Identificación automatizada de huellas dactilares - Automated fingerprint identification

La identificación automatizada de huellas dactilares es el proceso de usar una computadora para comparar las huellas dactilares con una base de datos de huellas conocidas y desconocidas en el sistema de identificación de huellas dactilares. Los sistemas automatizados de identificación de huellas dactilares (AFIS) son utilizados principalmente por las fuerzas del orden con fines de identificación criminal, el más importante de los cuales es la identificación de una persona sospechosa de cometer un delito o vincular a un sospechoso con otros delitos no resueltos.

La verificación automatizada de huellas dactilares es una técnica estrechamente relacionada que se utiliza en aplicaciones como los sistemas de control de asistencia y acceso. A nivel técnico, los sistemas de verificación verifican una identidad reclamada (un usuario puede afirmar ser John presentando su PIN o tarjeta de identificación y verificar su identidad usando su huella digital), mientras que los sistemas de identificación determinan la identidad basándose únicamente en las huellas digitales.

Los AFIS se han utilizado en identificaciones civiles a gran escala, cuyo objetivo principal es evitar las inscripciones múltiples en un sistema electoral, de asistencia social, de licencias de conducir o similar. Otro beneficio de los AFIS civiles es verificar los antecedentes de los solicitantes de empleo para puestos delicados y el personal educativo que tiene contacto cercano con los niños.

Sistemas implementados

El Sistema Automatizado de Identificación de Huellas Dactilares Integrado de los Estados Unidos contiene los conjuntos de huellas dactilares recolectados en los Estados Unidos y es administrado por el FBI . Muchos estados también tienen sus propios AFIS. Los AFIS tienen capacidades tales como búsqueda latente, almacenamiento de imágenes electrónicas e intercambio electrónico de huellas dactilares y respuestas.

Muchos otros países y entidades, incluidos Canadá , la Unión Europea , el Reino Unido , Bangladesh , India , Israel , Pakistán , Sri Lanka , Argentina , Turquía , Marruecos , Italia , Chile , Perú , Venezuela , Australia , Dinamarca , el Penal Internacional La organización policial y varios estados, provincias y regiones administrativas locales tienen sus propios sistemas, que se utilizan para una variedad de propósitos, incluida la identificación criminal, verificación de antecedentes del solicitante, recepción de beneficios y recepción de credenciales (como pasaportes). En Australia, el sistema se llama Sistema Nacional Automatizado de Identificación de Huellas Dactilares .

Las agencias de policía europeas ahora están obligadas por un acto del consejo europeo a abrir sus AFIS entre sí para mejorar la guerra contra el terrorismo y la investigación de la delincuencia transfronteriza. El acto siguió al tratado Pruem , una iniciativa entre los países Bélgica, Alemania, España, Francia, Luxemburgo, Holanda y Austria. Aunque técnicamente no es un AFIS en sí, la infraestructura descentralizada del tratado Pruem permite consultas de AFIS sobre todos los AFIS criminales europeos en un tiempo razonable.

Algoritmos de coincidencia de huellas dactilares

Los algoritmos de comparación de huellas dactilares varían mucho en términos de tasas de error de Tipo I (falso positivo) y Tipo II (falso negativo). También varían en términos de características como la invariancia en la rotación de la imagen y la independencia de un punto de referencia (generalmente, el "núcleo" o centro del patrón de huellas dactilares). La precisión del algoritmo, la velocidad de coincidencia de impresión, la solidez a una calidad de imagen deficiente y las características mencionadas anteriormente son elementos críticos del rendimiento del sistema.

La coincidencia de huellas dactilares tiene una enorme carga computacional. Algunos proveedores de AFIS más grandes implementan hardware personalizado, mientras que otros usan software para lograr la velocidad y el rendimiento correspondientes. En general, es deseable tener, al menos, una búsqueda en dos etapas. La primera etapa generalmente hará uso de características globales de huellas dactilares, mientras que la segunda etapa es el comparador de minucias.

En cualquier caso, los sistemas de búsqueda devuelven resultados con alguna medida numérica de la probabilidad de coincidencia (una "puntuación"). En la búsqueda de diez impresiones, utilizando un parámetro de "umbral de búsqueda" para aumentar la precisión, rara vez debe haber más de un candidato a menos que haya varios registros del mismo candidato en la base de datos. Muchos sistemas utilizan una búsqueda más amplia para reducir el número de identificaciones perdidas, y estas búsquedas pueden devolver de una a diez posibles coincidencias. La búsqueda de latente a diez impresiones con frecuencia arrojará muchos candidatos (a menudo cincuenta o más) debido a los datos de entrada limitados y de baja calidad. La confirmación de los candidatos sugeridos por el sistema generalmente la realiza un técnico en sistemas forenses. Sin embargo, en los últimos años, los algoritmos de "apagado automático" o "confirmación automática" producen respuestas "identificadas" o "no identificadas" sin que un operador humano observe las impresiones, siempre que la puntuación coincidente sea lo suficientemente alta. El "apagado automático" o la "confirmación automática" se utilizan a menudo en los sistemas de identificación civil, y también se utilizan cada vez más en los sistemas de identificación de delincuentes.

Escepticismo

Durante muchos años, el FBI ha presentado la afirmación de que la identificación de huellas dactilares es una fuente totalmente precisa y confiable para la elaboración de perfiles e identificación. La creencia en esta técnica se basó en la suposición de que no hay dos huellas dactilares iguales y que cada persona tiene su propio patrón único. Sin embargo, no hay evidencia científica o estudios que se hayan realizado para respaldar esta afirmación. Esto también se puede aplicar a otras formas de identificación forense, como el análisis de marcas de mordidas, también conocido como odontología forense , que se puede ver en un caso de Levon Brooks . En términos de identificación de huellas dactilares, los agentes del FBI que son responsables de examinar las huellas para determinar los puntos de similitud con el fin de saber si han obtenido una coincidencia, varía de un examinador a otro y de un laboratorio a otro. Lamentablemente, el proceso de decisión es totalmente subjetivo para la persona que realiza las pruebas y no hay forma de garantizar que el examinador no sea susceptible al sesgo del observador. En 2004, tras los atentados con bombas en el tren de Madrid , se identificaron huellas dactilares parciales en las bolsas de los explosivos que habían quedado en la estación. Después de una cuidadosa consideración, el FBI determinó que las huellas dactilares dejadas en la bolsa coincidían con un individuo en Portland, Oregon llamado Brandon Mayfield . Este caso, sin embargo, cambió por completo la perspectiva de la identificación por huellas dactilares dentro del FBI , ya que más tarde se determinó que Brandon Mayfield había sido condenado erróneamente por ser cómplice de los atentados en Madrid. Debido a esto, el FBI ya no puede testificar que la identificación de huellas dactilares sea una técnica 100% precisa para la elaboración de perfiles y, por lo tanto, cualquier persona que la use debe considerarla con mucho cuidado.

Ver también

• EURODAC , un sistema a escala de la UE para almacenar y cotejar las huellas dactilares de los solicitantes de asilo
• Reconocimiento de huellas dactilares
• Concurso de verificación de huellas dactilares
• Reconocimiento de patrones

Referencias

enlaces externos

• Captura de pantalla del sistema AFIS se utiliza en el Perú , a partir de enero de 2007. Desde el artículo Perú ahora usa el sistema de huellas dactilares AFIS ... . Consultado el 10 de mayo de 2010.
• Sistema automatizado de identificación de huellas dactilares (AFIS) Dacto 2000 , Bielorrusia
• Identificación de huellas dactilares en línea sdk , Saurabh
• Fuente AFIS