ES2624679T3 - Tecnología de autenticación biométrica - Google Patents

Abstract

Un sistema de autenticación biométrica (100, 200) que comprende: un sistema de almacenamiento de datos (120, 220, 250) configurado para mantener, para un grupo de personas, datos biométricos que incluyen puntuaciones de similitud ordenadas, siendo cada una de las puntuaciones de similitud ordenadas un número y estando calculado utilizando un proceso que genera un valor numérico que refleja la similitud de una primera imagen con una segunda imagen, para representar la similitud entre una imagen biométrica correspondiente y una imagen de referencia; y un sistema de verificación biométrica (130) que incluye al menos un procesador (230, 1030), estando configurado el sistema de verificación biométrica (130) para: acceder a una imagen biométrica de al menos una parte de una persona; acceder a la imagen de referencia; calcular una puntuación de similitud que represente la similitud entre la imagen biométrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia; buscar las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biométricos utilizando la puntuación de similitud calculada; y producir un resultado basado en la búsqueda de las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biométricos utilizando la puntuación de similitud calculada, en la que la búsqueda y la salida comprenden, además: - identificar un subconjunto de personas que están asociadas a una puntuación de similitud dentro de un umbral de puntuación de similitud calculada - acceder a los datos biométricos detallados para el subconjunto de personas - comparar los datos biométricos detallados para el subconjunto de personas con los datos biométricos detallados para la imagen biométrica de la persona a la que se ha accedido - identificar una coincidencia basándose en los resultados de la comparación.

Description

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DESCRIPCION

Tecnologfa de autenticacion biometrica Campo

La presente divulgacion se refiere a la tecnologfa de autenticacion biometrica.

Antecedentes

El documento US 2006/0104484 Al da a conocer un aparato, un metodo y un dispositivo de almacenamiento de programas para representar datos biometricos. El aparato incluye un extractor de caractensticas biometricas y un transformador. El extractor de caractensticas biometricas es para extraer caractensticas correspondientes a un biometrico representado en una imagen, y para definir uno o mas conjuntos de una o mas formas geometricas mediante una o mas de las caractensticas. Cada una de las una o mas formas geometricas tiene una o mas caractensticas geometricas que no vanan con respecto a un primer conjunto de transformadas aplicadas al menos a una parte de la imagen. El transformador es para aplicar el primer conjunto de transformadas a la al menos una parte de la imagen para obtener una o mas representaciones de caractensticas que incluyen una o mas de las una o mas caractensticas geometricas, y para aplicar un segundo conjunto de transformadas a las una o mas representaciones de caractensticas para obtener una o mas representaciones de caractensticas transformadas.

El documento EP 0 786 735 A2 da a conocer un metodo para indexar y buscar una serie de huellas dactilares de referencia para determinar si una huella dactilar de la muestra coincide con una de las huellas dactilares de referencia. El metodo incluye las etapas de: determinar, respectivamente, valores indexados para las huellas dactilares de referencia y la huella dactilar de la muestra sobre la base de las caractensticas de las huellas dactilares, y estando los valores de mdice generalmente distribuidos uniformemente y continuos en una poblacion relativamente grande de individuos; seleccionar un primer subconjunto de las huellas dactilares de referencia que tienen valores de mdice en un primer rango con respecto al valor de mdice de la huella dactilar de la muestra; y comparar la huella dactilar de la muestra con cada huella dactilar del primer subconjunto de huellas dactilares de referencia, para determinar con ello si existe una coincidencia entre la huella dactilar de la muestra y una de las huellas dactilares de referencia y sin comparar la huella dactilar de la muestra con todas las huellas dactilares de referencia. La etapa de determinar valores de mdice para las huellas dactilares de referencia y la huella dactilar de la muestra comprende preferentemente la determinacion de la misma en base a la curvatura del flujo de crestas de las huellas dactilares.

El documento TURK M ET AL: "EIGENFACES FOR RECOGNITION", REVISTA DE NEUROCIENCIA COGNITIVA, CAMBRIDGE, MA, U.S.A., vol. 3, n° 1, 1 de enero de 1991 (1991-01-01), paginas 71 a 86, XP000490270, hace referencia a un sistema informatico casi en tiempo real que puede localizar y rastrear la cabeza de un sujeto y, a continuacion, reconocer a la persona comparando las caractensticas de la cara con las de individuos conocidos.

Un sistema de autenticacion biometrico tfpico incluye una base de datos de informacion biometrica (por ejemplo, huellas dactilares, escaneos de iris, imagenes faciales, etc.) sobre individuos. Para identificar o autenticar una muestra de informacion biometrica, el sistema de autenticacion la informacion biometrica compara la muestra con las entradas de la base de datos una por una, hasta que se encuentra una coincidencia. Como resultado, el tiempo para encontrar entrada coincidente crece linealmente y puede requerir mucho tiempo cuando la base de datos incluye muchas entradas.

Compendio

En un aspecto, un sistema de autenticacion biometrica de acuerdo con la reivindicacion independiente 1 incluye un sistema de almacenamiento de datos configurado para 'mantener, para un grupo de personas, datos biometricos que incluyen puntuaciones de similitud ordenadas. Cada una de las puntuaciones de similitud ordenadas se calcula para representar la similitud entre una imagen biometrica correspondiente y una imagen de referencia. El sistema de autenticacion biometrica tambien incluye un sistema de verificacion biometrica: que incluye al menos un procesador. El sistema de verificacion biometrica esta configurado para acceder a una imagen biometrica de al menos una parte de una persona, acceder a la imagen de referencia y calcular una puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia. El sistema de verificacion biometrica tambien esta configurado para buscar las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada, y producir un resultado basado en la busqueda de las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada.

Las implementaciones pueden incluir una o mas de las siguientes caractensticas. Por ejemplo, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para buscar las puntuaciones de similitud ordenadas de una manera que aproveche el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud incluidas en los datos biometricos. En este ejemplo, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para realizar una busqueda binaria de las puntuaciones de similitud ordenadas utilizando la puntuacion de similitud calculada.

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Ademas, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para acceder a una imagen de un iris de la persona, acceder a una imagen de referencia de un iris de una persona de referencia y calcular una puntuacion de similitud que represente la similitud entre la imagen del iris de la persona a la que se ha accedido y la imagen de referencia del iris de la persona de referencia. El sistema de verificacion biometrica se puede configurar para acceder a una imagen de una huella dactilar de la persona, acceder a una imagen de referencia de una huella dactilar de una persona de referencia, y calcular una puntuacion de similitud que represente la similitud entre la imagen de la huella dactilar de la persona a la que se ha accedido y la imagen de referencia de la huella dactilar de la persona de referencia. El sistema de verificacion biometrica se puede configurar para acceder a la imagen biometrica de al menos la parte de la persona accediendo a una imagen de la cara de la persona, acceder a una imagen de referencia de la cara de una persona de referencia y calcular una puntuacion de similitud que represente la similitud entre la imagen de la cara de la persona a la que se ha accedido y la imagen de referencia de la cara de la persona de referencia.

En algunas implementaciones, el sistema de autenticacion biometrica puede incluir un sistema de registro biometrico configurado para determinar, para cada persona del grupo de personas, una puntuacion de similitud que represente la similitud entre una imagen biometrica de al menos una parte de la persona correspondiente y la imagen de referencia, y ordenar los datos biometricos sobre la base de las puntuaciones de similitud determinadas. En dichas implementaciones, los datos biometricos mantenidos por el sistema de almacenamiento de datos pueden incluir datos biometricos detallados para cada persona del grupo de personas. Los datos biometricos detallados para cada persona pueden incluir datos que sean mas descriptivos de la imagen biometrica de la parte de la persona correspondiente que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente, y que tengan un tamano de almacenamiento mayor que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente. Ademas, en dichas implementaciones, el sistema de registro biometrico se puede configurar para vincular, para cada persona del grupo de personas, la puntuacion de similitud para la persona correspondiente con los datos biometricos detallados para la persona correspondiente.

Ademas, el sistema de almacenamiento de datos puede incluir un sistema de almacenamiento en memoria y un sistema de almacenamiento en disco. El sistema de almacenamiento de datos se puede estar configurar para mantener las puntuaciones de similitud ordenadas en el sistema de almacenamiento en memoria y mantener los datos biometricos detallados en el sistema de almacenamiento en disco.

En algunos ejemplos, el sistema de registro biometrico se puede configurar para inscribir a una nueva persona en el sistema de almacenamiento de datos. En dichos ejemplos, el sistema de registro biometrico se puede configurar para acceder a una nueva imagen biometrica de al menos una parte de la nueva persona, acceder a la imagen de referencia y calcular una nueva puntuacion de similitud que represente la similitud entre la nueva imagen biometrica y la imagen de referencia. Asimismo, en dichos ejemplos, el sistema de registro biometrico se puede configurar para determinar un identificador unico para la nueva persona, almacenar, en el sistema de almacenamiento de datos y en asociacion con el identificador unico, la nueva puntuacion de similitud en un punto apropiado en las puntuaciones de similitud ordenadas, y almacenar, en el sistema de almacenamiento de datos y en asociacion con el identificador unico, los datos biometricos detallados para la nueva persona. Los datos biometricos detallados para la nueva persona pueden ser mas descriptivos de la nueva imagen biometrica que la nueva puntuacion de similitud, y pueden tener un mayor tamano de almacenamiento que la nueva puntuacion de similitud.

En algunas implementaciones, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para acceder a multiples imagenes biometricas de la parte de la persona y calcular, para cada una de las multiples imagenes biometricas, una puntuacion de similitud que represente la similitud entre la imagen biometrica correspondiente y la imagen de referencia. En dichas implementaciones, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para calcular una puntuacion de similitud media sobre la base de las puntuaciones de similitud calculadas para las multiples imagenes biometricas.

En algunos ejemplos, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para utilizar un proceso de busqueda que aproveche el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud incluidas en los datos biometricos para encontrar una coincidencia mas proxima con la puntuacion de similitud calculada. En dichas implementaciones, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para calcular una diferencia entre la puntuacion de similitud calculada y una puntuacion de similitud de la coincidencia mas proxima, comparar la diferencia con un umbral y, sobre la base de los resultados de la comparacion, determinar si la diferencia esta dentro del umbral. El sistema de verificacion biometrica se puede configurar para producir la coincidencia mas ajustada basandose en la determinacion de que la diferencia esta dentro del umbral. Sobre la base de una determinacion de que la diferencia no esta dentro del umbral, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para agregar, en el sistema de almacenamiento de datos, la puntuacion de similitud calculada en un punto apropiado en las puntuaciones de similitud ordenadas y producir una indicacion de que no se encontro ninguna coincidencia.

En algunas implementaciones, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para utilizar un proceso de busqueda que aproveche el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud incluidas en los datos biometricos para encontrar un subconjunto de personas que estan asociadas, cada una, con una puntuacion de similitud dentro de un umbral de la puntuacion de similitud calculada, y acceder a los datos biometricos detallados de acceso para el subconjunto de personas. Los datos biometricos detallados para cada persona del subconjunto

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pueden incluir datos que sean mas descriptivos de la imagen biometrica de la parte de la persona correspondiente que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente, y que tengan un tamano de almacenamiento mayor que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente. En dichas implementaciones, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para comparar los datos biometricos detallados actualizados a los que se ha accedido para el subconjunto de las personas con datos biometricos detallados para la persona, identificar una coincidencia basada en los resultados de la comparacion y producir la coincidencia identificada. Los datos biometricos detallados para la persona pueden ser mas descriptivos de la imagen biometrica que la puntuacion de similitud calculada y pueden tener un mayor tamano de almacenamiento que la puntuacion de similitud calculada.

