ES2610196A1 - Método y dispositivo de autenticación biométrica mediante el reconocimiento del parpadeo - Google Patents

Abstract

Método y dispositivo de autenticación biométrica mediante el reconocimiento del parpadeo. Un método y un dispositivo para la autenticación biométrica mediante el reconocimiento del parpadeo de un sujeto, donde dicho método comprende las etapas de: (a) grabar con una cámara digital de video al menos una secuencia de parpadeo de al menos un sujeto; (b) analizar los cambios de intensidad capturados por la cámara digital de video de la luz difundida por al menos un ojo y su correspondiente párpado de al menos un sujeto; y que comprende una etapa de caracterización cinemática y dinámica del parpadeo; dicha caracterización estando configurada para identificar a al menos un sujeto mediante un algoritmo de clasificación.

Description

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DESCRIPCION

METODO Y DISPOSITIVO DE AUTENTICACION BIOMETRICA MEDIANTE EL RECONOCIMIENTO DEL PARPADEO

Objeto de la invencion

El objeto de la presente invencion es un metodo y un dispositivo para la autenticacion de la identidad de un ser humano a partir del reconocimiento del parpadeo de dicho ser humano en una secuencia de video previamente grabada.

Estado de la tecnica

La autenticacion biometrica es el estudio automatico para el reconocimiento unico de humanos basado en uno o mas identificadores biometricos que se clasifican como rasgos conductuales o rasgos fisiologicos [Jain, Anil K.; Ross, Arun (2008). "Introduction to Biometrics". In Jain, AK; Flynn; Ross, A. Handbook of Biometrics. Springer. pp. 1-22. ISBN 978-0-387-71040-2].

Los rasgos fisiologicos estan relacionados con caracterfsticas ffsicas intrfnsecas del cuerpo como, por ejemplo, la huella digital, venas o huella de la palma de la mano, la cara, el ADN, el iris, la retina, el electroencefalograma (EEG) o el electrocardiograma (ECG). Por otro lado, los rasgos conductuales se relacionan con el patron de comportamiento de una persona como, por ejemplo, el ritmo de la escritura, la firma o la voz.

Los movimientos del ojo [M. Juhola, Y. Zhang, J. Rasku, “Biometric verification of a subject through eye movements,” Computers in Biology and Medicine 43, pp 42-50 (2013)] y el parpadeo [M. Abo-Zahhad, Sabah M. Ahmed, Sherif N. Abbas, “A novel biometric approach for human identification and verification using eye blinking signal,” IEEE signal processing letters, 22, No. 7 pp 876-880 (2015)] han sido utilizados recientemente como rasgos fisiologicos aptos para la autenticacion biometrica humana. En ambos casos, las senales bioelectricas de las que se derivan los parametros que caracterizan e identifican a cada individuo se obtienen a partir del registro de un electrooculograma (EOG) derivado del EEG, aunque en el caso de los movimientos del ojo, tambien pueden obtenerse a partir de videocamaras (videoculografo). El hecho de que para la medida del EOG se necesiten electrodos pegados a la piel, lo hace poco practico para su uso biometrico.

Tradicionalmente, el parpadeo se ha evaluado principalmente mediante tecnicas de contacto

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que requieren el uso de electrodos para medir el EOG [D. Denney and C. Denney, "The eye blink electro-oculogram.," Br J Ophthalmol 68, pp. 225-228 (1984)] o el electromiograma [B. W. O. D. Visser and C. Goor, "Electromyographic and reflex study in idiopathic and symptomatic trigeminal neuralgias: latency of the jaw and blink reflexes," J Neurol Neurosurg Psychiatry 37, pp. 1225-1230 (1974)], o la aplicacion de una bobina magnetica [J. Schlag, B. Merker, and M. Schlag-Rey, "Comparison of EOG and search coil techniques in long-term measurements of eye position in alert monkey and cat," Vision Research 23, pp. 1025-1030 (1983)]. Sin embargo, tambien es posible el uso de procedimientos de registro sin contacto, tales como fotograffa o video que permiten una evaluacion cuantitativa del movimiento del ojo durante el parpadeo sin interferir con el sujeto [S. H. Choi, K. S. Park, M. W. Sung, and K. H. Kim, "Dynamic and quantitative evaluation of eyelid motion using image analysis," Med Biol Eng Comput 41, pp. 146-150 (2003)].

