrica se procede a la extracción de las características del rasgo biométrico del individuo. Dichas características expresan de una forma unívoca y compacta al individuo y constituyen su llamado patrón biométrico. El vector de características así formado, presenta menor dimensión que la señal previamente adquirida. De esta forma se realiza la codificación óptima de la señal en la que toda información irrelevante, que no contribuye al reconocimiento, es eliminada

===Base de datos===
El patrón biométrico extraído por el módulo de inscripción es almacenado en la base de datos del sistema de reconocimiento. La base de datos contendrá, por tanto, todos los patrones biométricos de los individuos que sean usuarios legítimos del sistema.

===Módulo de reconocimiento===
Este módulo se encarga de establecer la identidad del individuo que accede al sistema. Para ello, tras la adquisición del rasgo biométrico del individuo, se extraen las características y se obtiene el patrón biométrico, que, posteriormente, es comparado con los patrones almacenados en la base de datos. Los resultados de dichas comparaciones son cuantificados y valorados, permitiendo así la toma de decisiones respecto a la identidad del individuo en función de similitud obtenida.

==Clasificación de los sistemas automáticos==
Desde el punto de vista del funcionamiento de los sistemas automáticos de reconocimiento de personas mediante rasgos biométricos, se hace necesario clasificar las dos perspectivas fundamentales de trabajo de los mismos:

-Sistemas de reconocimiento en modo identificación.

-Sistemas de reconocimiento en modo verificación.

===Modo identificación===
El objetivo es el de clasificar una realización determinada de un rasgo biométrico de identidad desconocida como perteneciente a uno de entre un conjunto de N posibles individuos.
Los errores que el sistema puede cometer durante el funcionamiento en modo de identificación son:

-El sistema se decide por el identificador de un patrón erróneo de la base de datos. Por tanto, el usuario no aparece como primer candidato de la lista.

-El usuario que demanda ser identificado, a pesar de aparecer como primer candidato en la lista, no obtiene el grado de semejanza suficiente como para ser reconocido como tal, y en consecuencia, el sistema considera que no pertenece a la base de datos.

===Modo verificación===
Los sistemas de verificación de individuos, por el contrario, toman dos entradas:
•Una realización del rasgo biométrico a verificar

•Una solicitud de identidad, que puede ser realizada de diversas formas (lectura de [[tarjeta magnética]] individual, introducción mediante [[teclado]] o mediante voz de un [[código]] de [[locutor]], etc.).

De este modo, las dos únicas salidas o decisiones del sistema son la aceptación o rechazo del individuo como aquél que pretende ser. De esta forma, el locutor solicitante será catalogado como usuario auténtico o bien como impostor, respectivamente.

== Aplicaciones de la Biometría facial==
 Comerciales: aplicaciones para la introducción de un usuario en [[redes]] de [[ordenadores]], seguridad electrónica, acceso a [[Internet]], [[cajeros automáticos]], tarjetas de crédito, controles de acceso, [[teléfonos móviles]], etc.

 Gubernamentales: documentos identificativos ([[DNI]], [[pasaporte]], permiso de conducir), [[seguridad social]], control de fronteras, control de [[aeropuertos]], etc.

 Forenses: investigaciones criminales, identificación de [[cadáveres]], [[terrorismo]], identificación de personas desaparecidas, etc.

==Aspectos a considerar==
En un sistema biométrico real, además del porcentaje de aciertos o fallos, deben existir otras cuestiones que han de ser consideradas:

a. Funcionamiento: el porcentaje de reconocimiento debe superar un determinado umbral y el tiempo de ejecución debe ser el menor posible.

b. Aceptabilidad: debe ser aceptado por las personas como un método de reconocimiento que puedan integrar en su vida diaria.