Ademas, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para utilizar un proceso de similitud de imagen para generar una medida de similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia, y normalizar la medida de similitud a una puntuacion de similitud entre cero y uno. El sistema de verificacion biometrica tambien se puede configurar para acceder a multiples imagenes biometricas de la persona y acceder a multiples imagenes de referencia, donde cada una de las multiples imagenes biometricas puede corresponder a una parte diferente de la persona, y cada una de las multiples imagenes de referencia puede corresponder a una parte diferente de una persona y se puede asignar a una de las multiples imagenes biometricas. El sistema de verificacion biometrica se puede configurar ademas para calcular multiples puntuaciones de similitud y calcular una puntuacion de similitud combinada basada en las multiples puntuaciones de similitud. Cada una de las multiples puntuaciones de similitud puede representar la similitud entre una de las multiples imagenes biometricas y una de las multiples imagenes de referencia, y el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para buscar las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud combinada. El sistema de verificacion biometrica se puede configurar para calcular la puntuacion de similitud combinada basada en las multiples puntuaciones de similitud tomando la media ponderada de las multiples puntuaciones de similitud.

En algunos ejemplos, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para acceder a multiples imagenes biometricas de la persona y acceder a multiples imagenes de referencia, donde cada una de las multiples imagenes biometricas puede corresponder a una parte diferente de la persona, y cada una de las multiples imagenes de referencia puede corresponder a una parte diferente de una persona y se puede asignar a una de las multiples imagenes biometricas. En dichos ejemplos, el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para calcular multiples puntuaciones de similitud y disponer las multiples puntuaciones de similitud en un vector de puntuaciones de similitud. Cada una de las multiples puntuaciones de similitud puede representar la similitud entre una de las multiples imagenes biometricas y una de las multiples imagenes de referencia, y el sistema de verificacion biometrica se puede configurar para buscar los resultados de similitud ordenados incluidos en los datos biometricos utilizando el vector de puntuaciones de similitud.

En otro aspecto, un metodo de acuerdo con la reivindicacion independiente 14 incluye mantener, en un deposito electronico y para un grupo de personas, datos biometricos que incluyen puntuaciones de similitud ordenadas. Cada una de las puntuaciones de similitud ordenadas se calcula para representar la similitud entre una imagen biometrica correspondiente y una imagen de referencia. El metodo tambien incluye el acceso a una imagen biometrica de al menos una parte de una persona, el acceso a la imagen de referencia, y el calculo de una puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia. El metodo incluye ademas la busqueda, mediante un sistema de autenticacion biometrica que incluye al menos un procesador, utilizando las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos la puntuacion de similitud calculada, y emitiendo un resultado basado en la busqueda de las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada.

En otro aspecto adicional, al menos un medio de almacenamiento legible por ordenador de acuerdo con la reivindicacion independiente 15 esta codificado con instrucciones ejecutables que, cuando son ejecutadas por al menos un procesador, hacen que al menos un procesador realice operaciones. Las operaciones incluyen mantener, para un grupo de personas, datos biometricos que incluyen puntuaciones de similitud ordenadas. Cada una de las puntuaciones de similitud ordenadas se calcula para representar la similitud entre una imagen biometrica correspondiente y una imagen de referencia. Las operaciones tambien incluyen el acceso a una imagen biometrica de al menos una parte de una persona, el acceso a la imagen de referencia y el calculo de una puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia. Las operaciones incluyen ademas buscar las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada y producir un resultado basado en la busqueda de las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada.

Los detalles de una o mas implementaciones se exponen en los dibujos adjuntos y en la descripcion que sigue. Otras caractensticas potenciales de la descripcion seran evidentes a partir de la descripcion y los dibujos, y de las reivindicaciones.

Breve descripcion de los dibujos

Las figuras 1,2 y 10 son diagramas de sistemas de ejemplo.

Las figuras 3, 4, y 6 a 8 son diagramas de flujo de procesos de ejemplo.

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La figura 5 ilustra un sistema de almacenamiento de datos de ejemplo.

La figura 9 ilustra una estructura de datos de ejemplo para datos biometricos.

Descripcion detallada

Las tecnicas existentes para la autenticacion biometrica se escalan linealmente con el numero de entradas en la base de datos biometrica. Es decir, el tiempo para autenticar a un individuo basado en su biometna se dobla o triplica cuando el numero de entradas en la base de datos se dobla o triplica. Las tecnicas descritas en la presente divulgacion pueden proporcionar una autenticacion biometrica en escala logantmica. Es decir, el tiempo para autenticar a un individuo en base a su biometna se multiplica por la rafz cuadrada de dos o la rafz cuadrada de tres cuando el numero de entradas en la base de datos se duplica o triplica.

En algunas implementaciones, para lograr la mejora en el escalado, un sistema de autenticacion biometrica puede organizar las entradas de datos biometricos de una manera ordenada y utilizar un proceso de busqueda que aproveche el conocimiento de como se ordenan los datos biometricos para aumentar la velocidad media de busqueda de los datos biometricos. Aunque los datos biometricos de imagen (por ejemplo, imagenes de huellas dactilares, escaneos de iris, imagenes faciales, etc.) son no numericos, el sistema de autenticacion biometrica ordena los datos biometricos de imagen convirtiendo las imagenes biometricas en valores numericos de una manera racional y ordenando a continuacion los valores numericos. Para convertir las imagenes biometricas en valores numericos con significado, el sistema de autenticacion biometrica utiliza una imagen de referencia y convierte las imagenes biometricas en valores numericos sobre la base de la similitud con la imagen de referencia. Debido a que los valores numericos representan la similitud con la imagen de referencia, ordenar los valores numericos da como resultado la ordenacion de imagenes biometricas de una manera racional, que puede ser aprovechada en la busqueda de las imagenes biometricas.

La figura 1 ilustra un sistema 100 de ejemplo para realizar la autenticacion biometrica. El sistema 100 incluye un sistema de inscripcion biometrica 110, una base de datos 120 y un sistema de verificacion biometrica 130. El sistema de inscripcion biometrica 110 inscribe a las personas en el sistema 100, de tal manera que los datos biometricos para las personas inscritas se pueden buscar en la base de datos 120. Espedficamente, el sistema de inscripcion biometrica 110 para una persona convierte los datos biometricos a un formato que permite la ordenacion de los datos biometricos de una manera racional y almacena, en la base de datos 120, los datos biometricos convertidos junto con la informacion de identificacion para la persona.

El sistema de inscripcion biometrica 110 puede incluir uno o mas dispositivos que capturan diferentes tipos de imagenes biometricas de al menos una parte de una persona. Por ejemplo, el sistema de inscripcion biometrica 110 puede incluir un escaner de iris que captura una imagen del iris de una persona, una camara que captura una imagen facial de una persona y un escaner de huellas dactilares que captura imagenes de las huellas dactilares de una persona. El sistema de inscripcion biometrica 110 utiliza uno o mas dispositivos para capturar una o mas imagenes biometricas de una persona que esta inscrita en el sistema 100.

Despues de capturar una o mas imagenes biometricas, el sistema de inscripcion biometrica 110 convierte la o las imagenes biometricas en un formato que se puede ordenar de una manera racional. En particular, las una o mas imagenes biometricas pueden no ser ordenables en su formato original. Por consiguiente, el sistema de inscripcion biometrica 110 puede extraer cada una de las una o mas imagenes biometricas como un valor numerico que representa el contenido en la imagen biometrica correspondiente. El valor numerico se puede utilizar entonces para ordenar los datos biometricos en la base de datos 120.

Para generar el valor numerico, el sistema de inscripcion biometrica 110 puede calcular una puntuacion de similitud que represente la similitud de la imagen biometrica correspondiente a una imagen de referencia utilizada para todas las personas inscritas en el sistema 100. Dado que cada puntuacion de similitud representa la similitud con la misma imagen de referencia, las puntuaciones de similitud pueden reflejar la similitud entre sf de las imagenes biometricas, y permitir que los datos biometricos almacenados en la base de datos 120 se ordenen de una manera racional. Se pueden utilizar otras tecnicas para extraer una imagen biometrica como un valor numerico que represente contenido en la imagen biometrica.

El sistema de inscripcion biometrica 110 tambien puede almacenar, en la base de datos 120, una o mas imagenes biometricas vinculadas a las puntuaciones de similitud calculadas para las imagenes biometricas. La o las imagenes biometricas se pueden almacenar en su formato capturado, o se pueden convertir en datos de plantilla/blob (por ejemplo, bloques de bytes) que representan una o mas imagenes biometricas. El sistema de inscripcion biometrica 110 puede almacenar la representacion mas detallada de las una o mas imagenes biometricas, ademas de las puntuaciones de similitud para la verificacion o confirmacion de los resultados de la busqueda devueltos mediante la comparacion de las puntuaciones de similitud. Como enfoque alternativo, las imagenes/plantillas se pueden almacenar en un sistema de archivos diferente aparte de la base de datos para guardar la memoria de la base de datos, y pueden estar relacionadas con la puntuacion correspondiente a traves de un identificador unico.

La base de datos 120 puede ser cualquier tipo de base de datos que sea capaz de mantener los datos de forma ordenada. El sistema de inscripcion biometrica 110 hace que los datos biometricos registrados se almacenen en la

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base de datos 120 en una ubicacion apropiada en una lista ordenada, y controla la base de datos 120 para mantener datos biometricos de una manera ordenada. Las puntuaciones de similitud calculadas por el sistema de inscripcion biometrica 110 se pueden utilizar para ordenar los datos biometricos en la base de datos 120. Por ejemplo, los datos biometricos en la base de datos 120 se pueden ordenar como una lista de puntuaciones de similitud ordenadas en orden ascendente o descendente.

El sistema de verificacion biometrica 130 verifica los datos biometricos de una persona mediante la busqueda en la base de datos 120. Espedficamente, el sistema de verificacion biometrica 130 accede (por ejemplo, captura) los datos biometricos para una persona, convierte los datos biometricos en un valor numerico y utiliza la informacion numerica para realizar una busqueda en la base de datos 120.

El sistema de verificacion biometrica 130 puede incluir uno o mas dispositivos que capturan diferentes tipos de imagenes biometricas de al menos una parte de una persona. Por ejemplo, el sistema de verificacion biometrica 130 puede incluir un escaner de iris que captura una imagen del iris de una persona, una camara que captura una imagen facial de una persona y un escaner de huellas dactilares que captura imagenes de las huellas dactilares de una persona. El sistema de verificacion biometrica 130 puede utilizar uno o mas dispositivos para capturar una o mas imagenes biometricas de una persona que esta siendo verificada.

Despues de acceder a una imagen biometrica, el sistema de verificacion biometrica 130 convierte la imagen biometrica en un valor numerico que representa contenido en la imagen biometrica. El valor numerico se puede calcular de la misma manera que los valores numericos de las imagenes biometricas registradas en el sistema 100 por el sistema de inscripcion biometrica 110. Por ejemplo, para generar el valor numerico, el sistema de verificacion biometrica 130 puede calcular una puntuacion de similitud que representa la similitud de la imagen biometrica con la imagen de referencia utilizada para todas las personas inscritas en el sistema 100. A continuacion, el sistema de verificacion biometrica 130 puede utilizar la puntuacion de similitud calculada para realizar una busqueda en la base de datos 120.

En algunos ejemplos, la persona que proporciona informacion biometrica (por ejemplo, imagenes biometricas de la persona capturadas en el momento actual, o imagenes biometricas de la persona presentadas en una tarjeta de identificacion) puede proporcionar la informacion biometrica para verificar que la persona es realmente una persona espedfica inscrita en el sistema 100. En dichos ejemplos, el sistema de verificacion biometrica 130 tambien puede recibir un numero de identificacion de usuario para la persona espedfica. Para realizar la verificacion, el sistema de verificacion biometrica 130 convierte una imagen biometrica de la persona en una puntuacion de similitud, y utiliza el numero de identificacion de usuario para acceder, desde la base de datos 120, a una puntuacion de similitud para la persona espedfica inscrita en el sistema. A continuacion, el sistema de verificacion biometrica 130 compara la puntuacion de similitud convertida con la puntuacion de similitud a la que se ha accedido, y determina si la puntuacion de similitud convertida coincide con la puntuacion de similitud a la que se ha accedido (por ejemplo, determina si la puntuacion de similitud convertida es identica o esta dentro de un umbral de la puntuacion de similitud a la que se ha accedido). Cuando la puntuacion de similitud convertida coincide con la puntuacion de similitud a la que se ha accedido, el sistema de verificacion biometrica 130 puede verificar que la persona es realmente la persona espedfica, o puede desencadenar un proceso para considerar una informacion biometrica mas detallada (por ejemplo, datos de plantilla de la imagen biometrica) para una verificacion mas fiable. Cuando la puntuacion de similitud convertida no coincide con la puntuacion de similitud a la que se ha accedido, el sistema de verificacion biometrica 130 puede verificar que la persona no es la persona espedfica.

