La biometría dactilar identifica a las personas por los patrones únicos de crestas y puntos característicos de sus dedos. Cuando se escanea una huella dactilar, el software convierte las crestas y los valles en una imagen digital y, a continuación, extrae rasgos distintivos (puntos característicos) para formar una plantilla biométrica. Posteriormente, se compara una nueva muestra de huella dactilar con esta plantilla: una coincidencia "1:1" (verificación) confirma la identidad, mientras que una coincidencia "1:N" (identificación) busca en una base de datos. La precisión del sistema suele medirse por sus tasas de falsos aceptados y falsos rechazados. En la práctica, la comparación de huellas dactilares es extremadamente fiable porque no hay dos huellas iguales, lo que la convierte en una de las tecnologías biométricas más maduras.
Integración de hardware y SDK
Los datos de las huellas dactilares pueden proceder de escáneres específicos o incluso de un smartphone. Los sensores ópticos utilizan iluminación LED y una cámara (CCD/CMOS) para obtener una imagen del dedo cuando se apoya en el cristal, mientras que los sensores capacitivos utilizan una rejilla de carga eléctrica bajo el cristal para detectar crestas y valles. Hoy en día, muchos ordenadores portátiles y teléfonos tienen lectores capacitivos integrados; algunos dispositivos Android/iOS admiten escáneres externos a través de USB/Bluetooth. Los métodos "sin contacto" más recientes utilizan la cámara de un smartphone con flash: por ejemplo, las herramientas SDK biométricas de Identy.io captura una imagen de la huella dactilar utilizando la cámara del teléfono y la procesa completamente en el dispositivo.
Para integrar el hardware de huellas dactilares en una aplicación, los desarrolladores suelen utilizar un SDK o API de huellas dactilares. Estos kits de herramientas ofrecen funciones para inicializar el escáner, capturar una imagen y extraer puntos característicos. Por ejemplo, un SDK típico puede ofrecer métodos como openDevice(), captureImage()y getMinutiae(). El SDK gestiona los controladores de sensores y el preprocesamiento de imágenes, devolviendo un conjunto de puntos de características o un formato de plantilla estandarizado. A continuación, los desarrolladores envían esta plantilla a un motor o servidor de correspondencia. La elección de un SDK suele depender del modelo de sensor y de la plataforma (Windows, Android, iOS) y garantiza la compatibilidad con la interfaz de comunicación del sensor (USB, SPI, etc.).
Consideraciones clave: El hardware debe cumplir las normas reglamentarias de resolución de imagen (a menudo 500 ppp para huellas dactilares) y disponer de los controladores o middleware adecuados. Muchos SDK admiten formatos de plantilla ANSI/NIST o ISO para la interoperabilidad. También es habitual utilizar escáneres multidedo (que capturan dos o cuatro dedos) para aumentar la fiabilidad. En todos los casos, asegúrese de que el SDK ofrece tanto inscripción (creación de plantillas) y autenticación (coincidencia de plantillas).
Calidad y correspondencia de las imágenes
La calidad de la imagen es crucial para reconocimiento de huellas dactilares. Un escaneado borroso, parcial o manchado puede provocar falsos rechazos. El NIST ha desarrollado incluso la métrica NFIQ (NIST Fingerprint Image Quality): puntúa las imágenes del 1 (mejor) al 5 (peor), y las imágenes de mayor calidad producen significativamente mejor el rendimiento de la coincidencia. En la práctica, los SDK de captura suelen incluir información en tiempo real (como una barra de calidad o instrucciones) para ayudar a los usuarios a colocar el dedo correctamente y obtener una imagen nítida. Una buena iluminación, un cristal del sensor limpio y unos dedos secos mejoran los resultados.
