La aplicación de sistemas biométricos, particularmente en la administración pública, ha tomado importancia en los últimos años, tanto para controles de accesos físicos o virtuales, documentación, etc. El uso de esta tecnología no alcanza si no se cuenta con bases de datos sobre las cuales se pueda contrastar la información que brindan las aplicaciones basadas en biometría. Para esto, es importante que los organismos estatales que utilicen grandes volúmenes de datos biométricos, puedan consultar la información de manera eficiente e intercambiar la misma con otros organismos asociados. De allí la necesidad de contar con estándares que permitan la interoperabilidad entre sistemas y así facilitar la búsqueda de datos. Para esto, en este proyecto, se propone la gestión de datos biométricos en Bases de Datos Objeto-Relacionales, permitiendo la representación tanto de los datos crudos (imágenes/audios) como los metadatos requeridos por estándares utilizados en la comparación, e indexación para un acceso eficiente a los mismos. También, se crearán modelos de representación de la información necesaria para crear registros de transacciones ANSI-NIST-ITL-1 2011, y de esta manera tener la posibilidad de intercambiar información entre organismos asociados, mediante procesos de exportación e importación.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Alvez, Carlos E.

Benedetto, Marcelo Gabriel

Etchart, Graciela

SEDICI - Repositorio de la UNLP

 GESTIÓN DE DATOS BIOMETRICOS EN BASES  
DE DATOS OBJETO-RELACIONALES 
Graciela Etchart, Carlos Alvez, Marcelo Benedetto 
Facultad de Ciencias de la Administración - Universidad Nacional de Entre Ríos 
Av. Tavella 1424, Concordia, Entre Ríos - CP 3200 
getchart@fcad.uner.edu.ar, caralv@fcad.uner.edu.ar, marben@fcad.uner.edu.ar  
 
 
Resumen 
La aplicación de sistemas biométricos, 
particularmente en la administración pública, ha 
tomado importancia en los últimos años, tanto 
para controles de accesos físicos o virtuales, 
documentación, etc. El uso de esta tecnología 
no alcanza si no se cuenta con bases de datos 
sobre las cuales se pueda contrastar la 
información que brindan las aplicaciones 
basadas en biometría. Para esto, es importante 
que los organismos estatales que utilicen 
grandes volúmenes de datos biométricos, 
puedan consultar la información de manera 
eficiente e intercambiar la misma con otros 
organismos asociados. De allí la necesidad de 
contar con estándares que permitan la 
interoperabilidad entre sistemas y así facilitar la 
búsqueda de datos. Para esto, en este proyecto, 
se propone la gestión de datos biométricos en 
Bases de Datos Objeto-Relacionales, 
permitiendo la representación tanto de los datos 
crudos (imágenes/audios) como los metadatos 
requeridos por estándares utilizados en la 
comparación, e indexación para un acceso 
eficiente a los mismos. También, se crearán 
modelos de representación de la información 
necesaria para crear registros de transacciones 
ANSI-NIST-ITL-1 2011 [1], y de esta manera 
tener la posibilidad de intercambiar información 
entre organismos asociados, mediante procesos 
de exportación e importación. 
Palabras clave: Bases de datos OR, biometría, 
organismos públicos. 
Contexto 
Este trabajo da continuidad al Proyecto PID 
07/G035 “Identificación de personas mediante 
Sistemas Biométricos. Estudio de factibilidad y 
su implementación en organismos estatales”, 
[2] [3] [4], cuyo objetivo fue analizar las 
dificultades en los procedimientos de 
autentificación de personas en organismos 
públicos e implementar posibles soluciones a 
través de la utilización de sistemas biométricos. 
En el proyecto mencionado, se realizó entre 
otras cosas, un sistema de reconocimiento de 
personas mediante el iris. También da 
continuidad al trabajo realizado en la tesis 
doctoral de C. Alvez [5] donde se abordó 
principalmente en modelos de representación de 
imágenes en Bases de Datos Objeto-
Relacionales (BDOR). El principal objetivo de 
la tesis fue la recuperación de imágenes por 
similitud, por contenido físico y semántico.  
Introducción 
La biometría es una tecnología que hoy en 
día se encuentra en pleno desarrollo, tanto en el 
ámbito de la vida cotidiana como en la 
investigación. Esta rápida evolución se debe a 
la creciente preocupación por la seguridad y por 
la vinculación que tiene esta tecnología para 
garantizar la misma. En cuanto a la vida 
cotidiana, desde una mirada macro del sector, la 
Argentina es un país con mucho potencial en la 
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región en implementar y desarrollar soluciones 
de biometría tanto para el sector público como 
privado [6] [7]. La mayor importancia en el uso 
de esta tecnología radica en su aplicación como 
mecanismo de control: control de acceso físico, 
acceso virtual (redes, sistemas, etc.), controles 
de horarios, entre otros. 