En algunas implementaciones, la persona que proporciona un dato biometrico (por ejemplo, imagenes biometricas de la persona capturadas en el momento actual o imagenes biometricas de la persona presentadas en una tarjeta de identificacion) puede ser desconocida o no estar asociada con otra informacion de identificacion. En dichas implementaciones, el sistema de verificacion biometrica 130 convierte una imagen biometrica de la persona en una puntuacion de similitud, y utiliza la puntuacion de similitud convertida para realizar una busqueda en la lista ordenada de puntuaciones de similitud en la base de datos 120. El sistema de verificacion biometrica 130 puede utilizar un proceso de busqueda que aprovecha el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud en la base de datos 120 para buscar con mayor rapidez los datos biometricos en la base de datos 120. Por ejemplo, el sistema de verificacion biometrica 130 puede realizar una busqueda binaria en la base de datos 120 utilizando la escala de similitud convertida, lo que resulta en la eliminacion de la mitad de las potenciales coincidencias con cada comparacion. Basandose en la busqueda, el sistema de verificacion biometrica 130 identifica a la persona que proporciona la entrada biometrica o indica que la persona que proporciona la entrada biometrica no esta inscrita en el sistema 100. A este respecto, el sistema de verificacion biometrica 130 puede ser capaz de identificar rapidamente a una persona utilizando una o mas imagenes biometricas de la persona.

La figura 2 ilustra un sistema 200 de autenticacion biometrica de ejemplo. El sistema 200 incluye un modulo de entrada 210, un deposito de datos 220, uno o mas procesadores 230, uno o mas dispositivos I/O (Entrada / Salida - Input / Output, en ingles) 240 y la memoria 250. El modulo de entrada 220 se puede utilizar para introducir cualquier tipo de informacion utilizada en el registro y verificacion de datos biometricos. Por ejemplo, el modulo de entrada 210 se puede utilizar para recibir nuevos datos biometricos para ser registrados en una base de datos, o para recibir datos biometricos de la muestra para verificar contra los datos biometricos almacenados en una base de datos. En algunas implementaciones, los datos del modulo de entrada 210 se almacenan en el deposito de datos 220. Los

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datos incluidos en el deposito de datos 220 pueden incluir, por ejemplo, cualquier tipo de datos biometricos (por ejemplo, imagenes o plantillas de iris, huellas dactilares, caras, etc.) y las puntuaciones de similitud calculadas para los datos biometricos. Las puntuaciones de similitud se pueden utilizar para ordenar los datos biometricos en el deposito de datos 220 utilizando las tecnicas descritas en la presente divulgacion.

En algunos ejemplos, el deposito de datos 220 puede ser una base de datos relacional que organiza datos de forma logica en una serie de tablas de base de datos. Cada tabla de la base de datos en el deposito de datos 220 puede disponer los datos en una serie de columnas (donde cada columna representa un atributo de los datos almacenados en la base de datos) y filas (donde cada fila representa los valores del atributo). En algunas implementaciones, el deposito de datos 220 puede ser una base de datos orientada a objetos que organiza los datos de manera logica o ffsica en una serie de objetos. Cada objeto puede estar asociado con una serie de valores de atributo. En algunos ejemplos, el deposito de datos 220 puede ser un tipo de sistema de gestion de base de datos que no es necesariamente una base de datos relacional u orientada a objetos. Por ejemplo, se pueden utilizar una serie de archivos o documentos XML (Lenguaje de etiquetado extensible - Extensible Markup Language, en ingles), donde cada archivo o documento XML incluye atributos y valores de atributos. Los datos incluidos en el deposito de datos 220 pueden ser identificados por un identificador unico, de tal manera que los datos relacionados con un proceso concreto puedan ser recuperados del deposito de datos 220.

El procesador 230 puede ser un procesador adecuado para la ejecucion de un programa informatico tal como un microprocesador de proposito general o especial, y uno o mas procesadores de cualquier tipo de ordenador digital. En algunas implementaciones, el sistema 200 incluye mas de un procesador 230. El procesador 230 puede recibir instrucciones y datos de la memoria 250. La memoria 250 puede almacenar instrucciones y datos correspondientes a cualquiera o a todos los componentes del sistema 200. La memoria 250 pueden incluir una memoria de solo lectura, una memoria de acceso aleatorio, o ambas.

Los dispositivos I/O 240 estan configurados para proporcionar entrada a y salida desde el sistema 200. Por ejemplo, los dispositivos I/O 240 pueden incluir un raton, un teclado, un lapiz optico o cualquier otro dispositivo que permita introducir datos. Los dispositivos I/O 240 pueden incluir asimismo una pantalla, una impresora o cualquier otro dispositivo que genere datos.

La figura 3 ilustra un proceso 300 para realizar una autenticacion biometrica. Las operaciones del proceso 300 se describen de manera general como realizadas por el sistema 200. En algunas implementaciones, las operaciones del proceso 300 pueden ser realizadas por uno o mas procesadores incluidos en uno o mas dispositivos electronicos.

El sistema 200 mantiene, para un grupo de personas, datos biometricos que incluyen puntuaciones de similitud (310) ordenadas. Por ejemplo, el sistema 300 accede a puntuaciones de similitud para cada entrada de datos biometricos y almacena las puntuaciones de similitud de una manera ordenada. Cada una de las puntuaciones de similitud es un numero y se calcula para representar la similitud entre una imagen biometrica y una imagen de referencia. La imagen de referencia se puede utilizar para calcular todas las puntuaciones de similitud de manera que cada puntuacion de similitud refleje la proximidad de la imagen biometrica correspondiente a la imagen de referencia. Las puntuaciones de similitud se pueden calcular utilizando cualquier tipo de proceso que genere un valor numerico que refleja la similitud de una primera imagen con una segunda imagen. El mismo proceso se puede utilizar para calcular todas las puntuaciones de similitud o se pueden utilizar multiples procedimientos diferentes, siempre y cuando las puntuaciones de similitud esten normalizadas a un intervalo espedfico.

En algunos ejemplos, las puntuaciones de similitud se pueden normalizar a un valor entre cero y uno. En dichos ejemplos, las puntuaciones de similitud que son cercanas a uno son relativamente similares a la imagen de

referencia, y las puntuaciones de similitud que son cercanas a cero son relativamente diferentes a la imagen de

referencia. Las puntuaciones de similitud se pueden ordenar en orden ascendente o descendente para definir una

lista ordenada de puntuaciones de similitud. La ordenacion es racional porque las puntuaciones de similitud se

calculan haciendo referencia a la imagen de referencia y reflejan como se corresponden entre sf las imagenes biometricas similares que corresponden a las puntuaciones de similitud. Las puntuaciones de similitud pueden tener cualquier numero de cifras decimales, eligiendose el numero de cifras decimales sobre la base de la precision del proceso utilizado para calcular las puntuaciones de similitud y el numero de entradas de datos biometricos que deben ser ordenadas.

La figura 4 ilustra un proceso 400 para mantener datos biometricos. El proceso 400 se puede utilizar para mantener datos biometricos que incluyen puntuaciones de similitud ordenadas referenciadas anteriormente con respecto al numero de referencia 310. Las operaciones del proceso 400 se describen de manera general como realizadas por el sistema 200. En algunas implementaciones, las operaciones del proceso 400 pueden ser realizadas por uno o mas procesadores incluidos en uno o mas dispositivos electronicos.

El sistema 200 determina una puntuacion de similitud para cada persona en una base de datos biometrica (410). Por ejemplo, el sistema 200 determina, para cada persona de un grupo de personas, una puntuacion de similitud que representa la similitud entre una imagen biometrica de al menos una parte de la persona correspondiente y la imagen de referencia. En este ejemplo, el sistema 200 puede calcular las puntuaciones de similitud o acceder a

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puntuaciones de similitud calculadas previamente. Ademas, las imagenes biometricas y la imagen de referencia corresponden al mismo tipo de datos biometricos. Por ejemplo, las imagenes biometricas pueden ser imagenes del iris de personas (por ejemplo, escaneos de iris) y la imagen de referencia puede ser una imagen de un iris de una persona de referencia (por ejemplo, el escaneo del iris de la persona de referencia). Se pueden utilizar cualquier tipo de imagenes biometricas e imagenes de referencia correspondientes, incluyendo una o mas de una imagen del iris del ojo izquierdo, una imagen del iris del ojo derecho, una imagen facial e imagenes de huellas dactilares para cualquiera de los dedos de una persona.

El sistema 200 ordena datos biometricos basados en puntuaciones de similitud (420). Por ejemplo, despues de determinar las puntuaciones de similitud, el sistema 200 ordena las puntuaciones de similitud en una lista ordenada. Para ordenar las puntuaciones de similitud, el sistema 200 puede utilizar cualquier tipo de tecnica para ordenar valores numericos, tal como ordenando las puntuaciones de similitud en orden ascendente o descendente. El conocimiento de como se ordenan los valores numericos puede ser almacenado (o considerado en la generacion de un proceso de busqueda) de tal manera que la ordenacion pueda ser aprovechada en la busqueda de las puntuaciones de similitud.

El sistema 200 vincula las puntuaciones de similitud con datos biometricos detallados (430). Por ejemplo, los datos biometricos detallados se pueden almacenar para cada persona en un grupo de personas. En este ejemplo, los datos biometricos detallados incluyen datos que son mas descriptivos de la imagen biometrica de la parte de la persona correspondiente que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente. Los datos biometricos detallados tambien tienen un tamano de almacenamiento mayor que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente. Los datos biometricos detallados pueden ser la imagen biometrica a partir de la cual se calculo la puntuacion de similitud correspondiente o los datos de plantilla / blob que describen la imagen biometrica a partir de la cual se calculo la puntuacion de similitud correspondiente. Se pueden utilizar cualquier tipo de datos biometricos de imagen utilizados en la autenticacion biometrica tradicional, como datos biometricos detallados.

El sistema 200 enlaza, para cada persona del grupo de personas, el mdice de similitud para la persona correspondiente con los datos biometricos detallados para la persona correspondiente. Por ejemplo, el sistema 200 asocia identificadores unicos tanto con las puntuaciones de similitud como con los datos biometricos detallados, de tal manera que los identificadores unicos se pueden utilizar para vincular cada puntuacion de similitud a los datos biometricos detallados relevantes. El sistema 200 puede asimismo almacenar un puntero a datos biometricos detallados relevantes en asociacion con cada puntuacion de similitud o almacenar puntuaciones de similitud y datos biometricos detallados correspondientes en un registro unico. Vinculando las puntuaciones de similitud con datos biometricos detallados, el sistema 200 mantiene los datos biometricos detallados, que son diffciles de ordenar de una manera racional, de una manera ordenada basandose en la ordenacion de las puntuaciones de similitud.

La figura 5 ilustra un sistema de almacenamiento de datos de ejemplo que se puede utilizar para almacenar datos biometricos ordenados. Tal como se muestra, el sistema de almacenamiento de datos incluye un sistema de almacenamiento primario 510 y un sistema de almacenamiento secundario 520. El sistema de almacenamiento primario 510 puede ser un sistema de almacenamiento de memoria que almacena puntuaciones de similitud en asociacion con identificadores unicos. El sistema de almacenamiento secundario 520 puede ser un sistema de almacenamiento en disco que almacena datos biometricos completos (por ejemplo, datos biometricos de imagen o datos de plantilla / blob representativos de imagenes biometricas) en asociacion con identificadores unicos.

