En la actualidad los sistemas basados en reconocimiento biométrico han cobrado gran relevancia en entornos que requieren la identificación de usuarios o accesos restringidos. En comparación con los métodos clásicos comúnmente utilizados, como llaves o claves, los rasgos biométricos no pueden, en general, ser prestados, robados o copiados.

El usuario empleará su huella, retina, voz u otro rasgo biométrico para ser
reconocido. Por otro lado, esta clase de sistemas suele ser fácil de mantener y en
general no requiere la intervención de más agentes que el propio usuario para funcionar.

Recientemente, el olor humano ha surgido como una nueva base sobre la que realizar la autentificación biométrica. En esta modalidad, se utiliza esencialmente la composición química única de cada persona para confirmar quién es.

Una de las modalidades de composición química corporal para autentificación por el olor ha sido el gas integrado por el conjunto de compuestos químicos producidos por la piel del individuo. Sin embargo, esta vía está muy limitada ya que la piel no produce una concentración de compuestos volátiles lo suficientemente alta como para que los instrumentos la detecten.

El aliento aplicado a la biometría

En cambio, el aliento humano, tal como Jirayupat y sus colegas han comprobado en el nuevo estudio, ofrece una concentración que es varios órdenes de magnitud mayor, suficiente para resultar utilizable.

El equipo comenzó analizando el aliento de los sujetos para ver qué compuestos podían utilizarse para la autenticación biométrica. Se encontró un total de 28 compuestos que eran opciones viables.

A partir de ahí, desarrollaron un conjunto de sensores olfativos con 16 canales, cada uno de los cuales podía identificar una gama específica de compuestos. A continuación, los datos del sensor se pasaron a un sistema de aprendizaje automático para analizar la composición del aliento de cada persona y desarrollar un perfil que sirviera para distinguir a un individuo.

Al probar el sistema con muestras de aliento de seis personas, los investigadores descubrieron que podía identificar a los individuos con una precisión media del 97,8%. Este alto nivel de precisión se mantuvo incluso cuando se aumentó el tamaño de la muestra a 20 personas.

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