Biometría manual sin contacto para forenses: revisión y evaluación del rendimiento

La biometría manual sin contacto ha surgido como una alternativa a las características biométricas tradicionales, es decir, huella dactilar o rostro, ya que posee propiedades distintivas que son de interés en investigaciones forenses. Como resultado, se han propuesto varias técnicas de reconocimiento basadas en la mano con el objetivo de identificar tanto a criminales buscados como a víctimas desaparecidas. El gran éxito de las redes neuronales profundas y su aplicación en una variedad de tareas de visión por computadora y reconocimiento de patrones ha llevado a que los algoritmos basados en la mano logren un alto rendimiento de identificación en imágenes controladas con pocas variaciones en, por ejemplo, el contexto de fondo y los gestos de la mano. Este artículo proporciona una revisión completa de la literatura científica centrada en la biometría manual sin contacto junto con un análisis en profundidad del rendimiento de identificación de los sistemas de reconocimiento de manos basados en aprendizaje profundo disponibles públicamente en varios escenarios. Basado en la evaluación del rendimiento, se discuten las consideraciones técnicas y los compromisos relevantes de los métodos de última generación, así como otros temas relacionados con este campo de investigación.