El sistema de almacenamiento de memoria se puede utilizar para las puntuaciones de similitud porque las puntuaciones de similitud son de un tamano de almacenamiento significativamente menor que los datos biometricos completos. El sistema de almacenamiento de memoria puede tener tiempos de acceso mas rapidos que el sistema de almacenamiento en disco, pero tambien puede ser mas costoso. En consecuencia, el sistema de almacenamiento en disco puede tener una capacidad mayor que el sistema de almacenamiento de memoria y los datos biometricos completos se pueden almacenar en el sistema de almacenamiento en disco y solo se accede a ellos despues de que se han buscado las puntuaciones de similitud en el sistema de almacenamiento de memoria.

Tal como se muestra en la figura 5, las puntuaciones de similitud almacenadas en el sistema de almacenamiento primario 510 estan vinculadas con los datos biometricos completos almacenados en el sistema de almacenamiento secundario 520. La vinculacion se logra mediante la utilizacion de identificadores unicos, estando cada identificador unico asociado con una puntuacion de similitud y un elemento de datos biometricos completos para una sub- modalidad unica. Cuando se desean datos biometricos completos para una puntuacion de similitud, se accede al identificador unico asociado con la puntuacion de similitud y se utiliza para realizar una busqueda en el sistema de almacenamiento secundario 520 e identificar los datos biometricos completos relevantes. A este respecto, se puede acceder al sistema de almacenamiento secundario 520 despues de que la busqueda de las puntuaciones de similitud haya reducido las potenciales coincidencias con un subconjunto de uno o mas.

Haciendo referencia de nuevo a la figura 4, el sistema 200 anade nuevos datos biometricos en un punto apropiado en los datos biometricos ordenados (440). Por ejemplo, el sistema 200 inserta una nueva puntuacion de similitud y la nueva imagen biometrica correspondiente en los datos biometricos ordenados en una ubicacion que mantiene los datos biometricos de una manera ordenada. El sistema 200 puede encontrar una coincidencia mas ajustada a la nueva puntuacion de similitud y calcular una diferencia entre la nueva puntuacion de similitud y la coincidencia mas

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ajustada. Si la diferencia es mayor que cero y las puntuaciones de similitud se ordenan en orden descendente, el sistema 200 inserta los nuevos datos biometricos (por ejemplo, la nueva puntuacion de similitud y la nueva imagen biometrica) antes de la coincidencia mas ajustada en los datos biometricos ordenados. A este respecto, el sistema 200 puede colocar la nueva puntuacion de similitud inmediatamente antes de la puntuacion de similitud para la coincidencia mas proxima en una lista ordenada de puntuaciones de similitud, y colocar la nueva imagen biometrica inmediatamente antes de la imagen biometrica para la coincidencia mas ajustada en una lista ordenada de imagenes biometricas. Si la diferencia es menor o igual que cero y las puntuaciones de similitud se ordenan en orden descendente, el sistema 200 inserta los nuevos datos biometricos (por ejemplo, la nueva puntuacion de similitud y la nueva imagen biometrica) despues de la coincidencia mas ajustada en los datos biometricos ordenados. A este respecto, el sistema 200 puede colocar la nueva puntuacion de similitud inmediatamente despues de la puntuacion de similitud para la coincidencia mas ajustada en la lista ordenada de puntuaciones de similitud, y colocar la nueva imagen biometrica inmediatamente despues de la imagen biometrica para la coincidencia mas ajustada en la lista ordenada de imagenes biometricas.

En algunas implementaciones, para registrar una nueva persona, el sistema 200 accede a una nueva imagen biometrica de al menos una parte de la nueva persona y accede a la imagen de referencia. En estas implementaciones, el sistema 200 calcula una nueva puntuacion de similitud que representa la similitud entre la nueva imagen biometrica y la imagen de referencia, y determina un identificador unico para la nueva persona. A continuacion, el sistema 200 almacena, en un sistema de almacenamiento de datos, y en asociacion con el identificador unico, la nueva puntuacion de similitud en un punto apropiado en las puntuaciones de similitud ordenadas. El sistema 200 almacena, asimismo, en el sistema de almacenamiento de datos y en asociacion con el identificador unico, los datos biometricos detallados para la nueva persona. Los datos biometricos detallados para la nueva persona pueden ser mas descriptivos de la nueva imagen biometrica que la nueva puntuacion de similitud y pueden tener un tamano de almacenamiento mayor que la nueva puntuacion de similitud. Por ejemplo, los datos biometricos detallados para la nueva persona pueden incluir la nueva imagen biometrica o los datos de plantilla / blob que representan la nueva imagen biometrica.

Haciendo referencia de nuevo a la figura 3, el sistema 200 accede a una imagen biometrica de al menos una parte de una persona (320). Por ejemplo, el sistema 200 recibe una imagen biometrica de una parte del cuerpo de una persona, tal como una imagen del iris izquierdo, una imagen del iris derecho, una imagen facial, una imagen de una o mas de las huellas dactilares de la persona, una imagen de la huella de la mano de una persona, etc. En este ejemplo, el sistema 200 puede incluir o comunicarse con uno o mas dispositivos que capturan imagenes biometricas de una persona. Uno o mas dispositivos pueden incluir escaneres de iris, camaras, escaneres de huellas dactilares, escaneres de la mano o cualquier otro tipo de dispositivo capaz de capturar una imagen biometrica de una persona. El sistema 200 puede acceder a la salida de cualquiera de uno o mas dispositivos como imagen biometrica, en un formato de imagen tradicional, tal como bmp, jpeg, tiff, png, etc.

En algunos ejemplos, el sistema 200 accede a la imagen biometrica del deposito electronico. En estos ejemplos, las imagenes biometricas pueden ser capturadas a lo largo del tiempo en una ubicacion separada del sistema 200 y almacenadas para procesamiento e identificacion posterior. El sistema 200 puede asimismo recibir la imagen biometrica a traves de una red.

El sistema 200 accede a la imagen de referencia (330). Por ejemplo, el sistema 200 accede a la imagen de referencia del deposito electronico. La imagen de referencia puede ser una imagen de una parte del cuerpo de una persona de referencia que corresponde a la parte del cuerpo mostrada como imagen en la imagen biometrica a la que se ha accedido. La imagen de referencia puede ser de cualquier persona de referencia siempre y cuando la imagen de referencia se utilice para calcular las puntuaciones de similitud para todas las puntuaciones de similitud que se busquen. Se pueden utilizar otros tipos de imagenes de referencia.

En algunas implementaciones, el sistema 200 puede determinar un tipo de la imagen biometrica a la que se ha accedido y acceder a una imagen de referencia del mismo tipo. El tipo se puede referir a una sub-modalidad concreta, tal como el iris izquierdo, el iris derecho, el dedo mdice, el dedo medio, etc. En dichas implementaciones, el sistema 200 puede almacenar multiples imagenes de referencia y seleccionar la imagen de referencia que corresponde a la misma parte del cuerpo mostrada como imagen en la imagen biometrica a la que se ha accedido. Por ejemplo, el sistema 200 puede almacenar una imagen de referencia del iris izquierdo, una imagen de referencia del iris derecho, una imagen de referencia facial y diez imagenes de referencia de huella dactilar, cada una de las cuales corresponde a un dedo concreto de una persona. En este ejemplo, el sistema 200 puede determinar que la imagen biometrica a la que se ha accedido es de un iris derecho, y acceder a la imagen de referencia del iris derecho basandose en la determinacion de que la imagen biometrica a la que se ha accedido es de un iris derecho.

El sistema 200 calcula una puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia (340). Por ejemplo, el sistema 200 puede comparar la imagen biometrica a la que se ha accedido con la imagen de referencia y generar un valor numerico que refleje la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia. En este ejemplo, el sistema 200 puede calcular las puntuaciones de similitud entre las dos plantillas extrafdas de las dos imagenes. La puntuacion resultante refleja la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia, en que la puntuacion esta mas cerca de cero dependiendo de la similitud de la imagen biometrica a la que se ha accedido con la imagen de

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referencia (es dedr, la puntuacion sena cero para las mismas imagenes y proxima a cero para imagenes identicas). Se puede utilizar cualquier tipo de proceso para calcular una puntuacion de similitud (por ejemplo, un valor numerico) que refleje la similitud entre dos imagenes. Por ejemplo, para calcular una puntuacion de similitud entre dos imagenes del iris izquierdo, se puede utilizar un metodo para la coincidencia del iris utilizando cruces por cero de una Transformada Discreta del Coseno (DCT - Discrete Cosine Transform, en ingles) unidimensional para realizar la extraccion de caractensticas para su clasificacion posterior. Este metodo de codificacion del iris se basa en las diferencias de los coeficientes de la transformada discreta del coseno (DCT) de los parches angulares solapados de las imagenes normalizadas del iris. La DCT de una serie de parches angulares solapados promediados se toma de imagenes normalizadas del iris y se utiliza un pequeno subconjunto de coeficientes para formar vectores de subfuncion. Los codigos del iris se generan como una secuencia de muchas de dichas subfunciones, y la clasificacion se realiza utilizando una metrica de distancia de Hamming ponderada. Esta tecnica se describe con mas detalle en el documento 'DCT-based iris recognition', de D. M. Monro, S. Rakshit y D. Zhang, publicado en IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 29, N° 4, paginas 586 a 595, abril de 2007.

En algunos ejemplos, el sistema 200 puede acceder a multiples imagenes biometricas de la parte de la persona (por ejemplo, multiples imagenes del iris izquierdo) y calcular, para cada una de las multiples imagenes biometricas, una puntuacion de similitud que representa la similitud entre la correspondiente imagen biometrica y la imagen de referencia. En dichos ejemplos, el sistema 200 puede determinar una puntuacion de similitud media o una puntuacion de similitud mediana sobre la base de las puntuaciones de similitud calculadas para las multiples imagenes biometricas. La utilizacion de multiples imagenes biometricas de la parte de la persona puede proporcionar una puntuacion de similitud mas precisa y puede tener en cuenta las ligeras diferencias en la posicion al capturar las imagenes biometricas de la persona en comparacion con la posicion en la referencia.

En algunas implementaciones, el sistema 200 puede utilizar uno o mas procesos de similitud de imagen para generar una medida de similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia. En dichas implementaciones, el sistema 200 puede normalizar la medida de similitud a una puntuacion de similitud entre cero y uno. La normalizacion permite al sistema 200 utilizar un proceso de similitud que produce una medida fuera de la escala deseada. Ademas, la normalizacion puede permitir diferentes procesos de similitud con diferentes rangos de salida a utilizar, y puede permitir cambios en el proceso de similitud, siempre y cuando la normalizacion se ajuste para calcular las puntuaciones de similitud dentro del rango deseado (por ejemplo, cero a uno).

El sistema 200 busca las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada (350). Por ejemplo, el sistema 200 compara la puntuacion de similitud calculada con las puntuaciones de similitud ordenadas e identifica una o mas coincidencias sobre la base de la comparacion. El sistema 200 puede identificar una coincidencia mas ajustada a la puntuacion de similitud calculada y/o puede identificar un grupo de personas que tienen puntuaciones de similitud dentro de un umbral de la puntuacion de similitud calculada. La busqueda basada en un mdice de similitud puede mejorar la velocidad de busqueda de datos biometricos sobre las tecnicas tradicionales que realizan la busqueda basandose en una comparacion de datos mas detallados.