Los organismos públicos que emplean esta 
tecnología necesitan consultar los datos 
biométricos de manera eficiente e intercambiar 
la misma con otros organismos asociados. De 
allí la necesidad de contar con modelos de datos 
y con estándares que permitan la interopera-
bilidad entre sistemas y así facilitar la búsqueda 
de datos.  
Uno de los estándares que contempla este 
tipo de aspectos (entre otros), es el ANSI/NIST 
ITL 1-2011 [1], norma biométrica publicada en 
noviembre de 2011, que define cómo trabajar 
para garantizar la interoperabilidad de datos 
biométricos entre los distintos sistemas. Este 
estándar, define el contenido, el formato y las 
unidades de medida para el intercambio de 
huellas dactilares, palmares, plantares, faciales, 
el iris, el ácido desoxirribonucleico (ADN), y 
otras muestras biométricas y datos forenses que 
pueden ser utilizados en el proceso de 
identificación o verificación de una persona. Es 
el estándar más utilizado por entes estatales, y 
sobre el mismo se viene trabajando en el grupo 
de investigación del proyecto PID 07/G035, 
específicamente en el rasgo de iris (registro 17 
del estándar). Existe un borrador para voz 
(registro  11) [8], que será concluido en 2013, lo 
cual es importante porque es uno de los rasgos 
sobre el que se trabajará en el presente 
proyecto.  
Para que las muestras biométricas capturadas 
por un organismo determinado, puedan ser 
intercambiadas con otros organismos, el sistema 
que gestiona los datos biométricos debe 
soportar registros de transacciones conforme a 
esta norma, es decir, debe ser capaz de generar 
y/o utilizar las transacciones que sean 
morfológicas, sintácticas y semánticamente 
conformes a los requisitos del estándar. Para 
esto, el sistema debe contar con los módulos de 
software que se encarguen tanto de la recepción 
de estos registros, como también, de la 
elaboración de los mismos para ser enviados a 
organismos asociados [4].  
Los registros antes mencionados, se utilizan 
únicamente para el intercambio de información. 
Sin embargo, se debe también considerar la 
generación y el almacenamiento de metadatos 
necesarios para el reconocimiento, o sea para 
los procesos de identificación y/o verificación 
de personas. Como ejemplo de estos metadatos 
se pueden mencionar: las minucias de una 
huella dactilar, o el código del iris (iriscode) [9] 
[10], en un sistema de reconocimiento del iris, 
rasgos acústicos para el reconocimiento de voz, 
entre otros. O sea, que estos sistemas tienen que 
tratar, por un lado con: imágenes 2D (iris, 
huellas dactilares, etc.), imágenes 3D 
(reconocimiento facial, geometría de la mano, 
etc.), sonidos (reconocimiento de voz), videos 
(reconocimiento de gestos o movimientos 
corporales), y por otro lado, la gestión de 
metadatos extraídos de estos datos para ser 
utilizados en el reconocimiento (minucias de 
huellas, código de iris, etc.) que son utilizados 
para la comparación. Estos últimos son 
estructuras complejas, y pueden ocasionar 
algunos inconvenientes si se trabaja con el 
modelo de datos relacional, por las limitaciones 
impuestas por el mismo. Por esto, aquí se ha 
optado por utilizar la tecnología Objeto-
Relacional (OR), como se detallará en la 
próxima sección [11]. 
Líneas de Investigación y  
Desarrollo 
En la actualidad, en el área específica de la 
biometría, se encuentran abiertas varias líneas 
de investigación con distintos niveles de 
desarrollo. Sin embargo, como se trató en la 
sección anterior, especialmente en organismos 
gubernamentales, es muy importante considerar 
el nivel de estandarización alcanzado, sobre 
todo, en lo referente al formato de intercambio 
de datos. Por lo tanto, se debe tener 
particularmente en cuenta esto, para el 
desarrollo de sistemas biométricos en 
organismos públicos [3]. 
Otra línea de investigación vigente está 
orientada a sistemas que combinan diferentes 
rasgos biométricos o multimodales. Estos 
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sistemas son más precisos y seguros dado que 
superan algunas limitaciones de los sistemas 
que utilizan un único rasgo biométrico. Las 
limitaciones de un rasgo pueden ser: no 
universalidad, ruidos en los datos, suplantación 
de identidad, entre otros [12].  
