A maneira como você anda e seus passos podem ser usados ​​como biométricos na segurança do aeroporto, em vez de impressões digitais e leituras dos olhos.

Pesquisadores da Universidade de Manchester, em colaboração com a Universidade de Madrid, desenvolveram uma inteligência artificial (IA) de última geração, sistema de verificação biométrica que pode medir a marcha individual ou o padrão de caminhada de um ser humano. Ele pode verificar com sucesso um indivíduo simplesmente caminhando sobre uma almofada de pressão no chão e analisando os dados de passos 3D e baseados em tempo.

Os resultados, publicado em um dos principais periódicos de pesquisa de aprendizado de máquina, a Transações IEEE em Análise de Padrão e Inteligência de Máquina (TPAMI) periódicos no início deste ano, mostrou que, na média, o sistema de IA desenvolvido identificou corretamente um indivíduo quase 100% do tempo, com apenas uma taxa de erro de 0,7.

Biometria física, como impressões digitais, reconhecimento facial e varreduras de retina, são atualmente mais usados ​​para fins de segurança. Contudo, a chamada biometria comportamental, como reconhecimento de marcha, também capturar assinaturas exclusivas entregues pelos padrões naturais de comportamento e movimento de uma pessoa. A equipe testou seus dados usando um grande número dos chamados 'impostores' e um pequeno número de usuários em três diferentes cenários de segurança do mundo real. Eram pontos de controle de segurança do aeroporto, o local de trabalho, e o ambiente doméstico. A abordagem oferece potencial para complementar os sistemas de segurança atuais em aeroportos, escritórios e casa como a pesquisa mostrou.

Dr. Omar Costilla Reyes, da Escola de Escola de Engenharia Elétrica e Eletrônica de Manchester e que liderou a pesquisa, explica:"Cada ser humano tem aproximadamente 24 fatores e movimentos diferentes ao caminhar, resultando em cada pessoa com um único, padrão de caminhada singular. Portanto, monitorar esses movimentos pode ser usado, como uma impressão digital ou varredura de retina, para reconhecer e identificar claramente ou verificar um indivíduo. "

Para criar o sistema de IA de que os computadores precisam para aprender esses padrões de movimento, a equipe coletou o maior banco de dados de passos da história (até o momento), contendo quase 20, 000 sinais de passos de 127 indivíduos diferentes. Para compilar as amostras e o conjunto de dados, a equipe usou sensores apenas de piso e câmeras de alta resolução.

Foi este conjunto de dados, que é chamado de SfootBD, que a Dra. Costilla Reyes usou para desenvolver os modelos computacionais avançados necessários para a verificação biométrica automática da pegada apresentada no TPAMI.

A Dra. Costilla Reyes acrescentou:"Focar no reconhecimento da marcha não intrusiva por meio do monitoramento da força exercida no chão durante uma passada é muito desafiador. Isso porque distinguir entre as variações sutis de pessoa para pessoa é extremamente difícil de definir manualmente, é por isso que tivemos que criar um novo sistema de IA para resolver esse desafio de uma nova perspectiva. "

Um dos principais benefícios de usar o reconhecimento de pegada é, ao contrário de ser filmado ou digitalizado em um aeroporto, o processo não é intrusivo para o indivíduo e resiliente às condições ambientais de ruído. A pessoa nem mesmo precisa tirar o calçado ao caminhar sobre as almofadas de pressão, pois não se baseia no formato da pegada em si, mas sim em sua marcha.

Outras aplicações para a tecnologia incluem etapas inteligentes que podem reconhecer a degeneração neurológica que pode ter implicações positivas no setor de saúde. Esta é outra área em que o Dr. Costilla Reyes pretende avançar em sua pesquisa com o reconhecimento dos passos.

Ele acrescentou:"A pesquisa também está sendo desenvolvida para abordar o problema de saúde de marcadores para declínio cognitivo e início de doença mental, usando dados brutos de passos de um sensor de piso de área ampla implantável em residências inteligentes. O movimento humano pode ser um novo biomarcador de declínio cognitivo, que pode ser explorado como nunca antes com novos sistemas de IA "