Introducción a la biometría (página 3)

Reconocimiento de la Geometría de la mano

Los sistemas de la
geometría de la mano usan una cámara
óptica
para capturar dos imágenes
ortogonales bidimensionales de la palma y lados de la mano,
ofreciendo un equilibrio de
fiabilidad y facilidad de su uso. Ellos coleccionan normalmente
más de 90 medidas dimensionales, incluyendo el ancho, la
altura, y longitud digital; las distancias entre las juntas; y
formas del nudillo.

Estos sistemas confían en la geometría y
no leen huellas digitales o impresiones de la palma. Aunque la
forma básica y tamaño de la mano de un individuo
permanecen relativamente estables, la forma y tamaño de
nuestras manos no son muy distintivos. El sistema no se
satisface bien por realizar comparación de
uno-muchos.

Figura 30. Sistema de geometría de
la mano

Tabla 5. Ejemplo bloque de datos geometría de la
mano

Reconocimiento de la palma de la mano

Al igual que el reconocimiento de huellas digitales, el
reconocimiento de la palma de la mano esta basado en la información presentada por la
fricción de las crestas con una superficie. Esta
información incluye el sentido de las crestas, la
presencia o ausencia de minucias en la huella palmar.

Figura 31. Partes y minucias de la palma
de la mano

Figura 32. Sistema de reconocimiento de
la palma de la mano

Reconocimiento de voz

Tecnología biométrica que usa la voz para
el reconocimiento de la persona. Esta
tecnología
utiliza o se soporta sobre la estructura
física y
características conductuales de la persona.

Esta tecnología tiene tres formas de reconocer la
voz que son la dependencia (se tiene un texto
específico), texto aleatorio (el sistema le ofrece un
texto aleatorio a repetir) y la independencia
de texto (el usuario es libre de decir lo que quiera). La
diferencia entre una y otra es que en la primera se debe decir
siempre la misma palabra o frase, mientras en la segunda no. En
el reconocimiento de voz se comparan características tales
como calidad, duración intensidad dinámica, etc. En el reconocimiento con
dependencia de texto por lo general se utiliza el concepto de los
Modelos
ocultos de Harkov. En el reconocimiento con independencia de
texto el modelo mixto
gausiano es el método
utilizado.

Figura 33. Descripción Tracto vocal

Figura 34. Sistema de reconocimiento de
voz

Reconocimiento de firma

Esta tecnología biométrica se puede
dividir en dos grandes áreas: métodos
estáticos (algunas veces llamados no en línea) y
métodos dinámicos (algunas veces llamado en
línea). Los métodos estáticos verifican
características de la firma que no varían con el
tiempo, en
esta caso es una tarea de reconocimiento de patrones y los
métodos dinámicos verifican características
dinámicas en el proceso de la
firma.

El proceso de la firma se origina en unas propiedades
intrínsecas del sistema neuromuscular del ser humano, que
produce los movimientos rápidos.

Figura 35. Reconocimiento dinámico
de firma

Reconocimiento de retina

Es uno de las tecnologías biométricas
más seguras, es considerada una tecnología invasiva
que captura y analiza los patrones de la red vascular alrededor del
nervio óptico. Esta característica
biométrica puede verse afectada por glaucomas, diabetes,
presión
alta, etc.

El escáner de
retina ilumina, a través de la pupila, una región
de la retina con luz infrarroja y
almacena la información del contraste de los patrones
vasculares reflejados.

Figura 36. Partes de la retina

Reconocimiento vascular

Esta tecnología biométrica es de reciente
desarrollo y
también se conoce como reconocimiento del patrón de
venas de la mano. Al igual que el reconocimiento de retina esta
tecnología usa luz infrarroja a corta distancia para
detectar los patrones de la red vascular, actualmente
también se esta extrayendo patrones vasculares de otras
partes del cuerpo y están estandarizados en la norma
ISO/IEC
19794-9 los patrones vasculares de la palma de la mano, reverso
de la mano y dedo.

