"Biometría son nuestros rasgos físicos (y de comportamiento) más singulares, que pueden ser detectados prácticamente por dispositivos e interpretados por ordenadores, de modo que puedan utilizarse como sustitutos de nuestro yo físico en el ámbito digital. De este modo podemos vincular los datos digitales a nuestra Identidad con permanencia, coherencia y sin ambigüedades, y recuperar esos datos mediante ordenadores de forma rápida y automatizada."
Pruebas de Precisión del sistema biométrico
La Precisión de un sistema biométrico suele cuantificarse mediante un gráfico de "características operativas del receptor" o "curva ROC" que indica su "tasa de falsas coincidencias (FMR)" y su "tasa de falsas no coincidencias (FNMR)" con respecto a alguna galería de muestras biométricas. La tasa de falsas coincidencias es la frecuencia con la que se evalúa erróneamente que las muestras biométricas de diferentes fuentes proceden de la misma fuente. La tasa de falsas no coincidencias es la frecuencia con la que las muestras de la misma fuente se evalúan erróneamente como de fuentes diferentes. Un sistema biométrico eficaz se caracteriza por resultados rápidos y bajos índices de falsas coincidencias y falsas no coincidencias. La Precisión de un sistema cae en un punto de la curva ROC cuya ubicación es función del "umbral" Cotejo aplicado. Un umbral de coincidencia más alto reduce la tasa de falsas coincidencias pero aumenta la tasa de falsas no coincidencias (mayor Seguridad, menor comodidad). Un umbral de coincidencia más bajo reduce la tasa de falsas no coincidencias pero aumenta la tasa de falsas coincidencias (mayor conveniencia, menor Seguridad; véase la Figura 3). Se requieren mayores cantidades de datos (por ejemplo, más huellas dactilares) y muestras de mayor calidad (altamente consistentes) para los procesos de búsqueda uno a muchos en comparación con Cotejo uno a uno para Verificación.
Es importante reconocer que Precisión del sistema biométrico depende en gran medida de la naturaleza de los datos biométricos del sistema. Cada galería de datos biométricos diferente en la que se busque un conjunto de muestras de sonda arrojará una curva ROC de Precisión diferente. Existen galerías biométricas de dominio público, y sirven para proporcionar puntos de referencia comunes para comparar diferentes algoritmos de Cotejo . Pero los algoritmos pueden "entrenarse" para funcionar mejor en bases de datos conocidas, lo que es análogo a ver las preguntas de un examen antes de realizarlo. Hacerlo mejorará su Precisión comparativa en bases de datos conocidas, pero no indica necesariamente el rendimiento del sistema en datos desconocidos, como ocurre en un escenario del mundo real. Así que la mejor manera de predecir cómo se comportará un sistema biométrico en un despliegue en el mundo real es probar su rendimiento en datos para los que no ha sido entrenado explícitamente.
Figura 2 - Curva ROC para un sistema biométrico Cotejo y un conjunto de datos determinados
Figura 3 - Funciones de densidad de las puntuaciones de comparación entre a) muestras de distintas fuentes y b) muestras de las mismas fuentes, ilustrando la FMR y la FNMR.