Sin embargo, una de las líneas más 
importantes, y la que nos interesa aquí, está 
relacionada con la construcción de modelos 
para la representación de datos relacionados con 
los datos biométricos, de manera que los 
mismos puedan consultarse, recuperarse y 
compararse de manera simple y eficiente (el 
método de comparación “matching” se utiliza 
en los procesos de identificación/verificación). 
Esto además respetando las especificaciones de 
los estándares adoptados. 
Estos modelos, tienen estructuras de datos 
complejas y pueden ocasionar algunos 
inconvenientes si se trabaja con el modelo de 
datos relacional: 
1. Las estructuras de los metadatos para la 
búsqueda y comparación de datos 
biométricos (iriscode, minucias, etc.), por 
lo general son estructuras no atómicas, por 
lo que en las bases de datos relacionales 
(para respetar la primera forma normal) se 
deben separar en varias tablas. Esto hace 
que sea menos eficiente el tratamiento. Por 
ejemplo, en la comparación de dos 
conjuntos de metadatos, necesita realizar 
operaciones de join. 
2. El procesamiento de los datos se debe hacer 
desde lenguajes particulares (C++, java, 
etc.), lo que presenta el problema de la 
compatibilidad (y dependencia) con los 
lenguajes de programación, ya que se 
deben transferir los datos generados por 
métodos implementados en distintos 
lenguajes a la base de datos para ser 
almacenados. Este tema no es trivial, y se 
debe tratar para cada lenguaje en particular. 
3. Relacionado con lo anterior, para que un 
lenguaje pueda tratar con los datos, como 
por ejemplo con el método de comparación 
entre dos rasgos biométricos, se deben 
crear cursores que comúnmente deben ser 
transferidos a través de una red para que 
retornen un único valor. Esto puede 
provocar problemas de tráficos de red 
innecesarios, dado que estos procesos 
retornan un único valor lógico, en el caso 
de la comparación, utilizado en el proceso 
de verificación, retorna si verifica o no 
verifica. 
Frente a estos inconvenientes de las bases de 
datos relacionales, aquí se ha optado por utilizar 
el modelo Objeto-Relacional (OR) [12]. Este 
modelo permite dar soluciones a las 
limitaciones de las bases de datos relacionales 
ya que brindan las siguientes facilidades: 
1. Definir tipos de datos: estos tipos pueden 
contener estructuras complejas como 
colecciones, objetos grandes, etc. sin la 
limitación de la primera forma normal. 
2. Definir e implementar el comporta-
miento de los datos: se pueden crear los 
métodos que gestionen los datos de los 
tipos definidos, y así facilitar el acceso 
seguro desde las aplicaciones que los 
utilicen. 
3. Definir e implementar métodos de acceso 
de dominio: esto permite mejorar los 
tiempos de acceso en la recuperación de 
datos de un dominio específico, como en el 
caso de los datos biométricos. 
Las facilidades mencionadas, permiten crear 
infraestructuras que extienden los servicios de 
del Sistema de Gestión de Base de Datos [13]. 
Estas le permiten a este sistema tratar con datos 
de un dominio específico, en este caso, con 
datos biométricos. 
En lo que concierne al proyecto, esta 
infraestructura debe contemplar: 
• La creación de tipos específicos para los 
datos biométricos: esto incluye tipos para 
los datos crudos (imágenes, audios, videos), 
tipos para la codificación de los mismos 
(iriscode, minucias, etc.), y todos los 
metadatos necesarios para generar los 
registros de transacciones ANSI/NIST-
ITL1-2011. 
• Definir e implementar los métodos que 
gestionen los tipos antes definidos: aquí se 
incluyen, entre otros, la generación de las 
codificaciones específicas, métodos de 
comparación (matching), métodos de 
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generación e importación de registros 
ANSI/NIST-ITL1-2011. 
• Crear índices de dominio que permitan 
mejorar los tiempos de respuestas en los 
procesos de identificación: en la 
identificación biométrica, se necesita 
acceder a varios registros para poder 
identificar a una persona. Mejorar la 
eficiencia en estos accesos, no es simple de 
realizar con índices tradicionales como 
árboles b, hash, etc. Esto se debe a que los 
códigos (plantillas) generadas para la 
comparación, son datos multidimensionales 
y necesitan métodos de acceso específicos 
para el dominio.  