En algunas implementaciones, el sistema 200 puede buscar los rangos de similitud ordenados de una manera que aprovecha el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud incluidas en los datos biometricos. En dichas implementaciones, el sistema 200 puede realizar una busqueda binaria de las puntuaciones de similitud ordenadas utilizando la puntuacion de similitud calculada. Por ejemplo, las puntuaciones de similitud incluidas en los datos biometricos se pueden ordenar en una lista en orden descendente. En este ejemplo, el sistema 200 compara el mdice de similitud calculado con una puntuacion de similitud en un punto central de la lista ordenada. Si la comparacion revela que la puntuacion de similitud calculada es mayor que un umbral mayor que la puntuacion de similitud en el punto central de la lista ordenada, el sistema 200 descarta una mitad inferior de la lista ordenada y se desplaza hacia una puntuacion de similitud en un punto central en la parte restante (por ejemplo, la mitad superior) de la lista ordenada. Si la comparacion revela que la puntuacion de similitud calculada es mayor que el umbral menor que la puntuacion de similitud en el punto central de la lista ordenada, el sistema 200 descarta la mitad superior de la lista ordenada y se desplaza hacia una puntuacion de similitud en un punto central en la parte restante (por ejemplo, la mitad inferior) de la lista ordenada. El sistema 200 continua realizando una busqueda en la lista ordenada en semi-intervalos hasta que se encuentran una o mas coincidencias que estan dentro del umbral de la puntuacion de similitud calculada. Debido a que el sistema 200 sabe que las puntuaciones de similitud estan ordenadas en una lista en orden descendente, el sistema 200 es capaz de descartar partes relativamente grandes de la lista ordenada con una sola comparacion y sin necesidad de comparar la puntuacion de similitud calculada con todas las puntuaciones de similitud incluidas en los datos biometricos. El sistema 200 puede utilizar cualquier tipo de proceso de busqueda que aproveche el conocimiento de como se ordenan los datos para realizar una busqueda en las puntuaciones de similitud ordenadas. Por ejemplo, se puede utilizar un metodo de busqueda binaria que se basa en el ordenamiento lineal de las claves, tales como el orden alfabetico o el orden numerico. En algunos ejemplos, se puede utilizar el orden numerico cuando se realiza una busqueda en una lista de puntuaciones de similitud que son numeros. En este ejemplo, un argumento K de entrada dado (por ejemplo, una puntuacion de similitud) se compara con una clave media Kx en la lista ordenada, y el resultado de esta comparacion indica la mitad de la tabla en la que se debe realizar la busqueda a continuacion. El resultado puede ser uno de los tres posibles escenarios - K < Kx, K = Kx o K > Kx. En el caso de K = Kx, se identifica una coincidencia. Si K < Kx, todos los elementos de la tabla con claves mayores que Kx se descartan. De manera similar, si K > Kx, todos los elementos de la tabla con claves

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inferiores a Kx se descartan. Asf, en cada iteracion de la busqueda, se elimina la mitad de la tabla y, por lo tanto, la busqueda se completa en un tiempo logN. Una explicacion mas detallada del proceso de busqueda binaria se proporciona en "The Art of Computer Programming", Volumen 3: Ordenacion y Busqueda, tercera edicion. Addison- Wesley, 1997. ISBN 0-201-89685-0. Seccion 6.2.1: Busqueda en una tabla ordenada, paginas 409 a 426 de 'Donald Knuth'.

El sistema 200 proporciona un resultado basado en la busqueda de las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada (360). Por ejemplo, el sistema 200 muestra un resultado de la busqueda (por ejemplo, una o mas coincidencias identificadas mediante busqueda), almacena el resultado de la busqueda en el deposito electronico, envfa el resultado de la busqueda en una comunicacion electronica (por ejemplo, un mensaje de correo electronico), imprime una copia del resultado de la busqueda utilizando un dispositivo de impresion, envfa el resultado de la busqueda a otro proceso para un procesamiento adicional o realiza cualquier otra operacion de salida que permita al usuario percibir el resultado de la busqueda y/o que permita que el resultado de la busqueda se utilice en otro proceso de autenticacion.

La figura 6 ilustra un proceso 600 para buscar datos biometricos. El procedimiento 600 se puede utilizar en la busqueda de puntuaciones de similitud ordenadas y producir un resultado referido anteriormente con respecto a los numeros de referencia 350 y 360. Las operaciones del proceso 600 se describen de manera general como realizadas por el sistema 200. En algunas implementaciones, el proceso 600 puede ser realizado por uno o mas procesadores incluidos en uno o mas dispositivos electronicos.

El sistema 200 utiliza un proceso de busqueda que aprovecha los datos ordenados para encontrar la coincidencia mas ajustada (610). Por ejemplo, el sistema 200 utiliza el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud (por ejemplo, orden ascendente o descendente) para buscar las puntuaciones de similitud de una manera que sea mas rapida que comparar la puntuacion de similitud calculada con cada potencial coincidencia hasta que se encuentre una coincidencia. En este ejemplo, el sistema 200 puede descartar multiples coincidencias potenciales (tal vez muchas coincidencias potenciales) con una sola comparacion basada en el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud. Se puede utilizar un proceso de busqueda binario o cualquier otro proceso de busqueda descrito en la presente divulgacion.

En el ejemplo mostrado en la figura 6, el sistema 200 identifica la coincidencia mas ajustada en la busqueda. La coincidencia mas ajustada es la puntuacion de similitud en los datos biometricos que esta mas cerca de la puntuacion de similitud calculada. El sistema 200 puede identificar la coincidencia mas ajustada identificando la puntuacion de similitud con la diferencia absoluta minima con respecto a la puntuacion de similitud calculada. Si las puntuaciones de similitud no se ordenaron, el sistema 200 tendna que comparar la puntuacion de similitud calculada con todas las puntuaciones de similitud para asegurar que se encuentra la coincidencia mas ajustada. Sin embargo, debido a que las puntuaciones de similitud estan ordenadas, el sistema 200 puede encontrar la coincidencia mas ajustada mas rapidamente, descartando multiples puntuaciones de similitud utilizando una sola comparacion y el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud.

El sistema 200 calcula una diferencia entre la puntuacion de similitud calculada y una puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada (620). Por ejemplo, el sistema 200 accede a la puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada y resta la puntuacion de similitud calculada de la puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada. El sistema 200 puede determinar un valor absoluto del resultado de la sustraccion.

El sistema 200 compara la diferencia con un umbral (630) y determina si la diferencia esta dentro del umbral basandose en los resultados de la comparacion (640). Por ejemplo, el sistema 200 accede a un valor umbral del deposito electronico y compara la diferencia con el umbral al que se ha accedido. En este ejemplo, el sistema 200 determina si la diferencia cumple con el umbral al que se ha accedido basandose en la comparacion. Cuando la diferencia calculada es una diferencia absoluta, el umbral puede ser un solo valor (por ejemplo, 0,01). En este caso, el sistema 200 puede determinar que la diferencia esta dentro del umbral cuando la comparacion revela que la diferencia absoluta es menor o igual que el valor umbral, y determina que la diferencia esta fuera del umbral cuando la comparacion revela que la diferencia absoluta es mayor que el valor umbral. Cuando la diferencia calculada no es una diferencia absoluta, el umbral puede ser un intervalo (por ejemplo, -0,01 a 0,01). En este caso, el sistema 200 puede determinar que la diferencia esta dentro del umbral cuando la comparacion revela que la diferencia esta dentro del intervalo, y determina que la diferencia esta fuera del umbral cuando la comparacion revela que la diferencia esta fuera del intervalo.

El sistema 200 produce la coincidencia mas ajustada basandose en una determinacion de que la diferencia esta dentro del umbral (650). Por ejemplo, cuando el sistema 200 determina que la diferencia esta dentro del umbral, el sistema 200 produce la coincidencia mas ajustada. La salida puede incluir la puntuacion de similitud para la coincidencia mas ajustada, datos biometricos mas detallados para la persona asociada con la coincidencia mas ajustada y/o informacion de identificacion (por ejemplo, numero de identificacion del usuario, nombre, etc.) para la persona asociada con la coincidencia mas ajustada. El sistema 200 puede mostrar la salida, almacenar la salida en un deposito electronico, enviar la salida en una comunicacion electronica (por ejemplo, un mensaje de correo electronico), imprimir una copia de la salida utilizando un dispositivo de impresion o realizar cualquier otra operacion

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de salida que permita que un usuario perciba la salida y/o que permita que la salida se utilice en otro proceso de autenticacion.

Basandose en la determinacion de que la diferencia no esta dentro del umbral, el sistema 200 anade la puntuacion de similitud calculada en un punto apropiado en las puntuaciones de similitud (660) ordenadas y produce una indicacion de que no se encontro una coincidencia (670). Por ejemplo, el sistema 200 puede determinar si la puntuacion de similitud calculada es mayor o menor que la puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada. Cuando las puntuaciones de similitud se ordenan en orden descendente, el sistema 200 anade, en la lista ordenada de puntuaciones de similitud, la puntuacion de similitud calculada inmediatamente antes de la puntuacion de similitud de la coincidencia mas cercana cuando el sistema 200 determina que el mdice de similitud calculado es mayor que la puntuacion de similitud de coincidencia mas ajustada. El sistema 200 anade, en la lista ordenada de puntuaciones de similitud, la puntuacion de similitud calculada inmediatamente despues de la puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada cuando el sistema 200 determina que la puntuacion de similitud calculada es menor que la puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada. Cuando las puntuaciones de similitud se ordenan en orden ascendente, el sistema 200 anade, en la lista ordenada de puntuaciones de similitud, la puntuacion de similitud calculada inmediatamente despues de la puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada cuando el sistema 200 determina que la puntuacion de similitud calculada es mayor que la puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada. El sistema 200 anade, en la lista ordenada de puntuaciones de similitud, la puntuacion de similitud calculada inmediatamente antes de la puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada cuando el sistema 200 determina que la puntuacion de similitud calculada es menor que la puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada.

En algunos ejemplos, el sistema 200 tambien anade informacion de identificacion para la persona cuya imagen se utilizo para calcular la puntuacion de similitud para inscribir eficazmente a la persona en el sistema de autenticacion para una comparacion futura. En dichos ejemplos, el sistema 200 puede anadir un identificador para la persona, un nombre, datos biometricos mas detallados (por ejemplo, la imagen a la que se ha accedido utilizada para generar la puntuacion de similitud calculada) y/o cualquier otro dato que pueda ser util en la realizacion de futuros procesos de autenticacion para la persona. El sistema 200 puede vincular la puntuacion de similitud calculada con la informacion de identificacion en los datos biometricos, tal como se describe en la presente divulgacion.

La figura 7 ilustra un proceso 700 para buscar datos biometricos. El proceso 700 se puede utilizar en la busqueda de puntuaciones de similitud ordenadas y producir un resultado referido anteriormente con respecto a los numeros de referencia 350 y 360. Las operaciones del proceso 700 se describen de manera general como realizadas por el sistema 200. En algunas implementaciones, el proceso 700 puede ser realizado por uno o mas procesadores incluidos en uno o mas dispositivos electronicos.

El sistema 200 utiliza un proceso de busqueda que aprovecha los datos ordenados para encontrar un subconjunto de personas que estan asociadas a una puntuacion de similitud dentro de un umbral de una puntuacion de similitud calculada (710). Por ejemplo, el sistema 200 utiliza el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud (por ejemplo, orden ascendente o descendente) para buscar las puntuaciones de similitud de una manera mas rapida que comparar la puntuacion de similitud calculada con cada potencial coincidencia para encontrar el subconjunto de personas. En este ejemplo, el sistema 200 puede descartar multiples coincidencias potenciales (tal vez muchas coincidencias potenciales) con una sola comparacion basada en el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud. Se puede utilizar un proceso de busqueda binario o cualquier otro proceso de busqueda descrito en la presente divulgacion.

En el ejemplo mostrado en la figura 7, el sistema 200 identifica un subconjunto de personas que estan asociadas cada una con una puntuacion de similitud dentro de un umbral de la puntuacion de similitud calculada basandose en la busqueda. El sistema 200 puede identificar el subconjunto de personas mediante la identificacion de puntuaciones de similitud cuya diferencia absoluta con respecto a la puntuacion de similitud calculada es menor o igual que el umbral. Si las puntuaciones de similitud no se hubiesen ordenado, el sistema 200 tendna que comparar la puntuacion de similitud calculada con todas las puntuaciones de similitud para asegurar que se encuentra a cada persona apropiada. Sin embargo, debido a que las puntuaciones de similitud estan ordenadas, el sistema 200 puede encontrar el subconjunto de personas con mayor rapidez, descartando multiples puntuaciones de similitud utilizando una sola comparacion y el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud.