Las caracterfsticas del parpadeo que mas se han estudiado son la frecuencia y la duracion debido a su relacion con estados mentales tales como fatiga, lapsos de atencion y estres. La determinacion del comienzo y el fin del parpadeo se aborda, por lo general, mediante la definicion de umbrales precalibrados. De hecho, se desconoce algun metodo que calcule o determine de forma precisa el final del parpadeo [F. VanderWerf, P. Brassinga, D. Reits, M. Aramideh, and B. O. de Visser, "Eyelid Movements: Behavioral Studies of Blinking in Humans Under Different Stimulus Conditions," Journal of Neurophysiology, 89, pp. 2784-2796 (2003)].

Explicacion de la invencion

Es un objeto de la presente invencion la identificacion y autenticacion de seres humanos a partir de una secuencia de video de su parpadeo. Para ello, la presente invencion realiza un analisis de los cambios de intensidad capturados por una camara digital de la luz difundida por el ojo y su parpado correspondiente al parpadear. Estos cambios estan directamente relacionados con el desplazamiento del parpado. A partir de la variacion de la posicion del parpado con el tiempo, es un objeto de la presente invencion el calculo de una pluralidad de parametros ffsicos que caracterizan la cinematica y dinamica del parpadeo. Estos parametros se utilizan para identificar a cada sujeto en un proceso de clasificacion.

El parpadeo es un cierre temporal de ambos ojos e implica el movimiento de los parpados superior e inferior. Desde un punto de vista fisiologico, el parpadeo mantiene el ojo hidratado, lo que permite la distribucion de la pelfcula lagrimal sobre la superficie ocular, protegiendolo frente a objetos externos. Los movimientos de los parpados requieren comandos neurales

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simples y pocas fuerzas activas. El parpadeo representa un fenomeno normal facilmente observable y accesible, que refleja los procesos de activacion del sistema nervioso central sin manipulacion voluntaria. Asf pues, su analisis permite encontrar cualquier anormalidad y si esta se deriva de una anomalfa muscular o neuronal.

El parpadeo es uno de los reflejos humanos mas rapidos (300-400 ms) por tanto, para obtener parametros que lo caractericen adecuadamente a partir de un video es necesaria una camara con una tasa de captura acorde a esa duracion. Esta camara, en una realizacion particular es una camara comercial, y en otra realizacion particular es una camara de un dispositivo electronico portatil, como por ejemplo un telefono movil o equivalente, siempre y cuando la velocidad de captura sea, al menos, 150 fotogramas por segundo (fps).

La intensidad de la luz difundida por el parpado iluminado frontalmente varfa dependiente de su posicion, siendo maxima cuando el parpado esta cerrado y minima cuando esta abierto. Asf, en un video grabado de un sujeto que parpadea, esta variacion aparecera reflejada como cambios en la intensidad de la luz registrada. En cada fotograma de la secuencia de parpadeo se puede estimar la intensidad de la luz difundida por el parpado sumando los niveles de gris de los pfxeles del area de interes en torno a cada ojo. Los parpadeos apareceran como picos en el perfil de intensidades [D. Mas, B. Domenech, J. Espinosa, J. Perez, C. Hernandez, and C. Illueca, "Noninvasive measurement of eye retraction during blinking," Optics Letters 35, 1884 (2010)]. Mediante un algoritmo de deteccion de picos se afsla cada parpadeo y se ajusta a una curva suavizada mediante “smoothing splines” para eliminar el efecto del ruido. La primera y segunda derivada respecto del tiempo de esta curva estan relacionadas, respectivamente con la velocidad (primera derivada) y la aceleracion (segunda derivada) y su producto resulta proporcional a la potencia desarrollada por los musculos responsables del parpadeo. Estas curvas se utilizan para determinar diferentes parametros cinematicos y dinamicos que caracterizan el parpadeo de cada individuo.

Los parametros cinematicos y dinamicos obtenidos son aptos para la autenticacion biometrica de un ser humano mediante algoritmos de clasificacion, ya que describen rasgos fisiologicos relacionados con el parpadeo.

La clasificacion es un tipo de aprendizaje automatico supervisado basado en un conjunto de datos de entrenamiento que contiene observaciones cuya pertenencia a una categorfa esta previamente establecida. Los algoritmos de clasificacion aprovechan la informacion discriminante de ese conjunto de entrenamiento y aprenden a clasificar una nueva

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observacion en una de las categorfas o clases. En la presente invencion, el problema tecnico que se resuelve en esta etapa del metodo es la asignacion de un parpadeo, i.e. una nueva observacion, a una clase seleccionada entre una pluralidad de clases, i.e. los sujetos, es decir, el problema tecnico que se resuelve es una clasificacion multiclase.