Objetivos 
El objetivo general de este trabajo es 
desarrollar una infraestructura genérica en 
BDOR para la identificación de personas 
mediante el reconocimiento de iris y voz que 
permita la interoperabilidad entre organismos.  
Como objetivos específicos se tienen: 
• Realizar los ajustes para adecuar a normas 
internacionales el software para 
reconocimiento mediante iris desarrollado 
en el proyecto anterior. 
• Implementar un software para el 
reconocimiento de voz acorde a normas 
internacionales. 
• Crear modelos en BDOR, que posibiliten 
almacenar tanto las plantillas como los 
metadatos necesarios para adecuar los 
formatos de intercambio de datos al estándar 
(ANSI/NIST-ITL 1-2011), de manera que 
permita compartir información con 
diferentes organismos. 
• Proponer métodos de acceso en BDOR para 
la mejora de la eficiencia en los procesos de 
identificación de iris y/o voz. 
• Crear prototipos utilizando dispositivos 
estándares y de bajo costo para la captura de 
la imagen del iris y voz. 
Formación de Recursos Humanos 
La estructura del proyecto se formará por el 
director y co-director, cuatro integrantes 
docentes y dos alumnos. El director del 
proyecto se encuentra dirigiendo/co-dirigiendo 
tres tesis de Maestría en Sistemas de 
Información de la Facultad de Ciencias de la 
Administración de la UNER (dos son 
integrantes del proyecto).  
Además, el proyecto contará con dos 
becarios de Iniciación en la Investigación. Las 
tareas realizadas por los becarios estarán 
relacionadas con el desarrollo y testeo de 
software.  
En lo que hace a formación de doctorado la 
integrante Graciela Etchart se encuentra 
realizando cursos válidos para la obtención de 
créditos del Doctorado en Ciencias de la 
Computación de la UNSur. Estos cursos se 
dictan en la Facultad de Administración de la 
UNER por convenio con la UNSur. 
Referencias 
1. Wing B. ANSI/NIST-ITL 1-2011. 
Information Technology: American 
National Standard for Information Systems 
Data Format for the Interchange of 
Fingerprint, Facial & Other Biometric 
Information. November, 2011. 
2. Carlos E. Alvez, Marcelo G. Benedetto. 
“Los Sistemas Biométricos y su Factibilidad 
de Aplicación en los Organismos Estatales”. 
XII Workshop de Investigadores en 
Ciencias de la Computación (WICC 2010), 
El Calafate, Santa Cruz Argentina, 5 y 6 de 
Mayo de 2010, Universidad Nacional de la 
Patagonia San Juan Bosco. Páginas 247-
251. 
3. Graciela Etchart, Lucas Luna, Carlos Leal, 
Marcelo Benedetto, Carlos Alvez. Sistemas 
de reconocimiento biométricos, importancia 
del uso de estándares en entes estatales. 
CGIV - XIII Workshop de Investigadores en 
Ciencias de la Computación (WICC 2011), 
5 y 6 de Mayo de 2011. Universidad 
Nacional de Rosario. Rosario – Argentina. 
Páginas 339-343. 
____________________________________
                                        PAGINA - 100 -
4. Graciela Etchart, Lucas Luna, Rafael Leal, 
Marcelo Benedetto, Carlos Alvez. “Sistema 
adecuado a estándares de reconocimiento de 
personas mediante el iris”. CGIV - XIV 
Workshop de Investigadores en Ciencias de 
la Computación (WICC 2012), 25 y 26 de 
Abril de 2012. Universidad Nacional de 
Misiones. Posadas – Argentina. Páginas 
321-325. 
5. Alvez Carlos E. Modelos para la 
recuperación de imágenes por similitud en 
Bases de Datos Objeto-Relacionales. Tesis 
Doctoral. Santa Fe, Argentina, Abril de 
2012. ISBN 978-987-33-2249-5. 
6. Casal Gabriel, Rovolta Mercedes. 
Biometrías. Herramientas para la Identidad 
y la Seguridad Pública. Jefatura de Gabinete 
de Ministros. Presidencia de la Nación. 
Noviembre de 2010. 
7. Julio Fuoco, Tendencias Biométricas, 
desafíos y oportunidades. En Biometrías 2. 
Jefatura de Gabinete de Ministros. 
Presidencia de la Nación. Octubre de 2011. 
8. Development of Draft Type-11 Voice Signal 
Regcord. Investigatory Voice Biometrics 
Committee Report, 9 March, 2012. In 
http://biometrics.nist.gov/cs_links/ibpc2012/
presentations/Day4/IVBCReport_v1.8.pdf. 