Figura 37. Sistema de reconocimiento
vascular

Reconocimiento huella del pabellón
auricular

Esta tecnología biométrica se ha
desarrollado para la medicina legal
y forense especialmente, es una reproducción bidimensional del
pabellón auricular y se maneja de manera similar a la
huella digital o huella palmar, para su desarrollo la Unión
Europea creo un grupo de
investigación (FEARID) que tenia como fin
el desarrollo de esta tecnología en un periodo de 40
meses.

Figura 38. Partes del pabellón
auricular

Reconocimiento de patrones de
tipeo

Es un tipo de biométrico conductual usado para
verificar la identidad de
un individuo examinando sus patrones de tipeo en un teclado. Esta
tecnología se sostiene sobre la premisa de que cada
individuo exhibe un patrón distintivo y una cadencia de
tipeo. La mayoría de los estudios usan la duración
entre tipeo (latencias) como característica de
verificación de usuario, aunque hay otros que utilizan el
tipo que permanece la tecla presionada. Esta tecnología no
requiere de hardware adicional o
dispositivo de captura, se soporta sobre un software de captura de la
dinámica de tipeo del teclado. Esa tecnología usa
clasificadores bayesianos, redes
neuronales y sistemas fuzzy.

De acuerdo a los estudios realizados hay mejores
resultados usando los tiempos de presión de la tecla que
los tiempos de latencia, pero los mejores resultados se obtienen
del uso simultáneo de ambas técnicas.

Figura 39. Sistema de verificación
patrones de tipeo

Reconocimiento de marcha

Es un tipo de biométrico conductual usado para
verificar la identidad de un individuo examinando su
patrón de marcha. La ventaja de este biométrico es
que potencialmente pude realizar reconocimiento a distancia o a
baja resolución. El reconocimiento puede basarse en la
figura humana (estático) así como en su movimiento. El
progreso en este tipo de biométricos ha sido bastante
acelerado desde juegos de
datos limitados hasta grandes bases de datos
del mundo real con análisis de factores
independientes.

Figura 40. Sistema de reconocimiento de
marcha por análisis de silueta

Biométricos Multimodales y otras
fusiones
multi-biométricas

Hay algunas aplicaciones biométricas requieren un
nivel de calidad técnica que es difícil obtener con
una simple medida biométrica. El uso de múltiples
medidas biométricas con alta independencia de sensores
biométricos, algoritmos o
modalidades normalmente da una actuación técnica
mejorada y reduce los riesgos. Esto
incluye una mejora en el nivel de calidad donde todas las medidas
biométricas no están disponibles.

Los multibiométricos tiene cuatro
subcategorías distintas: multimodal, multiinstancia,
multisensorial y multialgorítmico.

Multimodal: usa múltiples modalidades
biométricas diferentes (ej. Huella digital + huella
palmar)

Multiinstancia: usa múltiples instancias
biométricas con una modalidad biométrica (ej. Iris
izquierdo + iris derecho)

Multisensorial: usa múltiples sensores para medir
la misma instancia biométrica (ej. Para la huella digital:
sensores ópticos, electrostáticos y sensores
infrarrojos)

Multialgorítmico: usa múltiples algoritmos
para procesar el mismo ejemplo biométrico.

Multialgorítmico: usa múltiples algoritmos
para procesar el mismo ejemplo biométrico.

Multipresentación: es considerado una forma de
multibiométricos. Muchas fusiones y técnicas de
normalización son apropiadas para la
integración de la información de
múltiples presentaciones de la misma instancia
biométrica. Esta técnica usa múltiples
presentaciones de una instancia de una característica
biométrica o una presentación simple que resulta en
la captura de múltiples ejemplos (ej. Múltiples
marcos de capturas de videocámara de una imagen
facial).

El objetivo de los multibiométricos es mejorar
uno o más de los valores
estadísticos (ej. FAR, FRR, FMR, FNMR, etc.).

