Il modo in cui cammini e i tuoi passi potrebbero essere utilizzati come dati biometrici ai controlli di sicurezza dell'aeroporto invece delle impronte digitali e della scansione oculare.

I ricercatori dell'Università di Manchester in collaborazione con l'Università di Madrid hanno sviluppato un'intelligenza artificiale (AI) all'avanguardia. sistema di verifica biometrica in grado di misurare l'andatura individuale o il modello di camminata di un essere umano. Può verificare con successo un individuo semplicemente camminando su un cuscinetto a pressione nel pavimento e analizzando i dati 3D e basati sul tempo del passo.

I risultati, pubblicato in una delle principali riviste di ricerca sull'apprendimento automatico, il Transazioni IEEE su Pattern Analysis e Machine Intelligence (TPAMI) all'inizio di quest'anno, ha mostrato che, in media, il sistema di intelligenza artificiale sviluppato ha identificato correttamente un individuo quasi il 100% delle volte, con solo un tasso di errore di 0,7.

biometria fisica, come le impronte digitali, riconoscimento facciale e scansioni retiniche, sono attualmente più comunemente utilizzati per scopi di sicurezza. Però, la cosiddetta biometria comportamentale, come il riconoscimento dell'andatura, cattura anche le firme uniche fornite dai modelli comportamentali e di movimento naturali di una persona. Il team ha testato i propri dati utilizzando un gran numero di cosiddetti "impostori" e un piccolo numero di utenti in tre diversi scenari di sicurezza del mondo reale. Questi erano i controlli di sicurezza dell'aeroporto, luogo di lavoro, e l'ambiente domestico. L'approccio offre il potenziale per integrare gli attuali sistemi di sicurezza negli aeroporti, uffici e la casa come ha dimostrato la ricerca.

Dott. Omar Costilla Reyes, dalla School of School of Electrical and Electronic Engineering di Manchester e che ha guidato la ricerca, spiega:"Ogni essere umano ha circa 24 diversi fattori e movimenti quando cammina, facendo sì che ogni singola persona abbia un unico, modello di camminata singolare. Pertanto è possibile utilizzare il monitoraggio di questi movimenti, come un'impronta digitale o una scansione della retina, riconoscere e identificare chiaramente o verificare un individuo".

Per creare il sistema di intelligenza artificiale di cui i computer hanno bisogno per apprendere tali schemi di movimento, il team ha raccolto il più grande database di passi della storia (fino ad oggi), contenente quasi 20, 000 segnali di passi da 127 individui diversi. Per compilare i campioni e il set di dati, il team ha utilizzato sensori solo a pavimento e telecamere ad alta risoluzione.

Era questo set di dati, che si chiama SfootBD, che la dott.ssa Costilla Reyes ha utilizzato per sviluppare i modelli computazionali avanzati necessari per la verifica biometrica automatica dell'impronta presentata in TPAMI.

La dott.ssa Costilla Reyes ha aggiunto:"Concentrarsi sul riconoscimento non intrusivo dell'andatura monitorando la forza esercitata sul pavimento durante un passo è molto impegnativo. Questo perché distinguere tra le sottili variazioni da persona a persona è estremamente difficile da definire manualmente, ecco perché abbiamo dovuto inventare un nuovo sistema di intelligenza artificiale per risolvere questa sfida da una nuova prospettiva".

Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo del riconoscimento dell'impronta è, a differenza di essere filmato o scansionato in un aeroporto, il processo è non intrusivo per l'individuo e resiliente alle condizioni ambientali di rumore. La persona non ha nemmeno bisogno di togliersi le scarpe quando cammina sui cuscinetti a pressione poiché non si basa sulla forma dell'impronta stessa ma sulla sua andatura.

Altre applicazioni per la tecnologia includono passaggi intelligenti che potrebbero riconoscere la neurodegenerazione che potrebbe avere implicazioni positive nel settore sanitario. Questa è un'altra area in cui il Dr. Costilla Reyes intende portare avanti la sua ricerca con il riconoscimento dei passi.

Ha aggiunto:"La ricerca è in fase di sviluppo anche per affrontare il problema sanitario dei marcatori per il declino cognitivo e l'insorgenza di malattie mentali, utilizzando i dati grezzi dei passi da un sensore di pavimento ad ampia area installabile in abitazioni intelligenti. Il movimento umano può essere un nuovo biomarcatore del declino cognitivo, che può essere esplorato come mai prima d'ora con nuovi sistemi di intelligenza artificiale"