9. Daugman, J.: High condence visual 
recognition of persons by a test of statistical 
independence. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine Intelligence 15(11), 
1148-1161 (November 1993). 
10. J. Daugman and C. Downing, “Effect of 
severe image compression on iris 
recognition performance,” IEEE 
Transactions on Information Forensics and 
Security, vol. 3, no. 1, p. 52–61, 2008. 
11. Melton Jim, “(ISO-ANSI Working Draft) 
Foundation (SQL/Foundation)”, ISO/IEC 
9075-2:2003 (E), United States of America 
(ANSI), 2003. 
12. Alvez C., Benedetto M., Berón G., Etchart 
G., Luna L. y Leal C. Desarrollo de un 
sistema multi-biométrico mediante 
reconocimiento de iris y voz, adecuado a 
estándares, para su aplicación en organismos 
públicos. SIE 2011 – Simposio de 
Informática en el Estado. Córdoba, 31 de 
Agosto, 01 y 02 de Septiembre de 2011. 40° 
JAIIO. Páginas: 206 - 220. 
13. Carlos E. Alvez, Aldo R. Vecchietti. 
Combining Semantic and Content Based 
Image Retrieval in ORDBMS. KES´2010, 
Lecture Notes in Computer Science, 2010, 
Volume 6277/2010, 44-53. Editors Rossitza 
Setchi. Ivan Jordanov, Robert J. Howlett, 
Lakhmi C. Jain. Springer-Verlag Berlin 
Heidelberg (2010). 
____________________________________
                                        PAGINA - 101 -


Spanish

Gestión de datos biométricos en bases de datos objeto-relacionales

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

 GESTIÓN DE DATOS BIOMETRICOS EN BASES  DE DATOS OBJETO-RELACIONALES Graciela Etchart, Carlos Alvez, Marcelo Benedetto Facultad de Ciencias de la Administración - Universidad Nacional de Entre Ríos Av. Tavella 1424, Concordia, Entre Ríos - CP 3200 getchart@fcad.uner.edu.ar, caralv@fcad.uner.edu.ar, marben@fcad.uner.edu.ar    Resumen La aplicación de sistemas biométricos, particularmente en la administración pública, ha tomado importancia en los últimos años, tanto para controles de accesos físicos o virtuales, documentación, etc. El uso de esta tecnología no alcanza si no se cuenta con bases de datos sobre las cuales se pueda contrastar la información que brindan las aplicaciones basadas en biometría. Para esto, es importante que los organismos estatales que utilicen grandes volúmenes de datos biométricos, puedan consultar la información de manera eficiente e intercambiar la misma con otros organismos asociados. De allí la necesidad de contar con estándares que permitan la interoperabilidad entre sistemas y así facilitar la búsqueda de datos. Para esto, en este proyecto, se propone la gestión de datos biométricos en Bases de Datos Objeto-Relacionales, permitiendo la representación tanto de los datos crudos (imágenes/audios) como los metadatos requeridos por estándares utilizados en la comparación, e indexación para un acceso eficiente a los mismos. También, se crearán modelos de representación de la información necesaria para crear registros de transacciones ANSI-NIST-ITL-1 2011 [1], y de esta manera tener la posibilidad de intercambiar información entre organismos asociados, mediante procesos de exportación e importación. Palabras clave: Bases de datos OR, biometría, organismos públicos. Contexto Este trabajo da continuidad al Proyecto PID 07/G035 “Identificación de personas mediante Sistemas Biométricos. Estudio de factibilidad y su implementación en organismos estatales”, [2] [3] [4], cuyo objetivo fue analizar las dificultades en los procedimientos de autentificación de personas en organismos públicos e implementar posibles soluciones a través de la utilización de sistemas biométricos. En el proyecto mencionado, se realizó entre otras cosas, un sistema de reconocimiento de personas mediante el iris. También da continuidad al trabajo realizado en la tesis doctoral de C. Alvez [5] donde se abordó principalmente en modelos de representación de imágenes en Bases de Datos Objeto-Relacionales (BDOR). El principal objetivo de la tesis fue la recuperación de imágenes por similitud, por contenido físico y semántico.  Introducción La biometría es una tecnología que hoy en día se encuentra en pleno desarrollo, tanto en el ámbito de la vida cotidiana como en la investigación. Esta rápida evolución se debe a la creciente preocupación por la seguridad y por la vinculación que tiene esta tecnología para garantizar la misma. En cuanto a la vida cotidiana, desde una mirada macro del sector, la Argentina es un país con mucho potencial en la ____________________________________                                        PAGINA - 97 -región en implementar y desarrollar soluciones de biometría tanto para el sector público como privado [6] [7]. La mayor importancia en el uso de esta tecnología radica en su aplicación como mecanismo de control: control de acceso físico, acceso virtual (redes, sistemas, etc.), controles de horarios, entre otros. Los organismos públicos que emplean esta tecnología necesitan consultar los datos biométricos de manera eficiente e intercambiar la misma con otros organismos asociados. De allí la necesidad de contar con modelos de datos y con estándares que permitan la interopera-bilidad entre sistemas y así facilitar la búsqueda de datos.  