Termografía facial

Es un área de interés
relativamente nueva que mide los patrones infrarrojos de la
emisión de calor de la
cara, causado por el flujo de sangre bajo la
piel.

Los sensores termográficos miden la temperatura de
un objeto. Se puede mapear no solamente la cara, sino
también los patrones del sistema sanguíneo sin la
piel.

Es una tecnología no invasiva, que no requiere de
contacto físico, es continua y accesible a la
mayoría de usuarios. La verificación o
identificación puede ser lograda a dos o más pies
de distancia y sin que el usuario tenga que esperar largos
periodos de tiempo o no hacer nada más que mirar a la
cámara.

Espectroscopía de la piel

La calidad óptica de la piel humana esta
determinada por sus propiedades químicas y estructurales,
que varían de una persona a otra. Estas propiedades pueden
ser medidas usando espectroscopia óptica de
reflexión difusa. Esta tecnología biométrica
usa un sensor biométrico basado en un diodo emisor de luz
(LED) y foto detectores de silicio que fueron desarrollados para
mejorar las medidas biométricas basadas en las propiedades
ópticas de la piel en los dedos, manos u otros sitos de la
piel.

Reconocimiento de ADN

Es un sistema biométrico invasivo que requiere de
una muestra
física y que su comparación actualmente no se puede
realizar en tiempo real. La comparación de ADN no utiliza
plantillas o extracción de rasgos, pero representa la
comparación de ejemplos actuales. Solamente los gemelos
idénticos tienen el mismo ADN. Sólo cuatro ácidos
nucleicos (Adenina, Citosina, Timina y Guanina) comprenden el
código genético del ADN.

Reconocimiento de olor

Es una tecnología biométrica basada en las
características físicas de la composición
química
del olor del cuerpo. La principal tarea del reconocimiento de
olor es crear un modelo tan similar como sea posible al modelo
humano. Las narices electrónicas/artificiales (ENoses) han
sido desarrolladas como un sistema para la detección
automática y clasificación de olores, vapores y
gases. Este
proceso utiliza estadística y redes neuronales
artificiales entre otras.

Reconocimiento de labios

Esta tecnología biométrica se divide en
tres subcategorías que son: huella de los labios,
movimiento de los labios y forma de los labios.

La huella de los labios es conocida en la ciencia
forense por ser diferentes para cada individuo, así como
las huellas digitales.

El movimiento de los labios ayuda a la
identificación asociada con el reconocimiento de la
voz.

La forma de los labios puede ser usada como una
característica o rasgo individual para lograr la
autenticación.

Más tecnologías

Actualmente se encuentran en desarrollo muchas otras
tecnologías, algunas de ellas son:

