Primera base comparativa
Empezamos a reunir documentos técnicos sobre reconocimiento facial y de iris. El objetivo no era acumular referencias, sino establecer un criterio común para evaluar tasas de error y condiciones de captura.
BioAtlas no empezó con un laboratorio propio ni con una gran inversión. Empezó en 2019 con una pregunta incómoda: por qué los informes sobre biometría estaban tan fragmentados, con cada fabricante defendiendo su método sin datos comparables. Durante dos años documentamos pruebas de campo en entornos reales, con iluminación variable y usuarios que no colaboraban, hasta que tuvimos suficiente material para publicar nuestra primera matriz de evaluación.
La decisión clave llegó en 2022, cuando dejamos de lado los rankings simples y adoptamos una representación vectorial de los métodos. Ese cambio nos permitió mostrar que la precisión de un sistema depende del contexto tanto como del algoritmo. Hoy el atlas reúne observaciones de más de cuarenta implementaciones, y cada entrada incluye las condiciones de captura y las limitaciones que encontramos, no solo las cifras que los proveedores declaran.
La historia de BioAtlas no es una sucesión de lanzamientos, sino de decisiones sobre cómo debía construirse un atlas de biometría. Cada etapa dejó una marca en la metodología y en el criterio con el que hoy comparamos cada técnica.
Empezamos a reunir documentos técnicos sobre reconocimiento facial y de iris. El objetivo no era acumular referencias, sino establecer un criterio común para evaluar tasas de error y condiciones de captura.
Sumamos la biometría de voz al corpus de análisis. Fue el primer momento en que el equipo tuvo que definir umbrales de aceptación y rechazo para un mismo sujeto en entornos ruidosos.
Publicamos el primer análisis sobre dinámica de tecleo y movimiento de cursor. A partir de ahí, el atlas dejó de ser solo fisiológico y empezó a cubrir señales que cambian con el contexto.
Abrimos una línea de trabajo dedicada a sesgos demográficos en los conjuntos de prueba. Desde entonces, cada método nuevo se revisa con poblaciones diversas antes de entrar al atlas.
Definimos el formato definitivo de comparación: mismas métricas, mismas condiciones simuladas y un informe que separa el rendimiento del algoritmo del contexto de despliegue.