El análisis biométrico comprende los métodos y tecnologías destinados a identificar o autenticar personas a partir de características biológicas o conductuales. A diferencia de otros métodos de autenticación (contraseñas, tarjetas), la biometría se basa en rasgos únicos y difíciles de transferir, como huellas dactilares, reconocimiento facial, iris, voz o dinámica de tecleo. En la práctica, implica la captura, el procesamiento y la comparación de datos biométricos mediante algoritmos avanzados, a menudo apoyados en el aprendizaje automático y la visión por computador.
Casos de uso y ejemplos de aplicación
El análisis biométrico se utiliza en numerosos sectores: control de acceso físico o lógico (smartphones, ordenadores, edificios), control fronterizo (pasaportes biométricos), vigilancia y búsqueda de individuos en espacios públicos, pagos sin contacto y servicios personalizados. Las aplicaciones van desde la simple identificación hasta la detección de fraudes o el análisis conductual en contextos sensibles (bancos, aeropuertos).
Principales herramientas, librerías y frameworks
Entre las herramientas más importantes se encuentran OpenCV (visión por computador), TensorFlow y PyTorch (aprendizaje profundo), OpenBR (biometría de código abierto), así como soluciones propietarias como Neurotechnology, Cognitec o Innovatrics. Estas ofrecen módulos para reconocimiento facial, de huellas dactilares o de iris, y se integran en plataformas más amplias de gestión de identidad.
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
Los avances recientes se centran en mejorar la precisión de los algoritmos, integrar biometría multifactorial (varios rasgos), proteger la privacidad (biometría descentralizada, modelos federados) y luchar contra ataques de suplantación (anti-spoofing). Las tendencias actuales incluyen biometría conductual y el uso creciente de IA para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, especialmente en seguridad e identificación remota.