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Bayesian Biometrics For Forensics

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Nuevas técnicas para impulsar la investigación forense

Una investigación puntera en el campo de la biometría ha servido para crear una técnica más precisa para dar con el culpable de un delito a partir del escenario del mismo. Se prevé que sus resultados repercutirán sobre la forma de presentar pruebas en los tribunales e incluso en el ordenamiento jurídico de Europa y otros países.

Tecnologías industriales

El estudio de los rasgos y características humanas —la biometría— es una parte fundamental en la asistencia que presta la ciencia forense al cumplimiento de la ley. La recogida de pruebas forenses, sin embargo, recurre también al cálculo de probabilidades para determinar la coincidencia de los rasgos y características humanos con los de los sospechosos y definir la probabilidad o verosimilitud de culpabilidad. Los investigadores europeos pronto podrían disponer de nuevos modelos para la vinculación de las pruebas con los sospechosos, ayudando de este modo a demostrar con mayor certeza la culpabilidad o la inocencia. El proyecto BBFOR2 (Bayesian biometrics for forensics) se puso en marcha con fondos europeos para alcanzar esa meta. En este proyecto se formó a jóvenes investigadores acerca del paradigma bayesiano aplicable a la información sobre pruebas forenses biométricas, teniendo en cuenta las diferentes circunstancias que rodean a la recogida de pruebas de este tipo. Reunió a catorce investigadores noveles y a cuatro investigadores experimentados, quienes estudiaron la aplicación forense de la biometría, concretamente en el reconocimiento automático a partir del habla, el rostro, las huellas digitales y las palmares. BBFOR2 mejoró la capacidad de identificación de sospechosos en una base de datos valiéndose de los vestigios halladas en la escena de un crimen. También promovió técnicas que comparan muestras de un sospechoso con las huellas con valor de prueba, para una mejor apreciación de la prueba por los órganos judiciales. El equipo del proyecto logró también avances tangibles en varios aspectos del reconocimiento del habla, como la verificación automática del hablante y el cálculo de su edad, grupo social y sexo a partir de la voz. Los miembros del equipo examinaron la relación entre la calidad de la imagen y los resultados del reconocimiento facial, así como diferentes métodos de conversión de sistemas de reconocimiento facial en índices de probabilidad. Por ejemplo, se empleó la «calibración de la capacidad» para evaluar la calidad del detector biométrico y así determinar el índice de probabilidad. Un logro formidable fue que se consiguió estandarizar el uso del índice de probabilidad y homogeneizar el paradigma para evaluar la calidad de los índices de probabilidad remitidos. En consecuencia, los resultados de este sistema imparcial de reconocimiento automático se pueden utilizar como pruebas en un asunto visto por un tribunal. Estos éxitos y muchos otros se plasmaron en más de cien publicaciones sobre el tema, que sientan las bases para que se produzcan cambios sustanciales en este terreno. Finalizado el proyecto, se presentaron sus principales conclusiones en una conferencia titulada «Biometric Technologies in Forensic Science», lo que facilitó su divulgación entre los investigadores y la comunidad científica. Los encargados de la formulación de políticas y los profesionales relacionados con el sistema policial y judicial pueden obtener grandes ventajas de la labor realizada por el proyecto BBFOR2.

Palabras clave

Ciencia forense, biometría, reconocimiento del hablante, reconocimiento facial, huella, índice de probabilidad

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