Tecnología de la UAEMéx que “lee” las venas: innovación en reconocimiento biométrico
• El profesor de tiempo completo del Centro Universitario UAEM Valle de Teotihuacán, José Francisco Solís Villarreal, explicó que este proyecto fue realizado con el objetivo de eficientar el procesamiento de la información en las redes neuronales y su clasificación satisfactoria de las personas.
🟢🟡 Axapusco, Méx. – 13 de mayo de 2026. Con el objetivo de fortalecer los avances en inteligencia artificial y el uso de redes neuronales convolucionales aplicadas al análisis de imágenes multiespectrales, el profesor de tiempo completo del Centro Universitario Valle de Teotihuacán de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMéx), José Francisco Solís Villarreal, desarrolló el proyecto “Reconocimiento biométrico de personas mediante imágenes RGB y NIR”.
La investigación, realizada como parte del Cuerpo Académico Investigación en Computación, actualmente en proceso de consolidación, tiene como finalidad identificar a las personas a partir de la distribución de las venas en la palma de la mano, una característica biométrica considerada altamente segura y difícil de falsificar.
De acuerdo con el académico, este tipo de tecnología puede aplicarse en entornos que requieren altos niveles de seguridad, como instituciones bancarias, aeropuertos y otros espacios de acceso restringido.
Para llevar a cabo el proyecto, se utilizó una cámara multiespectral capaz de captar longitudes de onda de hasta 900 o mil nanómetros, invisibles al ojo humano. Estas capturas permiten obtener información en el espectro del infrarrojo cercano (NIR), tecnología que facilita la visualización del sistema venoso.
“El caso de las venas es particular, ya que presentan diferencias térmicas respecto al resto del tejido de la mano. Esa variación es detectada por el sensor y constituye la información que empleamos”, explicó Solís Villarreal.
El procesamiento de los datos se realizó mediante redes neuronales convolucionales, algoritmos especializados en el análisis de imágenes para tareas como clasificación, detección de objetos y segmentación. El principal aporte del equipo de investigación consistió en reducir la información proveniente de las imágenes RGB y NIR a una sola dimensión, optimizando así el rendimiento del modelo y facilitando la identificación.
“Con esto prácticamente estamos resolviendo el problema. No es necesario desarrollar una red neuronal excesivamente compleja, sino un modelo más sencillo y eficiente”, destacó el investigador.
Como parte de los trabajos futuros, el académico señaló que se continuará mejorando el procesamiento de datos con el propósito de alcanzar un sistema capaz de realizar reconocimiento en tiempo real, lo que ampliaría las posibilidades de aplicación de esta tecnología.
Finalmente, José Francisco Solís Villarreal agradeció el respaldo de la UAEMéx para el desarrollo de esta investigación e invitó a la comunidad universitaria a interesarse en el campo de la inteligencia artificial, una disciplina con amplias aplicaciones científicas y sociales.
“Me enorgullece pertenecer a la UAEMéx y al Centro Universitario Valle de Teotihuacán, una región rica en historia y cultura. La computación tiene un campo de acción enorme; los invito a acercarse y explorar estas áreas”, concluyó.