La extraccion de un conjunto de parametros caracterfsticos que sean capaces de conservar la informacion discriminate de cada sujeto permite asignar una nueva observacion de un parpadeo a uno de los sujetos que conforman el conjunto de entrenamiento mediante clasificacion.

En una realizacion particular de la invencion, se han evaluado diferentes algoritmos de clasificacion seleccionados entre: un analisis discriminante lineal y cuadratico (LDA y QDA); K-Vecinos Mas Cercanos (KNN), Arbol de Clasificacion (CT) y Correlacion Cruzada Normalizada (NCC). No obstante, en una realizacion preferida de la invencion se ha utilizado un analisis discriminante lineal LDA donde se ha obtenido una tasa de identificacion correcta de hasta el 99%.

A lo largo de la descripcion y las reivindicaciones la palabra "comprende" y sus variantes no pretenden excluir otras caracterfsticas tecnicas, aditivos, componentes o pasos. Para los expertos en la materia, otros objetos, ventajas y caracterfsticas de la invencion se desprenderan en parte de la descripcion y en parte de la practica de la invencion. Los siguientes ejemplos y dibujos se proporcionan a modo de ilustracion, y no se pretende que restrinjan la presente invencion. Ademas, la presente invencion cubre todas las posibles combinaciones de realizaciones particulares y preferidas aquf indicadas.

Breve descripcion de las figuras

A continuacion, se pasa a describir de manera muy breve una serie de dibujos que ayudan a comprender mejor la invencion y que se relacionan expresamente con una realizacion de dicha invencion que se presenta como un ejemplo no limitativo de esta.

La FIG.1 muestra un esquema de los elementos intervinientes en la captura de una escena.

La FIG. 2 muestra un esquema en el que se detalla la seleccion de una region de interes en cada fotograma y se representa como varia la intensidad con el tiempo en un parpadeo en dicha region de interes.

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La FIG. 3 muestra la curva de potencia normalizada obtenida para un parpadeo ejemplo. Las intersecciones con cero, los maximos y mfnimos locales y las areas bajo la curva entre intersecciones se utilizan para definir parametros caracterfsticos del parpadeo.

La FIG. 4 muestra las curvas de velocidad y aceleracion normalizadas para un parpadeo ejemplo. Los maximos y mfnimos locales y las areas bajo la curva entre intersecciones se utilizan para definir parametros caracterfsticos del parpadeo.

La FIG. 5 muestra la curva de desplazamiento del parpado para un parpadeo ejemplo.

Exposicion detallada de un modo de realizacion de la invencion

Tal y como se observa con detalle en las figuras adjuntas, la primera etapa del metodo objeto de la presente invencion consiste en la grabacion de diferentes secuencias mediante una camara de video con una velocidad de captura superior a 150 fps, y en donde los sujetos que forman el conjunto de clases a identificar parpadean. En la FIG.1 se muestra un esquema de la configuracion del sistema de captura. Asf pues, dado un sujeto (1), una camara (2) con una velocidad de captura superior a 150 fps graba una secuencia (3) de duracion indeterminada en la que el sujeto (1) parpadea. En cada fotograma aparece el parpado en una posicion diferente. La toma de medidas se realiza sin contacto con el sujeto (1) e, incluso, puede realizarse de forma inconsciente para este, lo que facilita el empleo de la invencion en aplicaciones donde no sea necesaria requerir la colaboracion del sujeto (1).

Para evaluar de forma precisa el parpadeo es necesario grabar un video de alta velocidad, i.e. con una velocidad de captura tal que permita capturar la diferencia de posicion del parpado en un parpadeo cuya duracion esta comprendida entre 300 y 400 ms. Si el video no es de alta velocidad, la diferencia de la posicion del parpado entre fotogramas es demasiado grande para realizar el seguimiento preciso del parpado.

Una vez realizada la captura, se procede a su procesamiento segun aparece esquematizado en la FIG.2. Dada la secuencia (3) se selecciona una region de interes rectangular (4) en el primer fotograma de esta en torno a cada ojo. Esta seleccion puede realizarse manualmente o automatizarla mediante un algoritmo de deteccion ocular. La misma region de interes se selecciona en el resto de fotogramas de la secuencia y su funcion es recortar los fotogramas para aligerar el procesado.