El sistema 200 accede a datos biometricos detallados para el subconjunto de las personas (720). Por ejemplo, el sistema 200 identifica datos biometricos detallados vinculados a cada una de las puntuaciones de similitud para el subconjunto de las personas, y accede a los datos biometricos detallados identificados. En este ejemplo, el sistema 200 puede acceder a un numero de identificacion de usuario para cada persona en el subconjunto de las personas y utilizar los numeros de identificacion de usuario a los que se ha accedido para recuperar datos biometricos detallados para cada persona del subconjunto. Los datos biometricos detallados para cada persona del subconjunto pueden incluir datos que son mas descriptivos de la imagen biometrica de la parte de la persona correspondiente que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente. Los datos biometricos detallados para cada persona del subconjunto tambien pueden tener un mayor tamano de almacenamiento que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente. Los datos biometricos detallados pueden incluir las imagenes biometricas que se utilizaron

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para calcular las puntuaciones de similitud para el subconjunto de las personas u otra representacion (por ejemplo, datos de blob) para las imagenes biometricas.

El sistema 200 compara los datos biometricos detallados para el subconjunto de personas con datos biometricos detallados para la imagen biometrica a la que se ha accedido, de la persona (730). Por ejemplo, el sistema 200 puede acceder a datos biometricos detallados para la persona y comparar los datos biometricos detallados para la persona con los datos biometricos detallados para cada persona del subconjunto de personas. Los datos biometricos detallados para la persona son el mismo tipo de datos biometricos que los datos biometricos detallados para el subconjunto de las personas, y pueden ser mas descriptivos de la imagen biometrica de la persona que la puntuacion de similitud calculada. Los datos biometricos detallados para la persona tambien pueden tener un mayor tamano de almacenamiento que la puntuacion de similitud calculada. Los datos biometricos detallados para la persona pueden incluir la imagen biometrica que se utilizo para calcular las puntuaciones de similitud para la persona u otra representacion (por ejemplo, datos de plantilla / blob) para la imagen biometrica.

El sistema 200 puede utilizar cualquier tipo de tecnica para comparar los datos biometricos detallados para la persona con los datos biometricos detallados para cada persona del subconjunto de personas. Por ejemplo, el sistema 200 puede utilizar cualquier proceso de adaptacion de imagenes para esa modalidad / submodalidad concreta, para comparar los datos biometricos detallados para la persona con los datos biometricos detallados para cada persona del subconjunto de personas. El proceso puede ser similar al analizado anteriormente como ejemplo para la tecnica coincidencia de iris izquierdo basada en la metrica de la distancia de Hamming ponderada, tal como se describe en el documento 'DCT based iris recognition', por D. M. Monro, S. Rakshit y D. Zhang, publicado en IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 29, N° 4, paginas 586 a 595, abril de 2007. Debido a que los datos biometricos detallados son mas descriptivos que las puntuaciones de similitud, la comparacion de los datos biometricos detallados puede requerir mas tiempo y ser mas precisa que la comparacion con las puntuaciones de similitud. Sin embargo, la comparacion que implica a las puntuaciones de similitud puede seguir siendo util porque reduce las coincidencias potenciales a un subconjunto de personas antes de que se realice el proceso mas detallado y que consume mucho tiempo. Este enfoque por etapas puede acelerar el proceso de busqueda y, a la vez, proporcionar la precision de los sistemas biometricos tradicionales que realizan un analisis mas detallado de todas las coincidencias posibles desde el principio.

El sistema 200 identifica una coincidencia sobre la base de los resultados de la comparacion (740). Por ejemplo, el sistema 200 analiza los resultados de la comparacion y determina que persona del subconjunto es la coincidencia mas ajustada. En este ejemplo, el sistema 200 puede determinar si la coincidencia mas ajustada cumple con un nivel umbral de confianza en la coincidencia y produce la coincidencia mas ajustada basandose en una determinacion de que la coincidencia mas ajustada cumple con el nivel umbral de confianza. Sobre la base de una determinacion de que la coincidencia mas ajustada no cumple con el nivel umbral de confianza, el sistema 200 puede producir una salida de que no existe coincidencia o puede producir una salida identificando multiples coincidencias potenciales con una indicacion de que ninguna de las posibles coincidencias cumple con el umbral de confianza.

La figura 8 ilustra un proceso 800 para almacenar datos biometricos que incluye multiples tipos de imagenes biometricas. Las operaciones del proceso 800 se describen de manera general como realizadas por el sistema 200. En algunas implementaciones, las operaciones del proceso 800 pueden ser realizadas por uno o mas procesadores incluidos en uno o mas dispositivos electronicos.

El sistema 200 accede a multiples imagenes biometricas de la persona (810). Por ejemplo, el sistema 200 puede utilizar las tecnicas descritas anteriormente con respecto al numero de referencia 320 de la figura 3 para acceder a las multiples imagenes biometricas de la persona. Cada una de las multiples imagenes biometricas puede corresponder a una parte diferente de la persona, tal como acceder a cualquier combinacion de dos o mas de una imagen del iris izquierdo de la persona, una imagen del iris derecho de la persona, una imagen facial de la persona, una imagen de una o mas de las huellas dactilares de la persona, y una imagen de la huella de la mano de la persona. El sistema 200 puede acceder a multiples imagenes biometricas cuando el sistema de autenticacion considera multiples tipos de imagenes biometricas para verificar una coincidencia biometrica.

El sistema 200 accede a multiples imagenes de referencia (820). Por ejemplo, el sistema 200 puede utilizar las tecnicas descritas anteriormente con respecto al numero de referencia 330 de la figura 3 para acceder a las multiples imagenes de referencia. Cada una de las multiples imagenes de referencia puede corresponder a una parte diferente de una persona y puede asignarse a una de las multiples imagenes biometricas. Por ejemplo, el sistema 200 puede acceder a la combinacion de dos o mas de una imagen del iris izquierdo de una persona de referencia, una imagen del iris derechl de una persona de referencia, una imagen facial de una persona de referencia, una imagen de una o mas de las huellas dactilares de la persona de referencia y una imagen de la huella de la mano de una persona de referencia.

El sistema 200 calcula multiples puntuaciones de similitud (830). El sistema 200 puede utilizar las tecnicas descritas anteriormente con respecto al numero de referencia 340 de la figura 3 para calcular las multiples puntuaciones de similitud. Cada una de las multiples puntuaciones de similitud puede representar la similitud entre una de las multiples imagenes biometricas y una de las multiples imagenes de referencia. Por ejemplo, el sistema 200 puede

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calcular una puntuacion de similitud del iris izquierdo, una puntuacion de similitud del iris derecho, una puntuacion de similitud facial, una o mas puntuaciones de similitud para una o mas de las huellas dactilares de la persona y una puntuacion de similitud de la huella de la mano.

El sistema 200 calcula una puntuacion de similitud combinada sobre la base de las multiples puntuaciones de similitud (840). Por ejemplo, el sistema 200 puede combinar las multiples puntuaciones de similitud en una puntuacion de similitud combinada unica (por ejemplo, un unico valor numerico), que representa la similitud agregada de las multiples imagenes biometricas a las multiples imagenes de referencia. En este ejemplo, el sistema 200 puede tomar una media ponderada de las multiples puntuaciones de similitud para producir la puntuacion de similitud combinada. El sistema 200 puede establecer las ponderaciones utilizadas para calcular la media ponderada de las multiples puntuaciones de similitud basandose en la precision de cada tipo de datos biometricos. Por ejemplo, las imagenes del iris pueden tener un peso mayor que las imagenes faciales, porque la autenticacion del iris tiene una mayor precision que la autenticacion facial. A este respecto, examinando multiples tipos de datos biometricos y ponderando cada tipo basandose en su precision relativa, la puntuacion de similitud combinada calculada por el sistema 200 puede proporcionar resultados mas precisos en comparacion con la busqueda utilizando una puntuacion de similitud calculada para un solo tipo de datos biometricos.

El sistema 200 almacena datos de puntuacion de similitud para utilizar en la busqueda basandose en las multiples puntuaciones de similitud (850). Por ejemplo, el sistema 200 almacena, en un deposito electronico, cada una de las multiples puntuaciones de similitud calculadas y la puntuacion de similitud combinada calculada. En este ejemplo, el sistema 200 puede almacenar las multiples puntuaciones de similitud y la puntuacion de similitud combinada como un vector de puntuaciones de similitud asociadas con informacion de identificacion para la persona cuyas imagenes se utilizaron para calcular las multiples puntuaciones de similitud. La informacion de identificacion puede incluir un identificador para la persona, un nombre, datos biometricos mas detallados (por ejemplo, las multiples imagenes utilizadas para generar las multiples puntuaciones de similitud) y/o cualquier otro dato que pueda ser util en la realizacion de futuros procesos de autenticacion para la persona. El sistema 200 puede vincular el vector de puntuaciones de similitud con la informacion de identificacion en los datos biometricos tal como se describe en la presente divulgacion.

La figura 9 ilustra una estructura de datos 900 de ejemplo para datos biometricos. La estructura de datos 900 incluye datos de identificacion para una persona, datos biometricos detallados para la persona, multiples puntuaciones de similitud para la persona y una puntuacion de similitud combinada para la persona. Tal como se muestra, los datos de identificacion para la persona incluyen un numero de identificacion de usuario (mostrado, por ejemplo, como XXXXXX).

Los datos biometricos detallados para la persona incluyen una imagen facial 901, una imagen del iris derecho 902, una imagen del iris izquierdo 903, una imagen de huella dactilar para un primer dedo 904, una imagen de huella dactilar para un segundo dedo 905, una imagen de huella dactilar para un tercer dedo 906, una imagen de huella dactilar para un cuarto dedo 907, una imagen de huella dactilar para un quinto dedo 908, una imagen de huella dactilar para un sexto dedo 909, una imagen de huella dactilar para un septimo dedo 910, una imagen de huella dactilar para un octavo dedo 911, Para un noveno dedo 912 y una imagen de huella dactilar para un decimo dedo 913. Las multiples puntuaciones de similitud para la persona incluyen una puntuacion de similitud facial calculada basandose en la imagen facial 901, una puntuacion de similitud del iris derecho calculada basandose en la imagen del iris derecho 902, una puntuacion de similitud del iris izquierdo calculada basandose en la imagen 903 del iris izquierdo, una puntuacion de similitud del primer dedo calculada basandose en la imagen de la huella dactilar para el primer dedo 904, una puntuacion de similitud del segundo dedo calculada basandose en la imagen de la huella dactilar para el segundo dedo 905, una puntuacion de similitud del tercer dedo calculada basandose en la imagen de la huella dactilar para el tercer dedo 906, una puntuacion de similitud del cuarto dedo computada basada en la imagen de la huella dactilar para el cuarto dedo 907, una puntuacion de similitud del quinto dedo calculada basandose en la imagen de la huella dactilar para el quinto dedo 908, una puntuacion de similitud del sexto dedo calculada basandose en la imagen de la huella dactilar para el sexto dedo 909, una puntuacion de similitud del septimo dedo calculada basandose en la imagen de la huella dactilar para el septimo dedo 910, una puntuacion de similitud del octavo dedo calculada basandose en la imagen de la huella dactilar para el octavo dedo 911, una puntuacion de similitud del noveno dedo calculada basandose en la imagen de la huella dactilar para el noveno dedo 912 y una puntuacion de similitud del decimo dedo calculada basandose en la imagen de la huella dactilar para el decimo dedo 913.