c. Robustez: debe ser estable frente a ataques fraudulentos

==Perspectivas==
Se trabaja por mejorar los análisis biométricos mediante innovaciones en el [[software]] utilizado. Por ejemplo, en la actualidad los algoritmos existentes tienen grandes problemas para trabajar con imágenes donde las caras estén giradas más de veinte grados. El reto es ser capaz de analizar fotografías donde el rostro esté a casi cuarenta y cinco grados, lo que permitiría dar un salto importante en las investigaciones criminales.
Mejorar las resoluciones de las imágenes, además de otras características y desafíos, como por ejemplo trabajar con imágenes parciales o mal iluminadas, son varios de los problemas que ha de superar la industria de la tecnología del reconocimiento facial. Solo así, la Biometría facial dejará de ser una esperanza, para convertirse en una realidad tecnológica de gran impacto en la sociedad.

==Fuentes==
*[http://frav.es/pdf/2007/auditoriayseguridad.pdf frav/ auditoriayseguridad.pdf]

*[http://blogthinkbig.com/asi-ha-avanzado-la-tecnologia-de-reconocimiento-facial/ blogthinkbi/ reconocimiento-facial]

*[http://atvs.ii.uam.es/seminars/PFC_Luis_Blazquez.pdf atvs/ Luis_Blazquez.pdf]

[[Category: Biometría]]

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 Los errores que el sistema puede cometer durante el funcionamiento en modo de identificación son:
--El sistema se decide por el identificador de un patrón erróneo de la base de datos. Por tanto, el usuario no aparece como primer candidato de la lista.
+*El sistema se decide por el identificador de un patrón erróneo de la base de datos. Por tanto, el usuario no aparece como primer candidato de la lista.
+*El usuario que demanda ser identificado, a pesar de aparecer como primer candidato en la lista, no obtiene el grado de semejanza suficiente como para ser reconocido como tal, y en consecuencia, el sistema considera que no pertenece a la base de datos.
 ===Modo verificación===
 Los sistemas de verificación de individuos, por el contrario, toman dos entradas:
-•Una solicitud de identidad, que puede ser realizada de diversas formas (lectura de [[tarjeta magnética]] individual, introducción mediante [[teclado]] o mediante voz de un [[código]] de [[locutor]], etc.).
+*Una realización del rasgo biométrico a verificar
 De este modo, las dos únicas salidas o decisiones del sistema son la aceptación o rechazo del individuo como aquél que pretende ser. De esta forma, el locutor solicitante será catalogado como usuario auténtico o bien como impostor, respectivamente.
 == Aplicaciones de la Biometría facial==
- Comerciales: aplicaciones para la introducción de un usuario en [[redes]] de ordenadores, seguridad electrónica, acceso a [[Internet]], [[cajeros automáticos]], tarjetas de crédito, controles de acceso, [[teléfonos móviles]], etc.
+*'''Comerciales:''' aplicaciones para la introducción de un usuario en [[redes]] de ordenadores, seguridad electrónica, acceso a [[Internet]], [[cajeros automáticos]], tarjetas de crédito, controles de acceso, [[teléfonos móviles]], etc.
+*'''Gubernamentales:''' documentos identificativos (DNI, [[pasaporte]], permiso de conducir), seguridad social, control de fronteras, control de aeropuertos, etc.