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El algoritmo de deteccion ocular se basa en la diferencia de absorcion de la luz entre el parpado y el ojo abierto (la pupila, el iris y la esclera). La luz visible, asf como la radiacion infrarroja, es absorbida por la pupila y el iris considerablemente mas de lo que es absorbida por el parpado, tal y como se describe en [M. Durkin, L. Prescott, C. J. Jonet, E. Frank, M. Niggel, and D. A. Powell, "Photoresistive Measurement of the Pavlovian Conditioned Eyelid Response in Human Subjects," Psychophysiology 27, pp. 599-603 (1990)]. Como resultado, la energfa en la region de interes de la imagen “ojo abierto” es mas baja que en la misma region de interes de la imagen “ojo cerrado” (5).

La energfa contenida en cada region de interes de cada fotograma se obtiene sumando el valor de niveles de gris de cada pixel de esta. La cantidad de intensidad reflejada por el ojo es casi constante cuando el parpado esta abierto. Los parpadeos aparecen como aumentos y descensos rapidos de intensidad: cuando el parpado se cierra, la luz difundida por el parpado cambia y lo mismo ocurre con la intensidad registrada por la camara. Los picos en intensidad representan el momento en el que el parpado esta completamente cerrado. Mediante un algoritmo de deteccion de picos, se recorta de la secuencia cada parpadeo desde 0.25 segundos antes del pico hasta 0.46 segundos despues. Esto supone condicionar el intervalo entre parpadeos a ser superior a 0.67 segundos y que la duracion del parpadeo sea inferior a dicho valor. Con esta seleccion se abarca todo el rango de duracion del parpadeo para sujetos normales (50-500 ms) tal y como se indica en [P. P. Caffier, U. Erdmann, and P. Ullsperger, "Experimental evaluation of eye-blink parameters as a drowsiness measure," Eur J Appl Physiol 89, 319-325 (2003)]) y se descartan parpadeos incompletos y/o dobles.

La curva de intensidades obtenida, directamente relacionada con el desplazamiento del parpado (15) se suaviza mediante splines (16) para, a continuacion, calcular la primera y segunda derivada temporal y el producto de estas. Dichas magnitudes son proporcionales a la velocidad (10) y aceleracion del parpado (11) y a la potencia desarrollada por los musculos en el proceso (9) respectivamente.

En la FIG.3 se representa la curva de potencia normalizada (9) obtenida para un parpadeo de muestra. La curva de potencia normalizada (9) permite definir claramente el comienzo en el primer instante en que deja de ser cero y el final en el ultimo, que vuelve a ser cero. Asimismo, es posible localizar los instantes en los que ocurren maximos y mfnimos locales (8), asf como las intersecciones con cero (7). Todos estos, junto con los valores de los maximos y los mfnimos locales (8) proporcionan informacion del parpadeo y se utilizan como caracterfsticas para describirlo.

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Cronologicamente, unas pocas centesimas de segundo despues de que el parpadeo haya comenzado, la potencia total desarrollada por los musculos es maxima en el momento tip en la fase de cierre. A continuacion, en t2P, los musculos del parpado dejan de funcionar, la potencia es cero y el parpado consigue una velocidad maxima de cierre. Despues, el parpado inicia el frenado y la potencia se desarrolla con el signo opuesto. Hay un momento (t3p), cuando la curva alcanza el mfnimo, que corresponde a la potencia maxima desarrollada para frenar el cierre del parpado. Entonces, la potencia disminuye en valor absoluto, hasta que vuelve a cero. Este momento (t*p) se corresponde con el ojo cerrado, cuando termina la fase de cierre y comienza la fase de apertura.

La forma de la curva en la fase de apertura es similar a la de cierre. La potencia total desarrollada por los musculos alcanza un maximo local en tsp que ocurre cuando el parpado esta en la fase ascendente. Entonces, la potencia disminuye hasta que es cero en tap y el parpado alcanza una velocidad maxima. Despues de eso, el signo de la fuerza cambia cuando el parpado esta frenando y la curva alcanza un mfnimo local en t7p. En ese momento, el ojo todavfa no esta completamente abierto. Finalmente, la potencia disminuye en valor absoluto hasta cero (tap), cuando el parpado se retrae de nuevo, las fuerzas de los musculos se compensan, el ojo esta abierto y el parpadeo termina.