Uno de los estándares que contempla este tipo de aspectos (entre otros), es el ANSI/NIST ITL 1-2011 [1], norma biométrica publicada en noviembre de 2011, que define cómo trabajar para garantizar la interoperabilidad de datos biométricos entre los distintos sistemas. Este estándar, define el contenido, el formato y las unidades de medida para el intercambio de huellas dactilares, palmares, plantares, faciales, el iris, el ácido desoxirribonucleico (ADN), y otras muestras biométricas y datos forenses que pueden ser utilizados en el proceso de identificación o verificación de una persona. Es el estándar más utilizado por entes estatales, y sobre el mismo se viene trabajando en el grupo de investigación del proyecto PID 07/G035, específicamente en el rasgo de iris (registro 17 del estándar). Existe un borrador para voz (registro  11) [8], que será concluido en 2013, lo cual es importante porque es uno de los rasgos sobre el que se trabajará en el presente proyecto.  Para que las muestras biométricas capturadas por un organismo determinado, puedan ser intercambiadas con otros organismos, el sistema que gestiona los datos biométricos debe soportar registros de transacciones conforme a esta norma, es decir, debe ser capaz de generar y/o utilizar las transacciones que sean morfológicas, sintácticas y semánticamente conformes a los requisitos del estándar. Para esto, el sistema debe contar con los módulos de software que se encarguen tanto de la recepción de estos registros, como también, de la elaboración de los mismos para ser enviados a organismos asociados [4].  Los registros antes mencionados, se utilizan únicamente para el intercambio de información. Sin embargo, se debe también considerar la generación y el almacenamiento de metadatos necesarios para el reconocimiento, o sea para los procesos de identificación y/o verificación de personas. Como ejemplo de estos metadatos se pueden mencionar: las minucias de una huella dactilar, o el código del iris (iriscode) [9] [10], en un sistema de reconocimiento del iris, rasgos acústicos para el reconocimiento de voz, entre otros. O sea, que estos sistemas tienen que tratar, por un lado con: imágenes 2D (iris, huellas dactilares, etc.), imágenes 3D (reconocimiento facial, geometría de la mano, etc.), sonidos (reconocimiento de voz), videos (reconocimiento de gestos o movimientos corporales), y por otro lado, la gestión de metadatos extraídos de estos datos para ser utilizados en el reconocimiento (minucias de huellas, código de iris, etc.) que son utilizados para la comparación. Estos últimos son estructuras complejas, y pueden ocasionar algunos inconvenientes si se trabaja con el modelo de datos relacional, por las limitaciones impuestas por el mismo. Por esto, aquí se ha optado por utilizar la tecnología Objeto-Relacional (OR), como se detallará en la próxima sección [11]. Líneas de Investigación y  Desarrollo En la actualidad, en el área específica de la biometría, se encuentran abiertas varias líneas de investigación con distintos niveles de desarrollo. Sin embargo, como se trató en la sección anterior, especialmente en organismos gubernamentales, es muy importante considerar el nivel de estandarización alcanzado, sobre todo, en lo referente al formato de intercambio de datos. Por lo tanto, se debe tener particularmente en cuenta esto, para el desarrollo de sistemas biométricos en organismos públicos [3]. Otra línea de investigación vigente está orientada a sistemas que combinan diferentes rasgos biométricos o multimodales. Estos ____________________________________                                        PAGINA - 98 -sistemas son más precisos y seguros dado que superan algunas limitaciones de los sistemas que utilizan un único rasgo biométrico. Las limitaciones de un rasgo pueden ser: no universalidad, ruidos en los datos, suplantación de identidad, entre otros [12].  