- Gubernamentales: documentos identificativos (DNI, [[pasaporte]], permiso de conducir), seguridad social, control de fronteras, control de aeropuertos, etc.
+*'''Forenses:''' investigaciones criminales, identificación de cadáveres, [[terrorismo]], identificación de personas desaparecidas, etc.
 ==Otros aspectos a considerar==
 En un sistema biométrico real, además del porcentaje de aciertos o fallos, deben existir otras cuestiones que han de ser consideradas:
-a. Funcionamiento: el porcentaje de reconocimiento debe superar un determinado umbral y el tiempo de ejecución debe ser el menor posible.
+#'''Funcionamiento:''' el porcentaje de reconocimiento debe superar un determinado umbral y el tiempo de ejecución debe ser el menor posible.
+#'''Aceptabilidad:''' debe ser aceptado por las personas como un método de reconocimiento que puedan integrar en su vida diaria.
-b. Aceptabilidad: debe ser aceptado por las personas como un método de reconocimiento que puedan integrar en su vida diaria.
+#'''Robustez:''' debe ser estable frente a ataques fraudulentos
 ==Perspectivas==
-Se trabaja por mejorar los análisis biométricos mediante innovaciones en el [[software]] utilizado. Por ejemplo, en la actualidad los algoritmos existentes tienen grandes problemas para trabajar con imágenes donde las caras estén giradas más de veinte grados. El reto es ser capaz de analizar fotografías donde el rostro esté a casi cuarenta y cinco grados, lo que permitiría dar un salto importante en las investigaciones criminales.
+Se trabaja por mejorar los análisis biométricos mediante innovaciones en el [[software]] utilizado. En la actualidad los algoritmos existentes tienen grandes problemas para trabajar con imágenes donde las caras estén giradas más de veinte grados. El reto es ser capaz de analizar fotografías donde el rostro esté a casi cuarenta y cinco grados, lo que permitiría dar un salto importante en las investigaciones criminales.
-Mejorar las resoluciones de las imágenes, además de otras características y desafíos, como por ejemplo trabajar con imágenes parciales o mal iluminadas, son varios de los problemas que ha de superar la industria de la tecnología del reconocimiento facial. Solo así, la Biometría facial dejará de ser una esperanza, para convertirse en una realidad tecnológica de gran impacto en la sociedad.
+Mejorar las resoluciones de las imágenes, además de otras características y desafíos, como: trabajar con imágenes parciales o mal iluminadas, son varios de los problemas que ha de superar la industria de la tecnología del reconocimiento facial. Solo así, la Biometría facial dejará de ser una esperanza, para convertirse en una realidad tecnológica de gran impacto en la sociedad.
 ==Fuentes==
-*[http://frav.es/pdf/2007/auditoriayseguridad.pdf frav/ Auditoria y seguridad]
+*[http://frav.es/pdf/2007/auditoriayseguridad.pdf  Auditoria y seguridad]
-*[http://blogthinkbig.com/asi-ha-avanzado-la-tecnologia-de-reconocimiento-facial/ blogthinkbi/ Reconocimiento facial]
+*[http://blogthinkbig.com/asi-ha-avanzado-la-tecnologia-de-reconocimiento-facial/ Reconocimiento facial]
-*[http://atvs.ii.uam.es/seminars/PFC_Luis_Blazquez.pdf atvs/ Luis Blazquez]
+*[http://atvs.ii.uam.es/seminars/PFC_Luis_Blazquez.pdf UAM – Luis Blazquez]
 [[Category: Biometría]]