El area bajo la curva de la potencia normalizada (9) W^ esta relacionada con el trabajo desarrollado por los musculos en un perfodo de tiempo entre tc y td- Se calcula dicha area entre las intersecciones con cero, segun la figura 3, obteniendo cuatro parametros mas.

En la figura 4, se representa la velocidad (10) y la aceleracion (11) normalizadas junto a los instantes definidos previamente. Se puede observar que los ceros y los maximos y mfnimos locales de la velocidad ya han sido caracterizados, mientras que los maximos y mfnimos locales de la aceleracion proporcionan nuevos instantes de tiempo (12) todavfa no definidos.

Cronologicamente, t1a es el tiempo despues de comenzar el parpadeo cuando el parpado esta en la fase de cierre y alcanza un maximo en la aceleracion. A continuacion, despues del maximo en la potencia desarrollada, se alcanza un maximo en la velocidad y un cero en aceleracion, tras el que la fuerza total de los musculos que intervienen en el parpadeo frena al parpado (hay un cambio en el signo de la aceleracion). Esta fuerza de frenado alcanza su maximo en t2a, antes de cerrar completamente el ojo. Seguidamente, en la fase de apertura, la dinamica es similar. La fuerza acelera al parpado hasta un maximo en t3a. Mas tarde, la

fuerza disminuye y probablemente alcanza un mfnimo local que corresponde al tiempo cuando

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la aceleracion de frenado de la abertura del parpado en la fase ascendente es maxima, justo antes de detenerlo. Sin embargo, al contrario de lo que ocurre en la curva de potencia, en los graficos de aceleracion no aparece claramente esta fase de frenado por lo que ese mfnimo local no se puede definir.

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Procediendo con un analisis similar al de la potencia, se han obtenido los valores absolutos de los picos locales tanto de aceleracion como de velocidad (13), y las areas bajo la curva de aceleracion (14). El area bajo la curva de la aceleracion en un intervalo de tiempo se denota por y representa el impulso mecanico por unidad de masa desarrollada por los musculos 10 en ese perfodo de tiempo comprendido entre tc y td- Se definen tres parametros relacionados con el impulso entre las intersecciones de la curva con cero.

Por ultimo, en la figura 5, se analiza la curva ajustada a partir de los datos de desplazamiento (16). Habiendose definido S=0i/02, el cociente entre velocidades medias de los procesos de 15 cierre y apertura (17), y la anchura a mitad de altura de la curva, w, (18).

Las caracterfsticas que describen la dinamica y la cinematica del parpadeo se agrupan en un vector siguiendo el orden indicado en la tabla 1.

Vector

Descripcion Fase

to

Tiempo( s) Inicio (1a potencia t cero) Cierre

t1p

Potencia maxima local

t2P

Cruce potencia cero

t3P

Potencia minima local

t4P

Cerrado

t5P

Potencia maxima local Abertura

t6P

Cruce potencia cero

t7P

Potencia minima local

t8P

Fin (Potencia cero)

|£(tip)|

Potencia absoluta normalizada Cierre

P{t3 p)

|P(t5P)|

Abertura

P(p7P~)

W^ VV0

Trabajo (u.a.) De 0 a t2P Cierre

Wtt4P t2P

De t2P a t4P

wf6P t4P

De t4P a t6P Abertura

Wtt8P t6P

De t6P a t8P

t1a

Tiempo (s) Aceleracion maxima Cierre

t2a

Aceleracion minima

t3a

Aceleracion maxima Abertura

l“(OI

Aceleracion absoluta normalizada Cierre

\a(t?a)\

Abertura

f£2P Jo

Impulso (u.a.) De 0 a t2a Cierre

ft&p •t2P

De t2a a t6a Cierre/Abertura

|£8P j£6P

De t6a a tea Abertura

\v(t7P)\

Velocidad absoluta normalizada Cierre

\v(taP)\

Abertura

w

Tiempo ____(s)____ Anchura a mitad de altura del desplazamiento Cierre/Abertura

S

Cociente entre velocidades medias Cierre/Abertura

Tabla 1. Parametros de parpadeo

La tecnica propuesta se ha evaluado con videos obtenidos con una camara deportiva (tipo GOPRO®) grabando a 240 fps sobre 26 sujetos. Se han obtenido 3251 parpadeos a partir de 5 las secuencias de video grabadas, que van desde 74 hasta 191 parpadeos por sujeto. La diferencia en el numero de parpadeos por sujeto es debida a las perdidas en el procesamiento de las senales por superposicion de parpadeos o parpadeos incompletos. Sin embargo, de todos los sujetos se han obtenido al menos 74 parpadeos, por lo que se han seleccionado aleatoriamente 74 parpadeos de cada participante para obtener un conjunto con el mismo 10 numero de datos de cada sujeto. Asf, se reduce el numero de parpadeos a 1924. Con este conjunto se ha procedido a la clasificacion para la autentificacion biometrica.