La puntuacion de similitud combinada 914 se calcula tomando una media ponderada de la puntuacion de similitud facial, la puntuacion de similitud del iris derecho, la puntuacion de similitud del iris izquierdo, la puntuacion de similitud del primer dedo, la puntuacion de similitud del segundo dedo, la puntuacion de similitud del tercer dedo, la puntuacion de similitud del cuarto dedo, la puntuacion de similitud del quinto dedo, la puntuacion de similitud del sexto dedo, la puntuacion de similitud del septimo dedo, la puntuacion de similitud del octavo dedo, la puntuacion de similitud del noveno dedo y la puntuacion de similitud del decimo dedo. Tal como se muestra, la media ponderada se calcula sobre la base de pesos variables asociados con cada tipo de datos biometricos. Los pesos incluyen un peso facial, un peso del iris derecho, un peso del iris izquierdo, un peso del primer dedo, un peso del segundo dedo, un peso del tercer dedo, un peso del cuarto dedo, un peso del quinto dedo, un peso del sexto dedo, un peso del septimo dedo, un peso de octavo dedo, un peso de noveno dedo y un peso de decimo dedo.

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La estructura de datos 900 representa un vector de multiples tipos de datos biometricos que proporciona un perfil de varias fuentes para identificar a la persona utilizando tecnicas de identificacion biometrica. Debido a que el vector incluye multiples tipos de datos biometricos, el vector puede proporcionar una mayor precision en la busqueda de una persona utilizando datos biometricos.

En algunas implementaciones, el sistema 200 puede aprovechar multiples tipos de datos biometricos en la realizacion de una busqueda de datos biometricos. En dichas implementaciones, el sistema 200 puede calcular una puntuacion de similitud para cada uno de los multiples tipos de datos biometricos y realizar una busqueda basada en las puntuaciones de similitud calculadas. Por ejemplo, cuando el sistema 200 calcula una puntuacion de similitud combinada basandose en las puntuaciones de similitud calculadas para los multiples tipos de datos biometricos, el sistema 200 puede utilizar la puntuacion de similitud combinada para llevar a cabo cualquiera de los procesos de busqueda descritos en la presente divulgacion que utilizan una puntuacion de similitud calculada.

Ademas, el sistema 200 puede utilizar un proceso de busqueda por etapas que utiliza multiples busquedas de diferentes tipos de puntuaciones de similitud para reducir de forma incremental los resultados. Por ejemplo, el sistema 200 puede utilizar primero una puntuacion de similitud combinada para que una persona identifique un primer subconjunto de personas que tienen una puntuacion de similitud combinada dentro de un umbral de la puntuacion de similitud combinada para la persona. En este ejemplo, el sistema 200 puede comparar a continuacion una puntuacion de similitud del iris izquierdo para la persona con las puntuaciones de similitud del iris izquierdo del primer subconjunto de personas y, en base a la comparacion, reducir el primer subconjunto de personas hasta un segundo subconjunto de personas que tienen una puntuacion de similitud combinada dentro de un umbral de la puntuacion de similitud combinada para la persona y una puntuacion de similitud del iris izquierdo dentro de un umbral de la puntuacion de similitud del iris izquierdo para la persona. El sistema 200 puede comparar a continuacion una puntuacion de similitud del iris derecho para la persona con las puntuaciones de similitud del iris derecho del segundo subconjunto de personas y, en base a la comparacion, reducir el segundo subconjunto de personas hasta un tercer subconjunto de personas que tienen una puntuacion de similitud combinada dentro de un umbral de la puntuacion de similitud combinada para la persona, una puntuacion de similitud del iris izquierdo dentro de un umbral de la puntuacion de similitud del iris izquierdo para la persona y una puntuacion de similitud del iris derecho dentro de un umbral de la puntuacion de similitud del iris derecho para la persona. El sistema 200 puede continuar reduciendo los resultados hasta que se haya encontrado una sola coincidencia (o un numero adecuado de coincidencias para pasar a tecnicas de identificacion biometrica mas detalladas) o se han considerado todos los tipos de datos biometricos. En la realizacion de un proceso de busqueda por etapas, se puede utilizar cualquier combinacion y orden de busqueda de puntuaciones de similitud.

En algunos ejemplos, el sistema 200 puede realizar busquedas multiples de diferentes tipos de puntuaciones de similitud simultaneamente. En dichos ejemplos, para cada tipo de puntuacion de similitud, el sistema 200 puede identificar un subconjunto de personas que tienen una puntuacion de similitud para el tipo de puntuacion de similitud que esta dentro de un umbral de una puntuacion de similitud de una persona para el tipo de puntuacion de similitud. Por consiguiente, el sistema 200 identifica un subconjunto de personas para cada tipo de puntuacion de similitud. El sistema 200 analiza a continuacion los diferentes subconjuntos de personas para identificar un subconjunto final de personas que son comunes a todos los diferentes subconjuntos de personas. El sistema 200 produce entonces el subconjunto final de personas como resultado o realiza tecnicas de identificacion biometrica mas detalladas para el subconjunto final de personas.

La figura 10 es un diagrama esquematico de un ejemplo de un sistema 1000 informatico generico. El sistema 1000 se puede utilizar para las operaciones descritas en asociacion con los procesos 300, 400, 600, 700 y 800, de acuerdo con algunas implementaciones. El sistema 1000 puede estar incluido en los sistemas 100 y 200.

El sistema 1000 incluye un procesador 1010, una memoria 1020, un dispositivo de almacenamiento 1030 y un dispositivo de entrada / salida 1040. Cada uno de los componentes 1010, 1020, 1030 y 1040 estan interconectados utilizando un bus de sistema 1050. El procesador 1010 es capaz de procesar instrucciones para su ejecucion dentro del sistema 1000. En una implementacion, el procesador 1010 es un procesador de un solo hilo. En otra implementacion, el procesador 1010 es un procesador de multiples hilos. El procesador 1010 es capaz de procesar instrucciones almacenadas en la memoria 1020 o en el dispositivo de almacenamiento 1030 para mostrar informacion grafica para una interfaz de usuario en el dispositivo de entrada / salida 1040.

La memoria 1020 almacena informacion dentro del sistema 1000. En una implementacion, la memoria 1020 es un medio legible por ordenador. En una implementacion, la memoria 1020 es una unidad de memoria volatil. En otra implementacion, la memoria 1020 es una unidad de memoria no volatil.

El dispositivo de almacenamiento 1030 es capaz de proporcionar almacenamiento masivo para el sistema 1000. En una implementacion, el dispositivo de almacenamiento 1030 es un medio legible por ordenador. En varias implementaciones diferentes, el dispositivo de almacenamiento 1030 puede ser un dispositivo de disquete, un dispositivo de disco duro, un dispositivo de disco optico o un dispositivo de cinta.

El dispositivo de entrada / salida 1040 proporciona operaciones de entrada / salida para el sistema 1000. En una implementacion, el dispositivo de entrada / salida 1040 incluye un teclado y/o dispositivo senalador. En otra

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implementacion, el dispositivo de entrada / salida 1040 incluye una unidad de visualizacion para mostrar interfaces graficas de usuario.

Las caractensticas descritas pueden ser implementadas en circuitos electronicos digitales, o en hardware de ordenador, firmware, software o en combinaciones de los mismos. El aparato puede ser implementado en un programa informatico tangiblemente incorporado en un soporte de informacion, por ejemplo, en un dispositivo de almacenamiento que puede ser procesado por un aparato, para su ejecucion por un procesador programable; y las etapas del metodo pueden ser realizadas por un procesador programable que ejecuta un programa de instrucciones para realizar funciones de las implementaciones descritas operando sobre datos de entrada y generando una salida. Las caractensticas descritas se pueden implementar ventajosamente en uno o mas programas de ordenador que son ejecutables en un sistema programable que incluye al menos un procesador programable acoplado para recibir datos e instrucciones de, y para transmitir datos e instrucciones a un sistema de almacenamiento de datos, al menos un dispositivo de entrada y al menos un dispositivo de salida. Un programa informatico es un conjunto de instrucciones que se pueden utilizar, directa o indirectamente, en un ordenador para realizar una determinada actividad o lograr un determinado resultado. Un programa informatico puede estar escrito en cualquier forma de lenguaje de programacion, incluyendo lenguajes compilados o interpretados, y puede desplegarse en cualquier forma, incluido como un programa independiente o como un modulo, componente, subrutina u otra unidad adecuada para uso en un entorno informatico.

Los procesadores adecuados para la ejecucion de un programa de instrucciones incluyen, a modo de ejemplo, microprocesadores de proposito general y especial, y el unico procesador o uno de multiples procesadores de cualquier tipo de ordenador. En general, un procesador recibira instrucciones y datos de una memoria de solo lectura o una memoria de acceso aleatorio o de las dos. Los elementos de un ordenador son un procesador para ejecutar instrucciones y una o mas memorias para almacenar instrucciones y datos. Generalmente, un ordenador tambien incluira, o estara acoplado operativamente para comunicarse con, uno o mas dispositivos de almacenamiento masivo para almacenar archivos de datos; dichos dispositivos incluyen discos magneticos, tales como discos duros internos y discos desmontables; discos magneto-opticos; y discos opticos. Los dispositivos de almacenamiento adecuados para incorporar de manera tangible instrucciones y datos de programas informaticos incluyen todas las formas de memoria no volatil, incluyendo, a modo de ejemplo, dispositivos de memoria de semiconductores, tales como EPROM, EEPROM y dispositivos de memoria rapida; discos magneticos tales como discos duros internos y discos extrafbles; discos magneto-opticos; y discos CD-ROM y DVD-ROM. El procesador y la memoria pueden ser complementados por o estar incorporados en varios ASIC (circuitos integrados de aplicacion espedfica).

Para proporcionar interaccion con un usuario, las caractensticas pueden implementarse en un ordenador que tiene un dispositivo de visualizacion tal como un monitor de CRT (tubo de rayos catodicos) o LCD (pantalla de cristal lfquido) para mostrar informacion al usuario, y un teclado y un dispositivo senalador tal como un raton o una bola de seguimiento mediante la cual el usuario puede proporcionar entradas al ordenador.

Las caractensticas se pueden implementar en un sistema informatico que incluye un componente del lado del servidor, tal como un servidor de datos, o que incluye un componente de middleware, tal como un servidor de aplicaciones o un servidor de Internet, o que incluye un componente del lado del usuario, tal como un ordenador cliente que dispone de una interfaz grafica de usuario o un navegador de Internet, o cualquier combinacion de los mismos. Los componentes del sistema se pueden conectar mediante cualquier forma o medio de comunicacion de datos digitales, tal como una red de comunicacion. Ejemplos de redes de comunicacion incluyen, por ejemplo, una LAN, una WAN, y los ordenadores y redes que forman Internet.

El sistema informatico puede incluir clientes y servidores. Un cliente y un servidor estan generalmente alejados entre sf y normalmente interactuan a traves de una red, tal como la descrita. La relacion de cliente y servidor surge en virtud de programas de ordenador que se ejecutan en los ordenadores respectivos y que tienen entre sf una relacion de cliente a servidor.

Se han descrito varias implementaciones. No obstante, se comprendera que pueden realizarse diversas modificaciones sin apartarse del alcance de la divulgacion. En particular, los elementos de cualquiera de los ejemplos descritos anteriormente se pueden combinar y utilizar en otros ejemplos para formar nuevos ejemplos. Por consiguiente, otras implementaciones estan dentro del alcance de las siguientes reivindicaciones.

