¿Usando la Inteligencia Artificial es posible reconocer a una persona por su forma de caminar?

La visión computacional es una rama de la inteligencia artificial que busca emular la capacidad humana de percibir e interpretar el mundo visual.

Entre sus múltiples aplicaciones, se encuentra la identificación biométrica de individuos, es decir, el reconocimiento de personas basado en rasgos físicos únicos e intransferibles, como la huella dactilar o el iris.

Sin embargo, estos métodos tradicionales de biometría tienen algunas limitaciones, como la necesidad de que el usuario esté cerca del sensor y colabore en el proceso de reconocimiento. Además, pueden ser vulnerables a ataques o falsificaciones. Por eso, se están desarrollando nuevas técnicas biométricas que aprovechan otras fuentes de información, como la forma de caminar de una persona.

La forma de caminar es una característica personal e inconfundible, que depende de factores anatómicos, fisiológicos y psicológicos. Aunque se puede cambiar conscientemente, cada persona tiene un estilo propio y distintivo de moverse. De hecho, hay experimentos que demuestran que somos capaces de reconocer a personas conocidas solo por su silueta en movimiento.

Para identificar a una persona por su forma de caminar, se utilizan sistemas de visión computacional que capturan y analizan secuencias de imágenes o vídeos del sujeto en movimiento. Estos sistemas pueden ser de dos tipos: basados en modelos o no basados en modelos. Los primeros utilizan información a priori del cuerpo humano, como el número y la longitud de los segmentos o las articulaciones, para reconstruir la postura y el movimiento del individuo. Los segundos se basan en la extracción y el procesamiento de la silueta del sujeto, sin asumir ninguna estructura previa.

Ambos tipos de sistemas tienen ventajas e inconvenientes. Los basados en modelos son más robustos ante cambios en la iluminación, la orientación o la ropa del sujeto, pero requieren una mayor complejidad computacional y una mayor precisión en la detección de los puntos clave del cuerpo. Los no basados en modelos son más simples y rápidos, pero más sensibles a las variaciones ambientales o personales.

La técnica más eficiente que se usa hoy en día es la que usado las dos técnicas anteriores para obtener una doble validación. El reconocimiento de personas por su forma de caminar tiene muchas ventajas sobre otros métodos biométricos, como que se puede realizar a distancia y sin requerir la colaboración del sujeto. Además, tiene diversas aplicaciones potenciales, como la detección de comportamientos sospechosos (videovigilancia), el control de accesos a edificios o áreas restringidas, el análisis demográfico de una población en términos de género y rango de edad, o incluso el diagnóstico médico de enfermedades que afectan al movimiento.

No obstante, también presenta algunos desafíos y limitaciones, como la influencia de factores externos o internos que alteran la forma de caminar (ropa, calzado, estado de ánimo…), la privacidad y la seguridad de los datos biométricos, o la ética y la legalidad del uso de esta tecnología.

En conclusión, la visión computacional y el reconocimiento de personas por su forma de caminar son campos muy activos e innovadores dentro de la inteligencia artificial, que ofrecen grandes oportunidades y retos para el futuro.

Octygeek / Alejandro del Valle Tokunhaga

Consultor y fundador de Octopy.

alejandro.delvalle@octopy.com