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coincidencia no es exacta. 19 De hecho, si es exacta, eso significa que la prueba y los datos de la
galería provienen, exactamente, de la misma muestra, lo cual debería levantar sospechas sobre
intentos de dañar el sistema. En muchos casos, sólo hay un conjunto de datos en la galería que
están “cerca” en comparación con la muestra En otros casos, puede haber varios conjuntos de
datos de la galería que sean relativamente similares a la muestra. Las normas en general no
cubren la presentación de los resultados directamente. Por lo general, esta es especificada por el
usuario en base a los requerimientos del propietario del sistema. Por ejemplo, el Departamento
de Estado de Estados Unidos tiene un sistema de reconocimiento facial para verificar que las
personas no estén “comprando una visa” expresión que se aplica a las personas que solicitan
una visa con distintos nombres en distintos consulados esperando que alguna de las solicitudes
sea aprobada. 20 El sistema automatizado proporciona una lista de las “mejores” coincidencias
frente a la galería de los candidatos anteriores. Un equipo de analistas se determina si hay una
verdadera coincidencia (“true match”) o un match muy probable.
Otros sistemas, tales como el control de acceso o de activación del equipo (control de acceso
lógico) requieren una decisión de “sí o no”. Se establece un “umbral” para una coincidencia. Es
decir que tiene que haber suficientes características en común entre los datos de la muestra y
los de la galería. Si se alcanza este umbral, entonces se concede el acceso. Ya que siempre hay
un equilibrio entre el “false match” y “false non-match”, este umbral puede ser diferente para
circunstancias distintas.
Una instalación nuclear establecerá el umbral de manera tal que el acceso no pueda ser
concedido, a menos que haya una coincidencia muy cercana en las características biométricas.
Esto significa que a alguna persona de vez en cuando se le negará la entrada a pesar de estar
efectivamente autorizada para entrar. Es por eso que un procedimiento de “back-up” debería
estar siempre en funcionamiento para los sistemas biométricos. Otro ejemplo es el de un parque
de diversiones con una entrada automática para sus clientes con abonos para no incomodar a
sus clientes. El parque de diversiones por lo general establecerá un umbral más bajo y aceptará
el hecho de que algunas transacciones podrían ser realizadas por impostores y reconocidas
como auténticas por el sistema biométrico. A medida que los sistemas biométricos mejoren,
el mismo nivel de “true match” podrá ser alcanzado con niveles cada vez más bajos de “false
match”. Esto significa que el umbral puede ser elevado manteniendo el mismo nivel de servicio
a los clientes y con un nivel aún más bajo de pérdida de dinero potencial para el parque de
diversiones a través del uso no autorizado de abonos.
Los procesos y procedimientos de información y el establecimiento de los umbrales se basan
en las necesidades específicas del usuario y tienen en cuenta los estudios científicos sobre el
rendimiento del sistema biométrico. Esto no se considera actualmente como un área para los
esfuerzos de estandarización.
K) El análisis de bases de datos
El análisis de las bases de datos es crítico para mantener un sistema biométrico que sea confiable
y eficiente. El análisis de las bases de datos abarca varias cosas, tales como la revisión de los
datos asociados con la muestra biométrica, el análisis de la calidad de los datos biométricos y
la ponderación de la importancia relativa de los valores de calidad y varios temas relacionados
19 Bajo ciertas circunstancias, es posible tener una coincidencia exacta con ADN
20 Ver http://www.nist.gov/itl/iad/ig/irex.cfm
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