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 {{Definición
 |nombre=Biometría facial

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 {{Definición
 |nombre=Biometría facial
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-|concepto= La Biometría facial nos permite determinar la identidad de una persona analizando su rostro
+|concepto= La Biometría facial permite determinar la identidad de una persona analizando su rostro
-}}
+}}'''Biometría facial.''' Permite determinar la identidad de una persona analizando su [[rostro]]. A diferencia de otras biometrías tipo [[iris]] o [[huella dactilar]] esta [[tecnología]] no es intrusiva y no necesita de colaboración por parte del usuario. Sólo es necesario que su rostro sea adquirido por una cámara [[web]].
 ==Origen y desarrollo==
 Los seres humanos han usado sus características físicas para reconocerse desde hace miles de años. Alphonse Bertillon, jefe de la división de investigación criminal del departamento de policía en [[París]] a mediados del [[siglo XIX]], fue el primero en idear y practicar la técnica de identificar a los criminales a partir de una serie de medidas obtenidas de sus características físicas, entre ellas, medidas faciales. El desarrollo de la [[informática]] en el [[siglo XX]], ha permitido la aparición de diferentes métodos automáticos de reconocimiento facial.
 Existen muchas otras características fisiológicas que pueden ser cuantificadas para identificar a un individuo (conocidas como características biométricas), como pueden ser las huellas dactilares, el patrón del iris, la [[voz]], etc
 Una de las principales ventajas del reconocimiento facial, es que se trata de un método no intrusivo, es decir, los datos pueden ser adquiridos incluso sin que el sujeto se percate de ello. Además, el aspecto facial es el método más utilizado de manera natural por los seres humanos para reconocerse unos a otros.
 La tecnología de reconocimiento facial, al igual que otras técnicas biométricas ha avanzado muchísimo en los últimos años. Hace tiempo, los algoritmos utilizados se basaban en modelos geométricos simples. Sin embargo, las innovaciones computacionales han permitido la creación de una [[ciencia]] mucho más sofisticada, basada en lo que se conoce como representaciones matemáticas y procesos de coincidencia.
 En los últimos quince años, la tecnología de reconocimiento facial ha dado un salto espectacular, gracias a las novedades presentadas por la [[industria]] de este sector, y a la necesidad de las propias administraciones por adaptar estas técnicas en sus controles policiales y de seguridad.
 Lo que conocemos actualmente por biometría facial nació en los años sesenta, con los primeros sistemas que reconocían, gracias a un administrador externo, rasgos como [[ojos]], [[orejas]], [[nariz]] o [[boca]], para así tomar distancias de referencia y compararlas con un patrón dado. La automatización del reconocimiento facial no llegaría hasta una década después, cuando se comenzaron a usar características como el grosor de los [[labios]] o el color del [[cabello]].
 A partir de los noventa surge la Biometría facial tal y como la entendemos hoy en día, aunque su implementación práctica llegaría en [[2001]], con la celebración de la Super Bowl de la NFL, donde se archivaron fotografías de los sistemas de vigilancia y se compararon con [[bases de datos]] digitales.
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 ==Técnicas usadas==
- Sistemas tradicionales: están basados en la correlación. Van desde la forma  más simple, conocido como template matching, (donde únicamente se comparan distintos modelos de reconocimiento), o técnicas que utilizan clasificaciones mediante redes neuronales y plantillas deformables
+*'''Sistemas tradicionales:''' están basados en la correlación. Van desde la forma  más simple, conocido como template matching, (donde únicamente se comparan distintos modelos de reconocimiento), o técnicas que utilizan clasificaciones mediante redes neuronales y plantillas deformables
+*'''Sistemas locales o geométricos:''' en este caso, se analizan vectores característicos extraídos del perfil del individuo que queremos estudiar, aunque también podemos comprobar los rasgos que pueden observarse de la vista frontal de la cara.
- Sistemas locales o geométricos: en este caso, se analizan vectores característicos extraídos del perfil del individuo que queremos estudiar, aunque también podemos comprobar los rasgos que pueden observarse de la vista frontal de la cara.
+*'''Otras técnicas:''' los reconocimientos faciales utilizando análisis tridimensionales (mediante sensores especiales) o las técnicas de estudio de textura de la piel, son las novedades más importantes de la Biometría facial. En el primer caso se determinan rasgos como la barbilla, el contorno de los ojos o los pómulos. Por otra parte, en el segundo análisis se comprueban detalles como líneas únicas, patrones faciales, manchas o cicatrices
 Por último, la Biometría facial también ha integrado en los últimos años sistemas de reconocimiento mediante [[vídeo]]. El problema de utilizar estos sistemas de videovigilancia (habituales en controles de seguridad), es la baja calidad de las imágenes grabadas, así como el pequeño tamaño con el que se observan las caras en estos estudios.
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 En la actualidad existen tres métodos de reconocimiento facial:
-•De rasgos locales: reconocen los ojos, la nariz, la boca, miden las distancias y los ángulos de la cara.
+*'''De rasgos locales:''' reconocen los ojos, la nariz, la boca, miden las distancias y los ángulos de la cara.
 El sistema de rasgos globales, tiene un margen de error más pequeño, aunque maneja un menor nivel de detalle.
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 Desde el punto de vista del funcionamiento de los sistemas automáticos de reconocimiento de personas mediante rasgos biométricos, se hace necesario clasificar las dos perspectivas fundamentales de trabajo de los mismos:
--Sistemas de reconocimiento en modo identificación.
+*Sistemas de reconocimiento en modo identificación.
+*Sistemas de reconocimiento en modo verificación.
 ===Modo identificación===
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 ==Fuentes==
-*[http://frav.es/pdf/2007/auditoriayseguridad.pdf frav/ auditoriayseguridad.pdf]
+*[http://frav.es/pdf/2007/auditoriayseguridad.pdf frav/ Auditoria y seguridad]
+*[http://blogthinkbig.com/asi-ha-avanzado-la-tecnologia-de-reconocimiento-facial/ blogthinkbi/ Reconocimiento facial]
-*[http://blogthinkbig.com/asi-ha-avanzado-la-tecnologia-de-reconocimiento-facial/ blogthinkbi/ reconocimiento-facial]
+*[http://atvs.ii.uam.es/seminars/PFC_Luis_Blazquez.pdf atvs/ Luis Blazquez]
 [[Category: Biometría]]

