La façon dont vous marchez et vos pas pourraient être utilisés comme données biométriques à la sécurité de l'aéroport au lieu de prendre vos empreintes digitales et de scanner les yeux.

Des chercheurs de l'Université de Manchester en collaboration avec l'Université de Madrid ont développé une intelligence artificielle (IA) de pointe, système de vérification biométrique qui peut mesurer la démarche ou le schéma de marche d'un humain. Il peut vérifier avec succès un individu simplement en marchant sur un coussin de pression dans le sol et en analysant les données de pas en 3D et temporelles.

Les résultats, publié dans l'une des meilleures revues de recherche en apprentissage automatique, les Transactions IEEE sur l'analyse des modèles et l'intelligence machine (TPAMI) plus tôt cette année, ont montré que, en moyenne, le système d'IA développé a correctement identifié un individu presque 100% du temps, avec seulement un taux d'erreur de 0,7.

Biométrie physique, comme les empreintes digitales, reconnaissance faciale et scans rétiniens, sont actuellement plus couramment utilisés à des fins de sécurité. Cependant, la biométrie dite comportementale, comme la reconnaissance de la marche, capturent également des signatures uniques délivrées par les modèles naturels de comportement et de mouvement d'une personne. L'équipe a testé ses données en utilisant un grand nombre de soi-disant «imposteurs» et un petit nombre d'utilisateurs dans trois scénarios de sécurité différents du monde réel. Il s'agissait des points de contrôle de sécurité des aéroports, le lieu de travail, et l'environnement familial. L'approche offre le potentiel de compléter les systèmes de sécurité actuels dans les aéroports, bureaux et la maison comme la recherche l'a montré.

Dr Omar Costilla Reyes, de l'École d'ingénierie électrique et électronique de Manchester et qui a dirigé la recherche, explique :« Chaque être humain a environ 24 facteurs et mouvements différents lorsqu'il marche, résultant en chaque personne ayant un unique, modèle de marche singulier. Par conséquent, la surveillance de ces mouvements peut être utilisée, comme une empreinte digitale ou un scanner rétinien, de reconnaître et d'identifier ou de vérifier clairement un individu.

Pour créer le système d'IA dont les ordinateurs ont besoin pour apprendre de tels modèles de mouvements, l'équipe a collecté la plus grande base de données de pas de l'histoire (à ce jour), contenant près de 20, 000 signaux de pas de 127 individus différents. Pour compiler les échantillons et l'ensemble de données, l'équipe a utilisé des capteurs au sol uniquement et des caméras haute résolution.

C'était cet ensemble de données, qui s'appelle SfootBD, que le Dr Costilla Reyes a utilisé pour développer les modèles informatiques avancés nécessaires à la vérification biométrique automatique de l'empreinte présentés dans TPAMI.

Le Dr Costilla Reyes a ajouté :« Se concentrer sur la reconnaissance de la marche non intrusive en surveillant la force exercée sur le sol pendant un pas est très difficile. C'est parce que la distinction entre les variations subtiles d'une personne à l'autre est extrêmement difficile à définir manuellement, c'est pourquoi nous avons dû proposer un nouveau système d'IA pour résoudre ce défi sous une nouvelle perspective. »

L'un des principaux avantages de l'utilisation de la reconnaissance d'empreinte est, contrairement au fait d'être filmé ou scanné dans un aéroport, le processus est non intrusif pour l'individu et résistant aux conditions environnementales sonores. La personne n'a même pas besoin d'enlever ses chaussures lorsqu'elle marche sur les coussins de pression car cela n'est pas basé sur la forme de l'empreinte elle-même mais sur sa démarche.

D'autres applications de la technologie incluent des étapes intelligentes qui pourraient reconnaître la neurodégénérescence, ce qui pourrait avoir des implications positives dans le secteur de la santé. C'est un autre domaine dans lequel le Dr Costilla Reyes a l'intention de faire avancer ses recherches avec la reconnaissance des pas.

Il a ajouté :« La recherche est également en cours de développement pour résoudre le problème de santé des marqueurs du déclin cognitif et de l'apparition de la maladie mentale, en utilisant les données de pas brutes d'un capteur de sol à grande surface déployable dans des logements intelligents. Le mouvement humain peut être un nouveau biomarqueur du déclin cognitif, qui peut être exploré comme jamais auparavant avec de nouveaux systèmes d'IA"