• Reconocimiento de uña, tecnología
  emergente, que no ha sido muy estudiada, existe una patente del
  17 de febrero de 1998 en Estados Unidos
  asignada a Minnesota Mining and Manufacturing
  Company.
• Dinámica del Mouse,
  desarrollado por Queen Mary, Universidad
  de Londres
• Pulso de la sangre, pulso cardíaco,
  investigado en La escuela
  Klipsh de ingeniería eléctrica y
  computadores, Universidad del estado de
  New Mexico.
• Radiografías Dentales, La universidad de West
  Virginia esta desarrollando un Sistema automático de
  identificación dental (ADIS – Automated Dental
  Identification System), aunque no es considerado un
  método biométrico
• Marcas de mordida, patentado como aparato y
  método de identificación el ocho de abril de 1986
  por Sheryl L. Ames en Estados Unidos, aunque no es considerado
  un método biométrico
• Reflexión de ondas
  acústicas en la cabeza, desarrollado por el doctor James
  Wayman del Departamento de defensa de Estados
  Unidos
• Impedancia de la piel.
• Crestas de las articulaciones de los nudillos, patentado en
  Estados Unidos por Charles Colbert el 14 de Enero de 1997 y
  asignada a Personnel Identification & Entry Access
  Control
  Inc.
• Arrugas del dedo, Toshiba + TEC presentaron un
  sistema para medir las arrugas del dedo en 1998.
• Perfil de presión de la mano, patentado el 21
  de agosto de 2003 ante la
  Organización Mundial de propiedad
  intelectual, Estados Unidos, Canadá y Australia por
  parte de Robert D. Inkster, David M. Lokhorst y Ernest M.
  Reimer.
• Reconocimiento dinámico de asimiento,
  patentado el 21 de noviembre de 2002 en Estados Unidos,
  Australia y Organización Mundial de propiedad
  intelectual por Michael Recce del Instituto de
  tecnología de New Jersey.
• Transmisión de sonido de los
  Huesos,
  patentado el 19 de Junio de 2003 en Estados Unidos por parte de
  Yumi Kato, Tadashi Ezaki y Hideo Sato y asignado a Sony
  Corporation
• Campo Bioeléctrico, se encuentra disponible en
  el mercado
  biofinder II y III que detecta los campos bioeléctricos
  de una persona a una distancia máxima de 20 pies,
  registrado con la Agencia Logística de defensa (DLA) código
  0KYJ6, Departamento de justicia y
  Departamento de Agricultura
  de Estados Unidos.
• Firma bio-dinámica, patentada por Daniel H.
  Lange, asignada a IDesia Ltd., la patente más antigua es
  del cinco de febrero de 2004, se ha patentado en la
  Organización Mundial de propiedad intelectual, Oficina Europea
  de patentes, Canadá, China,
  Australia, Estados Unidos y Corea del sur, todas las patentes
  tiene como título "método y aparato para el
  reconocimiento de la identidad
  electro-biométrica".
• Seguimiento del movimiento del ojo, propuesto por el
  instituto de ciencias
  computacionales de la Universidad de Tecnología de
  Silesian en Polonia.
• Topografía de la superficie de la cornea,
  patentado por Franciscus Hermanus Maria Jongsma y Johny de
  Brabander el 25 de febrero de 2004 ante la Organización
  Mundial de propiedad intelectual.
• Superficie tridimensional del dedo,
  investigación desarrollada por Damon L. Woodard en el
  laboratorio
  de investigación de visión de computadores, del
  departamento de ciencias de la computación e ingeniería de la
  Universidad de Notre Dame.

NORMATIVIDAD

Estándares de la Organización
Internacional de Estándares (ISO)

ISO/IEC 8825 Tecnología
de Información – ASN.1 reglas de codificación:

parte 1: Especificación de reglas básicas
de codificación (BER), Reglas de codificación
canónica (CER) y Reglas distintivas de codificación
(DER)

parte 2: Especificación de reglas de
codificación empaquetadas (PER)

parte 3: Especificación de Notaciones de
Codificación de control (ECN)

parte 4: Reglas de codificación XML
(XER)

parte 5: definición de esquemas de mapeo W3C XML
en ASN.1

ISO/IEC 14496: Tecnología de información
– Codificación de objetos audio-visuales

parte 1: Sistemas

parte 2: Visual

parte 3: Audio

parte 4: prueba de conformidad

parte 5: Referencia de Software

parte 6: Estructura de entrega de integración
multimedia
(DMIF)

parte 7: Referencia de software optimizado

parte 8: Transporte en
redes IP

parte 9: Referencia de Hardware

parte 10: Codificación avanzada de video
(AVC)

parte 11: Descripción de escena y motor de
aplicación

parte 12: Formato ISO base de archivos de
media

parte 13: Manejo de propiedad intelectual y
Protección de extensiones

parte 14: Formato de archivo MPEG-4

parte 15: Formato de archivo AVC

parte 16: Extensión de formato de
animación (AFX)

parte 17: Formato de subtitulo de texto de
cronometro

parte 18: Compresión de formato de streaming
(para fuentes de
tipo abierto)

parte 19: Textura sintetizada de stream

parte 20: Representación de escena ligera
(LASeR)

parte 21: Extensión de formato gráfico
MPEG-J (GFX)

parte 22: Especificación de formato de fuente
abierta (OFFS)

parte 23: Representación Simbólica de
música
(SMR)

ISO/IEC 19092 Servicios
Financieros – Biométricos

parte 1: estructura de seguridad.

