Zhao desarrolló un método para usar modelos sintéticos para generar datos falsos de huellas de palmas, creando conjuntos de datos masivos que se asemejan a pliegues en las palmas sin usar fotos de palmas reales. Si bien los datos no se recopilan de personas reales, aún se pueden usar para mejorar el algoritmo de reconocimiento, según un documento que Zhao presentó a la Conferencia Europea sobre Visión por Computadora en 2022. “Una vez que hayamos generado entre 200,000 y 300,000 imágenes, el la tasa de precisión será cercana al 100%. Eso es una clara mejora”, dice. Anteriormente, la tasa de precisión de los algoritmos de reconocimiento de huellas de la palma entrenados en pequeñas muestras de fotos reales era de alrededor del 98 %.
Mientras tanto, Zhang, de la Universidad China de Hong Kong, se ha mantenido centrado en los datos del mundo real. Zhang, uno de los primeros académicos del mundo en investigar el reconocimiento de huellas palmares a finales de los 90, dice que su equipo ha desarrollado su propio dispositivo para escanear huellas palmares y ha logrado recopilar información de más de 10 000 personas. Si bien los datos actualmente no están disponibles públicamente, dice que el equipo planea publicar un artículo académico pronto.
“El reconocimiento de la huella de la palma combina [the advantages of identifying] las minucias de las huellas dactilares, la textura de los iris y la información geométrica de los rostros”, dice Zhang. La investigación de su equipo descubrió que, al comparar datos biométricos recopilados del mismo grupo de personas, la tasa de precisión del reconocimiento de huellas dactilares es 10 veces mayor que la de las huellas dactilares o las caras.
El terreno inestable para adoptar pagos basados en datos biométricos
La propuesta del pago con reconocimiento de huellas dactilares parece simple: con él, no es necesario llevar una billetera, una tarjeta de crédito o incluso un teléfono celular para completar una compra en la tienda. Pero hay muchos desafíos prácticos y éticos a esa promesa.
En primer lugar, “el sistema de códigos QR ya funciona muy bien y es bastante conveniente. No es que la gente vaya a ningún lado sin sus teléfonos”, dice Martin Chorzempa, investigador principal del Instituto Peterson de Economía Internacional y autor de un nuevo libro, La revolución sin efectivo.
Esta es la misma razón por la que, aunque tanto WeChat Pay como Alipay han impulsado la adopción del pago por reconocimiento facial durante años, la idea no ha logrado ser muy popular. Una encuesta de abril de 2022 de unos 58.000 usuarios chinos de pagos móviles muestra que el 95,7 % de ellos elige el código QR como método de pago principal. Y el 20,2% de todos los encuestados encuentra inaceptable el uso de la biometría en el pago.
La idea de que el reconocimiento biométrico brinda comodidad a los consumidores es un “engaño de eficiencia”, argumenta Cahn de STOP. Reemplazar los cajeros tradicionales con autopagos con reconocimiento biométrico, como hizo Amazon, solo descarga más trabajo a los compradores. “Esto no es para la conveniencia de los clientes. Esto es para la conveniencia de la tienda que quiere despedir empleados y tener aún más seguimiento de nuestras decisiones”, dice.
Sin embargo, la mayor barrera para la adopción puede ser la preocupación por la invasión de la privacidad y la seguridad de los datos, que viene con cualquier uso de la biometría. Las personas de todo el mundo, incluso en China, se han vuelto cada vez más conscientes de los riesgos de dar sus datos biométricos a empresas y gobiernos, sin importar las ventajas que se prometan a cambio.