Estado del arte de registros biométricos estáticos usados para autenticar la identidad de una persona

El presente artículo académico investiga el estado del arte de registros biométricos estáticos usados para la autenticación de la identidad de la persona. En la actualidad los métodos de reconocimiento: facial, iris, nudillos, huellas dactilares y venas dactilares, centran su estudio en diferentes estrategias de segmentación para lograr una mayor precisión de coincidencia, lo que no es suficiente ante los crecientes desafíos de ataques que sufren cada uno de ellos. Es necesario investigar nuevos algoritmos que pretendan hacer sistemas de autenticación más robustos. Usando la metodología de mapeo sistemático y la revisión de la literatura se encontraron varias alternativas para el reconocimiento del individuo. La biometría ocular y dactilar son las más prometedoras por la aceptación del usuario, ya que son menos invasivas al momento de tomar la muestra, con un mejor comportamiento mejorando notablemente su resultado. La biometría de venas dactilares mostró mediante el QDA (Análisis de la discriminante cuadrática) un 98.7% de precisión y la biometría ocular reveló un 94% de efectividad.This academic paper investigates the state of the art of static biometric records used for the authentication of a person's identity. At present, recognition methods: facial, iris, knuckles, fingerprints and finger veins, focus their study on different segmentation strategies to achieve greater accuracy of coincidence, which is not enough in the face of the growing challenges of attacks suffered by each of them. New algorithms that aim to make authentication systems more robust need to be investigated. Using systematic mapping methodology and literature review, several alternatives for accurate person recognition were found. Ocular and fingerprint biometrics are the most promising due to user acceptance, since they are less invasive at the time of sampling, with a better behavior and significantly improved results. Finger vein biometrics showed 98.7% accuracy through QDA (Quadratic discriminant analysis) and ocular biometrics revealed 94% effectiveness