El rendimiento de cada clasificador (LDA, QDA, KNN, CT y NCC) se evalua a traves de validacion cruzada de 10 iteraciones. El conjunto de datos se ha repartido proporcionalmente 15 en 10 subconjuntos disjuntos. Nueve subconjuntos se utilizan para el entrenamiento y se evalua el ultimo subconjunto. El proceso se repite 10 veces, dejando cada vez un subconjunto diferente para su evaluacion.

Se ha evaluado a traves de validacion cruzada de 10 iteraciones cinco conjuntos de datos: el 2 0 conjunto original de 1924 parpados y cuatro conjuntos adicionales obtenidos a partir del original. La definicion de los conjuntos adicionales consiste en la generacion de 100 parpadeos para cada participante. Cada parpadeo se construye con la media aritmetica de B parpadeos seleccionados al azar de 74 ensayos de cada participante, siendo B = 3, 5, 10 y 25 para cada conjunto (nombrado B-media). Los clasificadores biometricos se compararon a 2 5 traves de la tasa de identificaciones correctas en la tabla 2.

LDA QDA KNN CT NCC

Original

41 34 28 32 50

3-media

70 49 43 48 54

5-media

82 61 53 59 55

10-media

95 78 71 75 55

25-media

99 92 89 90 56

Tabla 2. Tasa de identificaciones correctas (%)

Claims (7)

1. 5

   10

   15

   20

   25

   30

   35

   REIVINDICACIONES

   1. - Un metodo para la autenticacion biometrica mediante el reconocimiento del parpadeo de un sujeto, donde dicho metodo comprende las etapas de:

   (a) grabar con una camara digital de video al menos una secuencia de parpadeo de al menos un sujeto;

   (a.1) y donde la secuencia de parpadeo comprende una pluralidad de

   fotogramas;

   (b) analizar los cambios de intensidad capturados por la camara digital de video de la luz difundida por al menos un ojo y su correspondiente parpado de al menos un sujeto;

   y que se caracteriza porque

   comprende una etapa de caracterizacion cinematica y dinamica del parpadeo; estando configurada dicha caracterizacion para identificar a al menos un sujeto mediante un algoritmo de clasificacion.
2. 2. - El metodo de acuerdo con la reivindicacion 1 donde para cada fotograma se estima la intensidad de luz difundida por el parpado sumando los niveles de gris de unos pfxeles dentro de un area de interes entorno a cada ojo.
3. 3. - El metodo de acuerdo con la reivindicacion 2 donde cada parpadeo queda definido como un pico en un perfil de intensidades y donde mediante un algoritmo de deteccion de picos se afsla cada parpadeo y se ajusta a una curva de parpadeo suavizada y eliminando el ruido.
4. 4. - El metodo de las reivindicaciones 1 a 3 donde la caracterizacion cinematica y dinamica del parpadeo comprende el calculo de: (i) la velocidad del parpado mediante a primera derivada de la curva de parpadeo; (ii) la aceleracion del parpado mediante la segunda derivada de la curva de parpadeo; y donde el producto de la velocidad y aceleracion del parpadeo resulta proporcional a la potencia desarrollada por los musculos responsables del parpadeo.
5. 5. - El metodo de acuerdo con las reivindicaciones 1 a 4 donde el algoritmo de clasificacion asigna un parpadeo a un sujeto; y donde dicho algoritmo de clasificacion es uno seleccionado entre: un analisis discriminante lineal y cuadratico (LDA y QDA); K-Vecinos Mas Cercanos (KNN), Arbol de Clasificacion (CT) y Correlacion Cruzada Normalizada (NCC).
6. 6. - El metodo de acuerdo con la reivindicacion 5 donde el algoritmo de clasificacion es preferentemente un analisis discriminante lineal LDA.
7. 7. - Un dispositivo de autenticacion biometrica mediante el reconocimiento del 5 parpadeo de un sujeto que se caracteriza por que comprende medios para ejecutar el metodo

   de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 6.