Claims (14)

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   REIVINDICACIONES

   1. Un sistema de autenticacion biometrica (100, 200) que comprende:

   un sistema de almacenamiento de datos (120, 220, 250) configurado para mantener, para un grupo de personas, datos biometricos que incluyen puntuaciones de similitud ordenadas, siendo cada una de las puntuaciones de similitud ordenadas un numero y estando calculado utilizando un proceso que genera un valor numerico que refleja la similitud de una primera imagen con una segunda imagen, para representar la similitud entre una imagen biometrica correspondiente y una imagen de referencia; y

   un sistema de verificacion biometrica (130) que incluye al menos un procesador (230, 1030), estando configurado el sistema de verificacion biometrica (130) para:

   acceder a una imagen biometrica de al menos una parte de una persona;

   acceder a la imagen de referencia;

   calcular una puntuacion de similitud que represente la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia;

   buscar las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada; y

   producir un resultado basado en la busqueda de las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada,

   en la que la busqueda y la salida comprenden, ademas:

   - identificar un subconjunto de personas que estan asociadas a una puntuacion de similitud dentro de un umbral de puntuacion de similitud calculada

   - acceder a los datos biometricos detallados para el subconjunto de personas

   - comparar los datos biometricos detallados para el subconjunto de personas con los datos biometricos detallados para la imagen biometrica de la persona a la que se ha accedido

   - identificar una coincidencia basandose en los resultados de la comparacion.
2. 2. El sistema de autenticacion biometrica (100, 200) de la reivindicacion 1, en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para buscar las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada buscando puntuaciones de similitud de manera que se aprovecha el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud incluidas en los datos biometricos;

   donde el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado opcionalmente para buscar las puntuaciones de similitud ordenadas realizando una busqueda binaria de las puntuaciones de similitud ordenadas utilizando la puntuacion de similitud calculada.
3. 3. El sistema de autenticacion biometrica (100, 200) de la reivindicacion 1 o 2:

   en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para acceder a la imagen biometrica

   de al menos la parte de la persona accediendo a una imagen de un iris de la persona;

   en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para acceder a la imagen de referencia accediendo a una imagen de referencia de un iris de una persona de referencia; y

   en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para calcular la puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia, calculando una puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen del iris de la persona a la que se ha accedido y la imagen de referencia del iris de la persona de referencia.
4. 4. El sistema de autenticacion biometrica (100, 200) de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores:

   en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para acceder a la imagen biometrica

   de al menos la parte de la persona accediendo a una imagen de una huella dactilar de la persona;

   en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para acceder a la imagen de referencia accediendo a una imagen de referencia de una huella dactilar de una persona de referencia; y

   en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para calcular la puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de

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   referencia calculando una puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen de la huella dactilar de la persona a la que se ha accedido y la imagen de referencia de la huella dactilar de la persona de referencia.
5. 5. El sistema de autenticacion biometrica (100, 200) de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores:

   en el que el sistema biometrico de verificacion (130) esta configurado para acceder a la imagen biometrica de al menos la parte de la persona mediante el acceso a una imagen de una cara de la persona;

   en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para acceder a la imagen de referencia accediendo a una imagen de referencia de una cara de una persona de referencia; y

   en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para calcular la puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia calculando una puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen de la cara de la persona a la que se ha accedido y la imagen de referencia de la cara de la persona de referencia.
6. 6. El sistema de autenticacion biometrica (100, 200) de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que comprende ademas un sistema de registro biometrico (110) configurado para determinar, para cada persona del grupo de personas, una puntuacion de similitud que representa la similitud entre una imagen biometrica de al menos una parte de la persona correspondiente y la imagen de referencia, y ordenar los datos biometricos basandose en las puntuaciones de similitud determinadas.
7. 7. El sistema de autenticacion biometrica (100, 200) de la reivindicacion 6:

   en el que los datos biometricos mantenidos por el sistema de almacenamiento de datos (120, 220) comprenden datos biometricos detallados para cada persona del grupo de personas, incluyendo los datos biometricos detallados para cada persona datos que son mas descriptivos de la imagen biometrica de la parte de la persona correspondiente que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente, y que tienen un tamano de almacenamiento mayor que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente;

   en el que el sistema de inscripcion biometrica (110) esta configurado para vincular, para cada persona del grupo de personas, la puntuacion de similitud para la persona correspondiente con los datos biometricos detallados para la persona correspondiente; y

   en el que el sistema de almacenamiento de datos (120, 220, 250) comprende opcionalmente un sistema de almacenamiento en memoria (250, 1020) y un sistema de almacenamiento en disco (220, 1030), y el sistema de almacenamiento de datos (120, 220, 250) esta configurado opcionalmente para mantener las puntuaciones de similitud ordenadas en el sistema de almacenamiento en memoria (250, 1020) y para mantener los datos biometricos detallados en el sistema de almacenamiento en disco (220, 1030).
8. 8. Sistema de autenticacion biometrica (100, 200) segun la reivindicacion 6 o 7, en el que el sistema de inscripcion biometrica (110) esta configurado para inscribir a una nueva persona en el sistema de almacenamiento de datos (120, 220, 250) mediante:

   acceder a una nueva imagen biometrica de al menos una parte de la nueva persona; acceder a la imagen de referencia;

   calcular una nueva puntuacion de similitud que representa la similitud entre la nueva imagen biometrica y la imagen de referencia;

   determinar un identificador unico para la nueva persona;

   almacenar, en el sistema de almacenamiento de datos (120, 220, 250) y en asociacion con el identificador unico la nueva puntuacion de similitud en un punto apropiado en las puntuaciones de similitud ordenadas; y

   almacenar, en el sistema de almacenamiento de datos (120, 220, 250) y en asociacion con el identificador unico, datos biometricos detallados para la nueva persona, siendo los datos biometricos detallados de la nueva persona mas descriptivos de la nueva imagen biometrica que la nueva similitud y teniendo un tamano de almacenamiento mayor que la nueva puntuacion de similitud.
9. 9. El sistema de autenticacion biometrica (100, 200) de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para calcular la puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia mediante:

   acceder a multiples imagenes biometricas de la parte de la persona;

   5

   10

   15

   20

   25

   30

   35

   40

   45

   50

   calcular, para cada una de las multiples imagenes biometricas, una puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica correspondiente y la imagen de referencia; y

   calcular una puntuacion de similitud media basada en las puntuaciones de similitud calculadas para las multiples imagenes biometricas.
10. 10. Sistema de autenticacion biometrica (100, 200) segun una cualquiera de las reivindicaciones precedentes:

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para buscar puntuaciones de similitud incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada mediante:

    utilizar un proceso de busqueda que aprovecha el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud incluidas en los datos biometricos para encontrar una coincidencia mas ajustada con la puntuacion de similitud calculada;

    calcular una diferencia entre la puntuacion de similitud calculada y una puntuacion de similitud de la coincidencia mas ajustada;

    comparar la diferencia con un umbral, y

    basandose en los resultados de la comparacion, determinando si la diferencia esta dentro del umbral; y

    en el que el sistema de verificacion biometrica esta configurado para producir un resultado basado en la busqueda de las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada mediante:

    producir la coincidencia mas ajustada basada en una determinacion de que la diferencia esta dentro del umbral o

    basandose en la determinacion de que la diferencia no esta dentro del umbral, anadir, en el sistema de almacenamiento de datos (120, 220, 250), la puntuacion de similitud calculada en un punto apropiado en las puntuaciones de similitud ordenadas y producir una indicacion de que no se encontro una coincidencia.
11. 11. El sistema de autenticacion biometrica (100, 200) de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores:

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para buscar las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando el mdice de similitud calculado mediante:

    utilizar un proceso de busqueda que aprovecha el conocimiento de como se ordenan las puntuaciones de similitud incluidas en los datos biometricos para encontrar un subconjunto de las personas que estan asociadas a una puntuacion de similitud dentro de un umbral de la puntuacion de similitud calculada;

    acceder a datos biometricos detallados para el subconjunto de las personas, incluyendo los datos biometricos detallados para cada persona del subconjunto, datos que son mas descriptivos de la imagen biometrica de la parte de la persona correspondiente que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente, y que tienen un tamano de almacenamiento mayor que la puntuacion de similitud para la persona correspondiente;

    comparar los datos biometricos detallados a los que se ha accedido para el subconjunto de personas con datos biometricos detallados para la persona, siendo los datos biometricos detallados para la persona mas descriptivos de la imagen biometrica que la puntuacion de similitud calculada y teniendo un tamano de almacenamiento mayor que la puntuacion de similitud calculada; y

    basandose en los resultados de la comparacion, identificar una coincidencia;

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para producir un resultado basado en la busqueda de las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada produciendo la coincidencia identificada; y

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado opcionalmente para calcular la puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia utilizando un proceso de similitud de imagen para generar una medida de similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia y normalizar la medida de similitud a una puntuacion de similitud entre cero y uno.
12. 12. El sistema de autenticacion biometrica (100, 200) de una cualquiera de las reivindicaciones precedentes:

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para acceder a la imagen biometrica de al menos la parte de la persona accediendo a multiples imagenes biometricas de la persona, correspondiendo cada una de las multiples imagenes biometricas a una parte diferente de la persona;

    5

    10

    15

    20

    25

    30

    35

    40

    45

    50

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para acceder a la imagen de referencia accediendo a multiples imagenes de referencia, correspondiendo cada una de las multiples imagenes de referencia a una parte diferente de una persona y asignandose a una de las multiples imagenes biometricas;

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para calcular la puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia:

    calculando multiples puntuaciones de similitud, representando cada una de las multiples puntuaciones de similitud la similitud entre una de las multiples imagenes biometricas y una de las imagenes de referencia multiple; y

    calcular una puntuacion de similitud combinada basada en las multiples puntuaciones de similitud;

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para buscar las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada mediante la busqueda de las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud combinada; y

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado opcionalmente para calcular la puntuacion de similitud combinada basada en las multiples puntuaciones de similitud tomando una media ponderada de las multiples puntuaciones de similitud.
13. 13. El sistema de autenticacion biometrica (100, 200) de una cualquiera de las reivindicaciones precedentes:

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para acceder a la imagen biometrica de al menos la parte de la persona accediendo a multiples imagenes biometricas de la persona, correspondiendo cada una de las multiples imagenes biometricas a una parte diferente de la persona;

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para acceder a la imagen de referencia accediendo a multiples imagenes de referencia, correspondiendo cada una de las multiples imagenes de referencia a una parte diferente de una persona asignandose a una de las multiples imagenes biometricas,

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para calcular la puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia:

    calculando multiples puntuaciones de similitud, representando cada una de las multiples puntuaciones de similitud la similitud entre una de las multiples imagenes biometricas y una de las multiples imagenes de referencia; y

    disponer las multiples puntuaciones de similitud en un vector de puntuaciones de similitud; y

    en el que el sistema de verificacion biometrica (130) esta configurado para buscar las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada buscando las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando el vector de puntuaciones de similitud.
14. 14. Un metodo que comprende:

    mantener, en un deposito electronico (120, 220, 250) y para un grupo de personas, datos biometricos que incluyen puntuaciones de similitud ordenadas, siendo cada uno de los rangos de similitud ordenados un numero y siendo calculado utilizando un proceso que produce un valor numerico que refleja la similitud de una primera imagen con una segunda imagen, para representar la similitud entre una imagen biometrica correspondiente y una imagen de referencia;

    acceder a una imagen biometrica de al menos una parte de una persona; acceder a la imagen de referencia;

    calcular una puntuacion de similitud que representa la similitud entre la imagen biometrica a la que se ha accedido y la imagen de referencia;

    buscar, mediante un sistema de autenticacion biometrica (100, 200) que incluye al menos un procesador (230, 1030) las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada; y

    producir un resultado basado en la busqueda de las puntuaciones de similitud ordenadas incluidas en los datos biometricos utilizando la puntuacion de similitud calculada, en el que la busqueda y la salida comprenden, ademas:

    - identificar a un subconjunto de personas que estan asociadas cada una con una puntuacion de

    5 similitud dentro de un umbral de la puntuacion de similitud calculada

    - acceder a los datos biometricos detallados para el subconjunto de personas

    - comparar los datos biometricos detallados para el subconjunto de personas con los datos biometricos detallados para la imagen biometrica de la persona a la que se ha accedido

    - identificar una coincidencia basandose en los resultados de la comparacion.

    10 15. Al menos un medio de almacenamiento legible por ordenador (120, 220, 250) codificado con instrucciones

    ejecutables que, cuando son ejecutadas por al menos un procesador, hacen que al menos un procesador (230, 1030) realice operaciones de acuerdo con el metodo de la reivindicacion 14.