Reconocimiento biométrico entrenando y testeando con diferentes bases de datos de caras

Abstract

El reconocimiento biométrico presenta un amplio conjunto de fuentes de variabilidad. Si bien algunas bases de datos públicas contemplan diversas variabilidades, se trata de condiciones de laboratorio y por tanto pertenecen a un entorno idealizado. En este artículo presentamos una serie de experimentos en los que los modelos de una determinada característica biométrica se han obtenido con una base de datos y el test se realiza con otra diferente. Para poder llevar a cabo este tipo de experimentos no se calcula un modelo por persona, sino un clasificador con dos clases: iguales y diferentes. Por tanto, durante el test basta con presentar al clasificador la imagen de la identidad declarada y la imagen de test para que el sistema decida si ambas medidas biométricas pertenecen a la misma persona o no. De esta forma, el clasificador puede tratar muestras pertenecientes a personas no usadas durante el entrenamiento. La realización de tests con datos biométricos de personas extraídos de bases de datos distintas de la de test puede ser considerado una prueba más alejada de las condiciones ideales de laboratorio y por tanto, son más realistas de cara a probar la bondad de un sistema en un funcionamiento más real.