Una vez capturada la imagen de una huella dactilar, los motores de comparación realizan la extracción y comparación de características. En primer lugar, el motor mejora y binariza la imagen y, a continuación, extrae los puntos característicos (extremos de las crestas y bifurcaciones) en una plantilla. A continuación, los algoritmos de comparación (a menudo basados en puntos característicos) comparan esta plantilla con las plantillas almacenadas. Los motores de alto rendimiento, como el BOZORTH3 de código abierto del NIST, pueden realizar cotejos 1:1 y 1:N a gran escala. Los sistemas suelen utilizar umbrales de puntuación para decidir una coincidencia. En la verificación (1:1), se comprueba si la puntuación de similitud supera un umbral. En la identificación (1:N), se busca la mejor coincidencia y se comprueba si es suficientemente buena.
- Herramientas de calidad: Aplique normas como la compresión de imágenes WSQ del FBI o utilice NFIQ para medir la calidad. Rechace las exploraciones por debajo de un límite de calidad.
- Modos de concordancia: Decida si necesita 1:1 (verificación rápida) o 1:N (búsqueda en la base de datos). Muchas soluciones admiten ambos modos.
- Seguridad: Para evitar la suplantación de identidad, considere la detección de actividad (por ejemplo, comprobando el flujo sanguíneo en la yema del dedo) si está disponible. Cifre siempre las plantillas de huellas dactilares tanto en tránsito como en reposo. Identy.io, por ejemplo, mantiene el procesamiento en el dispositivo y nunca envía imágenes sin procesar a un servidor.
- Normas: Siga la norma ISO/IEC 19794-2 (formato de datos de huellas dactilares) si se integra con sistemas externos. Muchos SDK pueden generar plantillas ISO o ANSI/NIST.
Privacidad, cumplimiento y normativa
Los datos dactiloscópicos son legalmente sensibles. En los EE.UU.las leyes de California incluyen explícitamente los patrones de huellas dactilares y los identificadores biométricos como datos protegidos. La CCPA/CPRA clasifica las "huellas dactilares" y la "información biométrica procesada para identificar a un consumidor" como datos personales con protecciones especiales. Otros estados (por ejemplo, Illinois en virtud de la BIPA) exigen el consentimiento antes de recoger huellas dactilares e imponen estrictas obligaciones de seguridad de los datos.
A nivel internacional, las leyes de privacidad suelen tratar los datos biométricos como otros datos personales sensibles. El GDPR de la UE enumera los datos biométricos utilizados para la identificación como una categoría especial que requiere consentimiento explícito. Los países latinoamericanos están promulgando leyes similares al GDPR. Por ejemplo, la LGPD de Brasil enumera explícitamente los "datos biométricos" como datos personales sensibles. (Otros países de LATAM - México, Chile, Argentina, etc. - también han actualizado sus leyes en los últimos años para alinearlas con las protecciones del GDPR). En la práctica, el cumplimiento significa que debe obtener un consentimiento claro del usuario, explicar por qué recopila huellas dactilares, almacenar los datos de forma segura (a menudo requiriendo cifrado) y respetar los derechos de los interesados (acceso, eliminación). En algunas regiones también pueden aplicarse normas de residencia de datos.
En resumen, cualquier software de autenticación de huellas dactilares debe diseñarse teniendo en cuenta la privacidad: cifrar las plantillas, mantener el procesamiento local si es posible y garantizar la transparencia sobre los datos que recopila. Empresas del sector como Identy.io hacen hincapié en el procesamiento en el dispositivo para minimizar el riesgo normativo.
Somos líderes en biometría dactilar
Identy.io es reconocido como líder en captura de huellas dactilares para móviles. Su software utiliza la cámara y el flash del teléfono para capturar una imagen de la huella dactilar sin tocar el escáner. En 2025 anunciamos la validación por el NIST de su comparador de huellas dactilares, situándolo entre los mejores proveedores de EE.UU. Las organizaciones que buscan una solución de huellas dactilares pueden considerar la suite SDK de Identy, que admite la coincidencia en el dispositivo y está construida para cumplir con GDPR, CCPA y otras normas de cumplimiento.
Referencias
- DOJ de California - CCPA FAQ
- DLA Piper - Leyes de protección de datos en Brasil
- NIST - Software de imagen biométrica (NBIS)
- M2SYS - Visión general del SDK de huellas dactilares
- Identy.io - Sala de prensa: Comunicado de prensa sobre la validación del NIST
