Según un estudio realizado por Grupo de Algoritmia destinada a la Visión Artificial y Biometría de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) utiliza las redes neuronales para la predicción en la mano de escritura. Con esto se puede predecir si la persona que está escribiendo un documento es diestra o zurda. Estas redes se utilizan en el ambiente de la inteligencia artificial para imitar acciones en el funcionamiento del cerebro humano.
Estos resultados pueden utilizarse en la biometría forense, la interacción persona-ordenador o la seguridad biométrica. Algo que explica Ángel Sánchez quien es coautor del estudio, con relación a la biometría forense por ejemplo: si se encuentra una pieza de texto anónimo escrito a mano en el sitio de un delito podría reconocerse si el escritor es zurdo. De esta manera contribuiría en reducir la cantidad de sospechosos que se investiga.
Predicción en la mano de escritura. Nuevos beneficios
Hay posibilidades de más interacción personalizada entre personas y computadoras. Los sistemas de seguridad biométrica pueden combinarse con otras modalidades que podrían dar mayor seguridad al acceder a sistemas informáticos. Sería ideal combinar el uso de la huella dactilar (o la firma del usuario) con la escritura manuscrita. De esta manera se lograría incrementar el nivel de seguridad en los accesos.
Este estudio fue realizado en dos bases de datos públicas llamada IAM, que contiene textos en inglés, y KHATT con textos árabes. Ha sido muy difícil encontrar configuraciones adecuadas para los parámetros del sistema.
Este estudio se realizó usando principalmente dos herramientas de software. Está por un lado, la librería OpenCV que es para el preproceso de las imágenes de los textos manuscritos. Por otro lado está la librería Keras que es para la creación y el entrenamiento de los modelos de Deep Learning desarrollados.
Al analizar estas dos bases de datos los resultados obtenidos son los mejores publicados hasta ahora en cuanto al problema de predicción de la mano de escritura.
