Esto ha obligado a las agencias militares y de seguridad a buscar otras formas de identificarles, como la identificación de la voz. No siempre resulta fácil ni sencillo, así que existe un importante interés por encontrar nuevos métodos.
Hoy, Ahmad Hassanat de la Universidad Mu'tah (Jordania) y varios compañeros afirman haber dado con justo eso. Afirman haber logrado distinguir a las personas por su manera única y personalizada de hacer la seña V. Para ello, miden tanto el tamaño de los dedos como el ángulo de apertura entre ellos. Estos parámetros, según los investigadores, son datos biométricos que podrían resultar tan útiles como una huella dactilar.
La idea de emplear la geometría de la mano como un indicador biométrico dista mucho de ser novedosa. Muchos anatomistas han reconocido que la forma de la mano varía ampliamente entre individuos y proporciona una manera de identificarlos, si los detalles se pueden medir con precisión.
Sin embargo, la tarea de reconocer a la gente sólo con el uso de una sección de sus manos resulta más complicada. "Identificar a una persona con el uso de una pequeña parte de la mano es una tarea complicada, y, por lo que nosotros sabemos, nunca ha sido estudiado", escribe Hassanat.
El equipo empezó por pedir a 50 hombres y mujeres de distintas edades que realizaran la señal de victoria con su mano derecha, fotografiándola varias veces sobre un fondo negro con una cámara de móvil de ocho megapíxeles. Esto creó una base de datos de 500 imágenes.
Una pregunta importante es cuánta información ha de ser extraída de estas imágenes para poder identificar a su autor. El equipo de Hassanat señala que muchas imágenes del mundo real son de baja resolución, lo que limita la cantidad de información que pueden proporcionar.
Así que se limitaron a analizar la punta final de los dos dedos, la punta más baja del valle entre ellos y dos puntos de la palma de la mano. Esto les permitió analizar varias formas de triángulo entre esos puntos, su tamaño relativo y los ángulos que forman.
También emplearon un segundo método para analizar la forma de la mano con el uso de varias mediciones estadísticas. Combinar estos dos métodos crea un total de 16 características diferentes que pueden ser utilizadas para la identificación.
Entonces emplearon dos terceras partes de las imágenes para entrenar un algoritmo de aprendizaje de máquinas para reconocer diferentes señas V y utilizaron las imágenes restantes para probar su eficacia.
Los resultados representan una lectura interesante. El equipo de Hassanat afirma que la combinación de técnicas les permite distinguir a las personas del conjunto de datos con una precisión que supera el 90% en algunos casos. "Existe un gran potencial para que este enfoque se emplee para identificar a terroristas, si la señal de victoria representa el único elemento probatorio", asegura la investigación.
Existen limitaciones con este trabajo, claro. La primera es que el conjunto de datos utilizado es relativamente pequeño, y el equipo de Hassanat querrá demostrar que su método funciona a una escala mucho mayor. La segunda es que la probabilidad de falsos positivos y negativos aún no se ha analizado en detalle. ¿Cuál es la probabilidad de que su algoritmo identifique mal a los individuos?
Es algo que el equipo estará contemplando sin duda. Y desde luego existen mejoras que podrían incorporarse. El equipo de Hassanat querrá incluir otras informaciones en su análisis, como la anchura y la longitud de los dedos.
Por supuesto, reconocer a alguien por su seña V no proporciona la identidad de una persona. Para ello, esta información tendrá que ser cruzada con otros datos. No obstante, es un trabajo curioso que revela cómo las presiones por identificar a individuos malvados en el siglo XXI están dando paso a unas técnicas biométricas cada vez más originales.
Ref: arxiv.org/abs/1602.08325: Victory Sign Biometric for Terrorists Identification