ISO/IEC 19784 Tecnología de información
– programación de interfaz aplicaciones
biométricas

parte 1: Especificación BioAPI

parte 2: función
del proveedor de interfaz de archivo biométrico

parte 3: aplicación biométrica
programación interfaz.

ISO/IEC 19785 Tecnología de información —
Estructura de formato de intercambio de biométricos
comunes

parte 1: Especificación de elemento de
datos

parte 2: Procedimientos
para la operación de la autoridad de
registro biométrico

parte 3: Especificación del patrón del
formato

ISO/IEC 19794 Formato de intercambio de datos
biométricos

parte 1: Estructura

parte 2: datos de minutiae de huella digital

parte 3: datos de espectro pattern de huella
digital

parte 4: datos de imagen de huella digital

parte 5: datos de imagen facial

parte 6: datos de imagen del iris

parte 7: datos de series de
tiempo de firma

parte 8: esqueleto de datos de pattern de huella
digital

parte 9: imagen de datos vasculares

parte 10: datos de la silueta de la geometría de
la mano

parte 11: procesamiento dinámico de los datos de
la firma

parte 12: datos de la identificación
facial

Estándares de la Organización para el
avance de estándares de información estructurada
(OASIS)

Formato común biométrico XML (XCBF)",
versión 1.1, Agosto 2003, Organización para el
avance de estándares de información
estructurada

Organización Internacional de Aviación
Civil (ICAO)

Documento 9303

parte 1: Para pasaportes

parte 2: para visas

parte 3: para documentos de
oficiales de viaje (Tarjetas)

Otros estándares

IAFIS-DOC-01078-7, "Especificaciones de
Transmisión electrónica de Huella digital (EFTS)",
Versión 7.1, Mayo 2, 2005, Bureau Federal de Investigaciones,
División de servios de información de justicia
criminal.

IAFIS-IC-0010(V3), "Wavelet Scalar Quantization (WSQ)
especificación de compresión de imagen en escala de grises
de huella digital ", Diciembre 19, 1997 (Bureau Federal de
investigaciones)

Nota: no se están referenciado estándares
de organizaciones
nacionales de estandarización de otros
países.

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Anexos

Anexo A

Línea de tiempo

Convenciones:

Adn

Biométricos

Firma

Geometría de la mano

Huella
dactilar

Huella
palmar

Iris

Pulsaciones de tecla

Reconocimiento facial

Retina

Vascular

Voz

Huella
de la oreja

Anexo B

Biografía

Bertillon, Alphonse

(Paris, Francia 23/abr/1853 – Nünsterlingen,
Suiza 13/feb/1914)

Estudio Medicina,
policía francés, pionero de los métodos de
individualización dactiloscópica por medio de la
medición del cuerpo y la cabeza, marcas
individuales, tatuajes, cicatrices y características
personales.

Con rigor científico elaboró la metodología necesaria para el registro y
comparación de todos los datos de los procesados.
Aplicó en 1884
este procedimiento
para identificar a 241 delincuentes múltiples por lo que
su procedimiento ganó enorme prestigio y fue
rápidamente adoptado en Europa y

Estados Unidos.

Bertillon también estandarizó las
fotografías de identificación y las imágenes
usadas como evidencia. Desarrolló la "fotografía
métrica" que busca reconstruir las dimensiones de un lugar
y la ubicación de los objetos allí encontrados.
Indicó que las fotografías de la escena del crimen
debían hacerse antes de que se produjese cualquier tipo de
alteración y que dentro de la imagen debiera colocarse
huinchas con medidas impresas (testigo métrico) para
facilitar la identificación del tamaño del elemento
o lugar. El fotógrafo debía hacer sus
fotografías frontal y lateralmente a los objetos. Sus
instrucciones en la actualidad se siguen respetando.