Sin embargo, una de las líneas más importantes, y la que nos interesa aquí, está relacionada con la construcción de modelos para la representación de datos relacionados con los datos biométricos, de manera que los mismos puedan consultarse, recuperarse y compararse de manera simple y eficiente (el método de comparación “matching” se utiliza en los procesos de identificación/verificación). Esto además respetando las especificaciones de los estándares adoptados. Estos modelos, tienen estructuras de datos complejas y pueden ocasionar algunos inconvenientes si se trabaja con el modelo de datos relacional: 1. Las estructuras de los metadatos para la búsqueda y comparación de datos biométricos (iriscode, minucias, etc.), por lo general son estructuras no atómicas, por lo que en las bases de datos relacionales (para respetar la primera forma normal) se deben separar en varias tablas. Esto hace que sea menos eficiente el tratamiento. Por ejemplo, en la comparación de dos conjuntos de metadatos, necesita realizar operaciones de join. 2. El procesamiento de los datos se debe hacer desde lenguajes particulares (C++, java, etc.), lo que presenta el problema de la compatibilidad (y dependencia) con los lenguajes de programación, ya que se deben transferir los datos generados por métodos implementados en distintos lenguajes a la base de datos para ser almacenados. Este tema no es trivial, y se debe tratar para cada lenguaje en particular. 3. Relacionado con lo anterior, para que un lenguaje pueda tratar con los datos, como por ejemplo con el método de comparación entre dos rasgos biométricos, se deben crear cursores que comúnmente deben ser transferidos a través de una red para que retornen un único valor. Esto puede provocar problemas de tráficos de red innecesarios, dado que estos procesos retornan un único valor lógico, en el caso de la comparación, utilizado en el proceso de verificación, retorna si verifica o no verifica. Frente a estos inconvenientes de las bases de datos relacionales, aquí se ha optado por utilizar el modelo Objeto-Relacional (OR) [12]. Este modelo permite dar soluciones a las limitaciones de las bases de datos relacionales ya que brindan las siguientes facilidades: 1. Definir tipos de datos: estos tipos pueden contener estructuras complejas como colecciones, objetos grandes, etc. sin la limitación de la primera forma normal. 2. Definir e implementar el comporta-miento de los datos: se pueden crear los métodos que gestionen los datos de los tipos definidos, y así facilitar el acceso seguro desde las aplicaciones que los utilicen. 3. Definir e implementar métodos de acceso de dominio: esto permite mejorar los tiempos de acceso en la recuperación de datos de un dominio específico, como en el caso de los datos biométricos. Las facilidades mencionadas, permiten crear infraestructuras que extienden los servicios de del Sistema de Gestión de Base de Datos [13]. Estas le permiten a este sistema tratar con datos de un dominio específico, en este caso, con datos biométricos. En lo que concierne al proyecto, esta infraestructura debe contemplar: • La creación de tipos específicos para los datos biométricos: esto incluye tipos para los datos crudos (imágenes, audios, videos), tipos para la codificación de los mismos (iriscode, minucias, etc.), y todos los metadatos necesarios para generar los registros de transacciones ANSI/NIST-ITL1-2011. • Definir e implementar los métodos que gestionen los tipos antes definidos: aquí se incluyen, entre otros, la generación de las codificaciones específicas, métodos de comparación (matching), métodos de ____________________________________                                        PAGINA - 99 -generación e importación de registros ANSI/NIST-ITL1-2011. • Crear índices de dominio que permitan mejorar los tiempos de respuestas en los procesos de identificación: en la identificación biométrica, se necesita acceder a varios registros para poder identificar a una persona. Mejorar la eficiencia en estos accesos, no es simple de realizar con índices tradicionales como árboles b, hash, etc. Esto se debe a que los códigos (plantillas) generadas para la comparación, son datos multidimensionales y necesitan métodos de acceso específicos para el dominio.  Objetivos El objetivo general de este trabajo es desarrollar una infraestructura genérica en BDOR para la identificación de personas mediante el reconocimiento de iris y voz que permita la interoperabilidad entre organismos.  