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 ==Desventajas==
-A la hora de identificar a una persona a partir de su aspecto facial, existe una serie de dificultades centradas, sobretodo, en el concepto de variabilidad. Se hace muy difícil el reconocimiento facial cuando la variabilidad entre individuos es muy pequeña (por ejemplo, es el caso de familiares o, especialmente, es el caso de los [[gemelos]]), o cuando la variabilidad entre distintas [[imágenes]] de un mismo individuo es muy amplia; esto puede ser debido a que dichas imágenes hayan sido adquiridas en diferentes condiciones de posición o iluminación. Otra de los grandes obstáculos en el reconocimiento facial, es la base de datos, esto es, para poder evaluar los métodos de reconocimiento facial, la base de datos debe ser adquirida en condiciones equivalentes para todos los individuos y en número de personas suficientemente representativo, pero teniendo en cuenta que un aumento en el número de datos, aumenta el gasto computacional.
+A la hora de identificar a una persona a partir de su aspecto facial, existe una serie de dificultades centradas, sobre todo, en el concepto de variabilidad. Se hace muy difícil el reconocimiento facial cuando la variabilidad entre individuos es muy pequeña (por ejemplo, es el caso de familiares o, especialmente, es el caso de los [[gemelos]]), o cuando la variabilidad entre distintas [[imágenes]] de un mismo individuo es muy amplia; esto puede ser debido a que dichas imágenes hayan sido adquiridas en diferentes condiciones de posición o iluminación. Otra de los grandes obstáculos en el reconocimiento facial, es la base de datos, esto es, para poder evaluar los métodos de reconocimiento facial, la base de datos debe ser adquirida en condiciones equivalentes para todos los individuos y en número de personas suficientemente representativo, pero teniendo en cuenta que un aumento en el número de datos, aumenta el gasto computacional.
 ==Técnicas usadas==

