Reconocer a personas por su forma de caminar puede tener numerosas aplicaciones en el campo de la seguridad, el ocio o la medicina. Ramón Mollineda, profesor del Departamento
de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universitat Jaume I de Castellón, trabaja con su equipo en el desarrollo de una nueva técnica biométrica que tiene en cuenta la manera de caminar de una persona y su silueta, lo que ofrece importantes ventajas como que el reconocimiento se pueda realizar a distancia y que no requiera la colaboración del sujeto.
La detección de comportamientos sospechosos (videovigilancia), el control de accesos a edificios o a áreas restringidas y el análisis demográfico de una población en términos de género y rango de edad son tan solo algunas de las posibles aplicaciones de esta tecnología.
La función de la biometría como campo de la inteligencia artificial es la identificación de un individuo en función de ciertos parámetros de su cuerpo, físicos e intransferibles, como la huella dactilar o el reconocimiento facial. Estas son precisamente dos de las fuentes biométricas más empleadas y desarrolladas actualmente, porque, como explica el investigador en la nota de prensa de la UJI, “resultan muy fiables y difíciles de falsear, aunque ambas requieren que el usuario se encuentre cerca del sensor y que colabore en el proceso de reconocimiento, y no siempre podemos contar con eso”. De aquí la importancia de avanzar en técnicas complementarias.
Todos tenemos una manera muy personal de caminar. “Aunque es fácil de manipular y de cambiar conscientemente, cada uno lo hace de una forma”, asegura Mollineda. “Hay experimentos en los que una persona ha de reconocer a gente conocida solo observando su silueta en movimiento, y el porcentaje de acierto es muy alto”, añade.
Hay que tener en cuenta que hay varios factores que influyen para que cada persona tenga una forma única de caminar. A partir de un vídeo del sujeto caminando, el sistema desarrollado distingue la silueta del fondo (background) y se convierte en una secuencia de siluetas que, puestas las unas sobre las otras, dan lugar a una imagen resumen. Esta representación final almacena toda la apariencia física y el movimiento de la persona que camina, obteniendo una marca única para cada una de ellas.
Aunque esta tecnología está en fase experimental, Mollineda explica que al principio son precisas dos o tres secuencias de varias personas caminando para crear modelos. El sistema, a partir de aquí, tiene una base para reconocer y diferenciar a los individuos. A medida que se introducen personas, el sistema aprende a distinguirlas. “Tenemos una desventaja clara, y es que hay muchos factores que alteran la manera de caminar, así como la percepción de la manera de caminar. Debemos contar con que la persona puede llevar ropa muy ancha o larga que modifique su silueta, que la misma persona se haya grabado con un calzado y después aparezca con otro,… incluso el estado de ánimo contribuye a cambiar la forma de caminar. No podemos pedirle a una persona que se grabe caminando con todas las combinaciones de factores posibles, porque son infinitas”, reconoce Mollineda.
Lo que se puede hacer, afirma el investigador, es introducir en la base de datos del sistema la mayor diversidad posible de situaciones –diferentes tipo de ropa, si la persona lleva peso o no, etc.–, aunque estas ocurran en distintas personas. Incluso se puede llegar al punto en que la máquina aísle los diferentes factores que encuentre en las personas bajo análisis y así favorecer su reconocimiento.