Como objetivos específicos se tienen: • Realizar los ajustes para adecuar a normas internacionales el software para reconocimiento mediante iris desarrollado en el proyecto anterior. • Implementar un software para el reconocimiento de voz acorde a normas internacionales. • Crear modelos en BDOR, que posibiliten almacenar tanto las plantillas como los metadatos necesarios para adecuar los formatos de intercambio de datos al estándar (ANSI/NIST-ITL 1-2011), de manera que permita compartir información con diferentes organismos. • Proponer métodos de acceso en BDOR para la mejora de la eficiencia en los procesos de identificación de iris y/o voz. • Crear prototipos utilizando dispositivos estándares y de bajo costo para la captura de la imagen del iris y voz. Formación de Recursos Humanos La estructura del proyecto se formará por el director y co-director, cuatro integrantes docentes y dos alumnos. El director del proyecto se encuentra dirigiendo/co-dirigiendo tres tesis de Maestría en Sistemas de Información de la Facultad de Ciencias de la Administración de la UNER (dos son integrantes del proyecto).  Además, el proyecto contará con dos becarios de Iniciación en la Investigación. Las tareas realizadas por los becarios estarán relacionadas con el desarrollo y testeo de software.  En lo que hace a formación de doctorado la integrante Graciela Etchart se encuentra realizando cursos válidos para la obtención de créditos del Doctorado en Ciencias de la Computación de la UNSur. Estos cursos se dictan en la Facultad de Administración de la UNER por convenio con la UNSur. Referencias 1. Wing B. ANSI/NIST-ITL 1-2011. Information Technology: American National Standard for Information Systems Data Format for the Interchange of Fingerprint, Facial & Other Biometric Information. November, 2011. 2. Carlos E. Alvez, Marcelo G. Benedetto. “Los Sistemas Biométricos y su Factibilidad de Aplicación en los Organismos Estatales”. XII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2010), El Calafate, Santa Cruz Argentina, 5 y 6 de Mayo de 2010, Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Páginas 247-251. 3. Graciela Etchart, Lucas Luna, Carlos Leal, Marcelo Benedetto, Carlos Alvez. Sistemas de reconocimiento biométricos, importancia del uso de estándares en entes estatales. CGIV - XIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2011), 5 y 6 de Mayo de 2011. Universidad Nacional de Rosario. Rosario – Argentina. Páginas 339-343. ____________________________________                                        PAGINA - 100 -4. Graciela Etchart, Lucas Luna, Rafael Leal, Marcelo Benedetto, Carlos Alvez. “Sistema adecuado a estándares de reconocimiento de personas mediante el iris”. CGIV - XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2012), 25 y 26 de Abril de 2012. Universidad Nacional de Misiones. Posadas – Argentina. Páginas 321-325. 5. Alvez Carlos E. Modelos para la recuperación de imágenes por similitud en Bases de Datos Objeto-Relacionales. Tesis Doctoral. Santa Fe, Argentina, Abril de 2012. ISBN 978-987-33-2249-5. 6. Casal Gabriel, Rovolta Mercedes. Biometrías. Herramientas para la Identidad y la Seguridad Pública. Jefatura de Gabinete de Ministros. Presidencia de la Nación. Noviembre de 2010. 7. Julio Fuoco, Tendencias Biométricas, desafíos y oportunidades. En Biometrías 2. Jefatura de Gabinete de Ministros. Presidencia de la Nación. Octubre de 2011. 8. Development of Draft Type-11 Voice Signal Regcord. Investigatory Voice Biometrics Committee Report, 9 March, 2012. In http://biometrics.nist.gov/cs_links/ibpc2012/presentations/Day4/IVBCReport_v1.8.pdf. 9. Daugman, J.: High condence visual recognition of persons by a test of statistical independence. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 15(11), 1148-1161 (November 1993). 10. J. Daugman and C. Downing, “Effect of severe image compression on iris recognition performance,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 3, no. 1, p. 52–61, 2008. 11. Melton Jim, “(ISO-ANSI Working Draft) Foundation (SQL/Foundation)”, ISO/IEC 9075-2:2003 (E), United States of America (ANSI), 2003. 12. Alvez C., Benedetto M., Berón G., Etchart G., Luna L. y Leal C. Desarrollo de un sistema multi-biométrico mediante reconocimiento de iris y voz, adecuado a estándares, para su aplicación en organismos públicos. SIE 2011 – Simposio de Informática en el Estado. Córdoba, 31 de Agosto, 01 y 02 de Septiembre de 2011. 40° JAIIO. Páginas: 206 - 220. 13. Carlos E. Alvez, Aldo R. Vecchietti. Combining Semantic and Content Based Image Retrieval in ORDBMS. KES´2010, Lecture Notes in Computer Science, 2010, Volume 6277/2010, 44-53. Editors Rossitza Setchi. Ivan Jordanov, Robert J. Howlett, Lakhmi C. Jain. Springer-Verlag Berlin Heidelberg (2010). ____________________________________                                        PAGINA - 101 -

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/27105/Documento_completo.pdf?sequence=1

Gestión de datos biométricos en bases de datos objeto-relacionales

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