Faulds, Henry

(Beith, NAY, Escocia 1/jun/1843 – Wolstanton,
Escocia Mar/1930)

Doctor y misionero escocés y pionero de la
identificación de personas a través de las huellas
digitales.

Trabajó como empleado en Glasgow, y luego
decidió estudiar medicina. Se convirtió en
misionero y en 1873 fue enviado a Japón
donde fundó y luego se convirtió en cirujano
superintendente del Hospital de Tuskiji en Tokio. Enseño
en la universidad local y fue responsable de fundar el instituto
para ciegos de Tokio.

Por Recomendación de Charles Darwin Faulds se
contacto con Galton, después de plantearle los
descubrimientos de huellas digitales en zonas de
excavación arqueológica en Japón. En 1880
Faulds publicó un paper en "Nature", donde planteaba que
las huellas digitales podrían ser usadas para la captura
de criminales y sugería como podía ser esto. Poco
tiempo después Sir William Hershel, publico una carta en
"Nature", donde explicaba como usaba las huellas digitales como
un método de firma.

Galton, Francis

(Birmingham, Inglaterra
16/feb/1822 – Haslemere, Surrey Inglaterra
17/Ene/1911)

Explorador y hombre de
ciencia
inglés
con un amplio espectro de intereses. Sus múltiples
contribuciones recibieron reconocimiento formal cuando, a la edad
de 87 años, se le concedió el título de
"Sir" o caballero del Reino. Fue el gran descubridor de las
huellas digitales.

Galton también fue pionero en el desarrollo de
análisis de regresión – Técnica
estadística formando las bases de la predicción en
un amplio rango de campos. Él fue uno de los primeros en
comprender la importancia de las encuestas
anunciadas.

Henry, Edgard Richard

(Shadwell, Londres, UK 26/jul/1850 –
19/feb/1931)

Fue comisionado de la policía de la
metrópolis de 1903 a 1918

El se unió como empleado de Lloyds de Londres a
los 16 años de edad, mientras tomaba clases en el
University Collage de Londres para ingresar en el servicio civil
de la India.

El 2 de abril de 1891, Henry fue designado
Inspector-general de Policía de Bengal. Él ya
había estado intercambiando cartas con
Francis Galton con respecto al uso de tomar las huellas
dactilares para identificar a los delincuentes, en lugar o
además del método antropométrico de Alphonse
Bertillon que Henry introdujo en el departamento de
policía de Bengal.

Entre Julio de 1896 y febrero de 1897, con la ayuda de
los Sub-inspectores Azizul Haque y Hemchandra Bose, Henry
desarrolló un sistema de clasificación de la huella
digital que permitiendo la organización y búsqueda
con relativa facilidad de los registros de
huellas digitales.

Su comisión vio la introducción de perros
policíacos a la fuerza (un
desarrollo que él consideró un buen aporte), pero
él es más recordado por su método de tomar
las huellas dactilares para identificar a los
delincuentes

Locard, Edmond

(Francia 1877 – 1966)

Doctor en medicina y licenciado en derecho.

Trabajó como ayudante de otro pionero forense
Alexandre Lacassagne y estudioso de Alfonso Bertillon. Fue
director del gabinete de la policía de Lyon y uno de los
principales pioneros de la Investigación Policial con
Técnicas Científicas, denominada Criminalística. Escribió tratados de
Criminalística y Poroscopía.

Fundó el Laboratorio de Criminalística de
Lyon en 1910. Es autor de "Traité de Criminalistique",
tratado en 7 tomos y una verdadera referencia de
criminalística, en el que afirmaba que "escribir la
historia de la
identificación es escribir la historia de la criminología". También es suya la
frase "los restos microscópicos que cubren nuestra ropa y
nuestros cuerpos son testigos mudos, seguros y fieles,
de nuestros movimientos y de nuestros encuentros."

