Por qué la forma de caminar es tan única como una huella dactilar
El reconocimiento de marcha humana es el resultado de una combinación de variables que ninguna otra persona comparte exactamente: la longitud de tus piernas, el ángulo de tus caderas, la elasticidad de tus tendones, el ritmo de tus pasos, cómo distribuyes el peso en cada zancada. Esa combinación es tan característica como una huella dactilar, y a diferencia de la cara, no cambia con el peso, la edad, el maquillaje o la ropa.
Los sistemas de reconocimiento de marcha capturan esa firma mediante cámaras de vídeo convencionales y la procesan con modelos de visión artificial que extraen vectores de características del ciclo completo de la zancada. El sistema no necesita ver tu cara ni ningún rasgo facial. Solo necesita verte caminar unos pocos metros.
China y el reconocimiento de marcha: vigilancia a escala masiva
China ha desplegado el reconocimiento de marcha de forma más amplia que ningún otro país. La empresa SenseTime y su competidora Watrix han instalado sistemas en varias ciudades chinas que permiten identificar personas en multitudes por cómo andan, complementando los sistemas de reconocimiento facial ya existentes.
El sistema desarrollado por Watrix analiza siluetas completas sin necesidad de ver detalles del rostro, lo que lo hace funcional incluso con imágenes de baja resolución, de noche o cuando la persona lleva mascarilla. En pruebas publicadas, el sistema identificó correctamente a individuos en el 94% de los casos analizados.
Para entender el contexto más amplio de la biometría aplicada a la vigilancia, en ExplicaIA tienes un artículo sobre biometría que cubre las distintas tecnologías de identificación y su regulación actual.
El reconocimiento de marcha en medicina: Parkinson y detección de lesiones
Fuera de la vigilancia, el reconocimiento de marcha tiene aplicaciones médicas de gran valor que reciben mucha menos atención mediática.
El Parkinson altera la marcha de forma característica y measurable, con pasos más cortos, menor balanceo de brazos y mayor variabilidad en el ciclo de la zancada, antes de que aparezcan los temblores típicos que llevan al diagnóstico. Los sistemas de análisis de marcha con inteligencia artificial pueden detectar esas alteraciones sutiles en las primeras etapas de la enfermedad, con meses o años de ventaja sobre el diagnóstico clínico.
Investigadores del Imperial College de Londres han publicado estudios demostrando que los modelos de análisis de marcha aplicados a grabaciones de cámara doméstica pueden predecir caídas en ancianos con alta precisión, lo que tiene un impacto directo en la prevención de fracturas de cadera, una de las principales causas de hospitalización y pérdida de autonomía en personas mayores.
Lo que esta tecnología puede hacer y lo que nadie debería permitir sin debate
El reconocimiento de marcha es, potencialmente, la más invasiva de todas las tecnologías biométricas de identificación masiva, precisamente porque funciona sin la cooperación de la persona identificada, a distancia, en espacios públicos y con equipos que ya existen en casi cualquier ciudad del mundo.
El Reglamento Europeo de IA clasifica los sistemas de identificación biométrica en tiempo real en espacios públicos como de alto riesgo, con restricciones de uso explícitas. Sin embargo, el reconocimiento de marcha no siempre se considera dentro de la misma categoría que el reconocimiento facial en todos los marcos regulatorios vigentes, lo que crea una zona gris que las empresas tecnológicas y los cuerpos de seguridad están aprovechando.
En ExplicaIA seguimos de cerca este campo porque el reconocimiento de marcha ilustra mejor que ninguna otra tecnología la velocidad a la que la identificación biométrica avanza respecto al debate social sobre sus límites.