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Reconocimiento biométrico: qué es y aplicaciones

De alguna manera cada vez estamos más presentes en todas partes, pero no de forma física, si no digital, en estos últimos años hemos visto cómo hemos pasado de desbloquear nuestro smartphone con la huella dactilar, a hacerlo a través de reconocimiento facial o por voz, todos estos avances están pasando antes nuestros ojos de forma natural, no obstante, conseguirlo no es una tarea fácil y, uno de los retos que supone es saber trabajar con estas grandes cantidades de datos. En este post te contaremos cómo el Big Data es utilizado para operaciones de reconocimiento biométrico.

Bien es cierto que todos conocemos el DNI elemento que nos permite reconocer de forma unívoca a una persona, pero evidentemente, existen otras herramientas que nos caracterizan como persona y nos distinguen del resto, por ejemplo, el reconocimiento facial, esta herramienta utiliza patrones únicos de nuestro rostro para generar un código de autenticación y verificar que somos nosotros los que “estamos al otro lado de la pantalla”.

También existen otras aplicaciones como reconocimiento de iris o, reconocimiento de huella dactilar que lo que utilizan son los datos biométricos para la generación e identificación de estos patrones.

El funcionamiento de estas herramientas utiliza algoritmos de Inteligencia Artificial o Machine Learning, para la detección de los datos (huella digital) de una persona u otra, por lo que el Big Data y la ciencia de datos están presentes en el uso de estas tecnologías, ya que requieren obligatoriamente el tratado masivo de datos.

Lo más común es pensar en aplicaciones de reconocimiento biométrico como algo destinado estrictamente al ámbito de la seguridad, ya sea para solicitar acceso a un edificio, desbloquear un teléfono móvil o, un equipo informático. No obstante, pese a las numerosas aplicaciones que tiene el reconocimiento biométrico, cada vez más una de ellas está tomando gran auge, en cierto modo debido a la crisis sanitaria provocada por el Covid-19, hablamos del campo de la enseñanza, concretamente del e-learning.

Herramientas de reconocimiento biométrico

Desde que los gobiernos tomaron la decisión de confinar a los ciudadanos en sus casas debido al virus, la enseñanza se convirtió en 100% on-line y, estudiar en línea, no significa únicamente tener el temario disponible en una plataforma o conectarse a una clase por videoconferencia.

Es importante garantizar una enseñanza de calidad y esto incluye que se garantice la seguridad y autenticidad del alumno, especialmente cuando éste está realizando un examen, ya que, del mismo modo a que un alumno debe permanecer en clase, en un aula de forma física, también debe permanecer en clase, aunque sea de forma virtual.

Del mismo modo a como un maestro vigila a sus alumnos para evitar plagios durante un examen, también es posible vigilar a un alumno mientras hace un examen, aunque esté en su casa conectado de forma virtual, en otras palabras, cada vez están tomando más importancia los sistemas de supervisión o proctoring, es aquí donde entran en juego herramientas que utilizan reconocimiento biométrico como las que se describen a continuación:

Smowl eProtoring

Se trata de un sistema de protección para garantizar la autenticación de usuarios, diseñado especialmente para la formación en línea. Smowl, realiza de forma constante la autenticación de la identidad del estudiante, utilizando para ello Inteligencia Artificial y reconocimiento biométrico para monitorizar su actividad y detectar posibles comportamientos sospechosos durante un examen o, si el estudiante ha abandonado el aula virtual, para garantizar estas acciones, Smowl utiliza las imágenes de la webcam del estudiante.

Examity

Se trata de una herramienta de supervisión que necesita diferentes requisitos como son: Una cámara web, micrófono, un ordenador y, una tarjeta de identificación de estudiante. Para poder acceder a esta herramienta desde la plataforma e-learning, es necesario proveer al sistema de los datos personales y la zona horaria, número de identificación de estudiante, preguntas de seguridad y, una clave.

Cuando se acceder a un examen, se debe realizar una conexión con el supervisor (Proctor) y, comienza el proceso de verificación en el que se debe mostrar al supervisor, la tarjeta de identificación de estudiante, mostrar una visión 360 de la habitación en la que se realizará el examen y, verificar que el equipo esté conectado a la red eléctrica. Por lo tanto, en esta herramienta el proceso de verificación del estudiante recae tanto por reconocimiento biométrico, como por parte del supervisor.

Mettl

Dentro de las soluciones que ofrece, las más destacables son las de examen on-line y las de realización de entrevistas y contratación en línea, no obstante, nos centraremos en su plataforma para realización de exámenes. En cuanto a la plataforma de examen, nos encontramos con una solución escalable y adaptada a las necesidades del cliente, que utiliza Inteligencia Artificial y vigilancia a través de la webcam como principales sistemas de proctoring.

ProctorU

Esta herramienta de proctoring tiene tres soluciones principales: Record+, Review+ y, Live+, cada una de las soluciones incluye más funcionalidades para supervisar una prueba, reduciendo de forma considerable el porcentaje de exámenes que deben ser revisados a posteriori.

Nos centraremos en Live+ para explicar el funcionamiento de ProctorU. Live+ está diseñada para realización de programas de alto riesgo, utiliza supervisores en vivo para monitorizar las sesiones de evaluación, llegando al punto de que menos de 1% de los exámenes necesitarán una posterior revisión.

Para acceder a una prueba es necesaria una verificación de tres pasos, durante toda la prueba se utilizan sistemas de reconocimiento biométrico basados en IA, que actúan como segundo par de ojos del supervisor, además de reconocimiento biométrico, este sistema revisa la luminosidad, ruidos inusuales o, si el estudiante mira constantemente fuera de la pantalla.

Verificient

Esta compañía ofrece cuatro soluciones principales en las que en todas ellas está presente el reconocimiento biométrico y la Inteligencia Artificial:

Proctortrack

Utiliza tanto IA como supervisión en vivo para la realización de exámenes. Con diferentes niveles de seguridad, entre sus clientes destaca una de las grandes plataformas de cursos en línea como es EDX.

RemoteDesk

Herramienta de monitorización continua que garantiza la identidad del trabajado en un entorno remoto utilizando para ello IA.

FreshHire

Plataforma de recruitment y selección de candidatos basada en visión artificial (Computer Vision).

Veripass

Herramienta que genera una clave de autenticación basada en reconocimiento biométrico (Cara, ID y nudillo).

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Juan Manuel Moreno

Programador de aplicaciones web en el sector público Juan Manuel Moreno es graduado en Sistemas de Información por la Universidad de Alcalá de Henares y tiene un postgrado en Big Data & Business Analytics. Ha trabajado en el ámbito de la consultoría estratégica y de operaciones en Everis, siendo involucrado en distintos proyectos del sector público de Madrid realizando desarrollos web. Además del entorno empresarial. También cuenta con experiencia en el mundo de la investigación durante su estancia en la cátedra en Big Data y Analítica Predictiva Bancaria en la Universidad de Alcalá de Henares. En dicha cátedra estuvo trabajando en un proyecto de investigación y comparativa mediante técnicas de Data Mining, de algoritmos de clustering para segmentación de clientes en entidades bancarias.

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