Malpighi, Marcello

(Crevalcore, Italia
10/mar/1628 – Roma, Italia
30/nov/1694)

Graduado de Medicina y Filosofía en 1653 de la
Universidad de Bolonia.

Profesor de medicina y médico personal del papa
Innocent XII, continuó el trabajo de
su paisano Andrea Cesalpino clasificando formas de vida en una
escala calificada.

Debido a su trabajo
importante sobre la anatomía y la
embriología, incluyendo iniciar el uso del
microscopio,
un número de estructuras
anatómicas todavía llevan su nombre:
Corpúsculos de Malpighian en los sistemas circulatorios y
linfáticos, la capa de Malpighian de la epidermis, y el
tubo de Malpighian en insectos. Él era uno de los primeros
científicos en estudiar las estructuras anatómicas
tales como los pulmones, los riñones, el bazo, el cerebro, la
lengua, y la
piel a nivel microscópico.

Purkyne, Jan Evangelista

(Libochovice, Rep. Checa 17/dic/1787 – Praga, Rep.
Checa 28/Jul/1869)

Graduado en Medicina de la Universidad de Praga en 1818,
se doctoró con un trabajo sobre el fenómeno de la
visión "Beiträge zur Kenntniss des Sehens in
subjectiver Hinsicht"

En 1806 ingreso a realizar su carrera
eclesiástica en el instituto filosófico Piarist en
Litomysl, que abandono en 1807.

Los campos en los que trabajó Purkinje fueron
variados: farmacología, fisiología experimental, histología, embriología y antropología física. Para Purkinje,
la fisiología debía ser considerada como una
ciencia natural que se basaba en la observación y la
experimentación.

Entre 1818 y 1825 se centró en el estudio de los
fenómenos sensoriales subjetivos. Investigó sobre
la visión; describió, por ejemplo, sus experiencias
ópticas con incidencia luminosa lateral, observó
las imágenes, que llevan su nombre, por reflexión
en la superficie curva de la córnea, intentó
también la iluminación del fondo de ojo, y
trabajó en el tema de la percepción
de los colores,
basándose en los trabajos de Goethe. Fue, asimismo, el
autor de la primera descripción del nistagmus.
Llegó a la conclusión de que cada sentido puede
interpretarse mediante la observación y el experimento,
tanto en su vida propia como en su reacción peculiar
frente al mundo exterior; y en primer lugar el sentido de la
vista.

En 1823 Purkine, identificó la naturaleza
única de las huellas digitales de los individuos,
él identificó las espirales, elipses y triángulos en las huellas
digitales.

Vucetich, Juan

(Isla de Hvar, actual Croacia, 20/jul/1858 – Dolores,
Buenos Aires,
Argentina, 25/ene/1925)

Su nombre de nacimiento era Ivan
Vučetić, pero cuando se nacionalizó argentino se
lo cambio a Juan
Vucetich, desarrolló y puso por primera vez
en práctica un sistema eficaz de identificación de
personas por sus huellas digitales.

El intenso estudio que efectuó, tomando como base
lo ideado por Francis Galton, lo llevó a confirmar que los
dibujos
papilares podían ser clasificados por grupos. Mientras
dirigía la Oficina de Identificación
Antropométrica, Vucetich acumuló una gran cantidad
de impresiones digitales, lo que resultó, en 1891, en la
formación de un servicio de identificación por
medio de las impresiones digitales. También inventó
los elementos necesarios para captar lo más perfectamente
posible los dibujos dactilares de los dedos de ambas manos y puso
en práctica todo cuanto fue necesario para sistematizar el
método.

 Su obra "Dactiloscopia Comparada", de 1904, es
considerada como su trabajo principal y fue el medio por el cual
recibió premios y menciones en todo el mundo.

Carlos Mauricio Galvis
Traslaviña

BOGOTÁ D.C., FEBRERO DE 2007