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 ==Origen y desarrollo==
-Los [[seres humanos]] han usado sus características físicas para reconocerse desde hace miles de años. Alphonse Bertillon, jefe de la división de investigación criminal del departamento de policía en [[París]] a mediados del [[siglo XIX]], fue el primero en idear y practicar la técnica de identificar a los criminales a partir de una serie de medidas obtenidas de sus características físicas, entre ellas, medidas faciales. El desarrollo de la [[informática]] en el [[siglo XX]], ha permitido la aparición de diferentes métodos automáticos de reconocimiento facial.
+Los seres humanos han usado sus características físicas para reconocerse desde hace miles de años. Alphonse Bertillon, jefe de la división de investigación criminal del departamento de policía en [[París]] a mediados del [[siglo XIX]], fue el primero en idear y practicar la técnica de identificar a los criminales a partir de una serie de medidas obtenidas de sus características físicas, entre ellas, medidas faciales. El desarrollo de la [[informática]] en el [[siglo XX]], ha permitido la aparición de diferentes métodos automáticos de reconocimiento facial.
 Existen muchas otras características fisiológicas que pueden ser cuantificadas para identificar a un individuo (conocidas como características biométricas), como pueden ser las huellas dactilares, el patrón del iris, la [[voz]], etc
 Una de las principales ventajas del reconocimiento facial, es que se trata de un método no intrusivo, es decir, los datos pueden ser adquiridos incluso sin que el sujeto se percate de ello. Además, el aspecto facial es el método más utilizado de manera natural por los seres humanos para reconocerse unos a otros.
-La tecnología de reconocimiento facial, al igual que otras técnicas biométricas ha avanzado muchísimo en los últimos años. Hace tiempo, los [[algoritmos]] utilizados se basaban en modelos geométricos simples. Sin embargo, las innovaciones computacionales han permitido la creación de una [[ciencia]] mucho más sofisticada, basada en lo que se conoce como representaciones matemáticas y procesos de coincidencia.
+La tecnología de reconocimiento facial, al igual que otras técnicas biométricas ha avanzado muchísimo en los últimos años. Hace tiempo, los algoritmos utilizados se basaban en modelos geométricos simples. Sin embargo, las innovaciones computacionales han permitido la creación de una [[ciencia]] mucho más sofisticada, basada en lo que se conoce como representaciones matemáticas y procesos de coincidencia.
 En los últimos quince años, la tecnología de reconocimiento facial ha dado un salto espectacular, gracias a las novedades presentadas por la [[industria]] de este sector, y a la necesidad de las propias administraciones por adaptar estas técnicas en sus controles policiales y de seguridad.
 Lo que conocemos actualmente por biometría facial nació en los años sesenta, con los primeros sistemas que reconocían, gracias a un administrador externo, rasgos como [[ojos]], [[orejas]], [[nariz]] o [[boca]], para así tomar distancias de referencia y compararlas con un patrón dado. La automatización del reconocimiento facial no llegaría hasta una década después, cuando se comenzaron a usar características como el grosor de los [[labios]] o el color del [[cabello]].
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 ===Módulo de reconocimiento===
- Este módulo se encarga de establecer la identidad del individuo que accede al sistema. Para ello, tras la adquisición del rasgo biométrico del individuo, se extraen las características y se obtiene el patrón biométrico, que, posteriormente, es comparado con los patrones almacenados en la base de datos. Los resultados de dichas comparaciones son cuantificados y valorados, permitiendo así la toma de decisiones respecto a la identidad del individuo en función de similitud obtenida.
+Este módulo se encarga de establecer la identidad del individuo que accede al sistema. Para ello, tras la adquisición del rasgo biométrico del individuo, se extraen las características y se obtiene el patrón biométrico, que, posteriormente, es comparado con los patrones almacenados en la base de datos. Los resultados de dichas comparaciones son cuantificados y valorados, permitiendo así la toma de decisiones respecto a la identidad del individuo en función de similitud obtenida.
 ==Clasificación de los sistemas automáticos==
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  Comerciales: aplicaciones para la introducción de un usuario en [[redes]] de [[ordenadores]], seguridad electrónica, acceso a [[Internet]], [[cajeros automáticos]], tarjetas de crédito, controles de acceso, [[teléfonos móviles]], etc.
- Gubernamentales: documentos identificativos ([[DNI]], [[pasaporte]], permiso de conducir), [[seguridad social]], control de fronteras, control de [[aeropuertos]], etc.
+ Gubernamentales: documentos identificativos (DNI, [[pasaporte]], permiso de conducir), seguridad social, control de fronteras, control de aeropuertos, etc.
- Forenses: investigaciones criminales, identificación de [[cadáveres]], [[terrorismo]], identificación de personas desaparecidas, etc.
+ Forenses: investigaciones criminales, identificación de cadáveres, [[terrorismo]], identificación de personas desaparecidas, etc.
 ==Aspectos a considerar==