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Generación de espacios de representación de firmas dinámicas: una revisión enfocada al análisis de complejidad
Se presenta una revisión de técnicas empleadas para la verificación e identificación biométrica basada en la firma dinámica, además de mostrar estudios realizados respecto a la aplicación del análisis de complejidad en los procesos fisiológicos como la firma. En la revisión se aprecia la necesidad de realizar investigaciones sobre caracterización basada en técnicas de dinámica no lineal, debido a que se desconocen las ventajas del análisis de complejidad en los procesos de identificación biométrica, y las relacionadas con la captura de la dinámica intrÃnseca del proceso. De manera preliminar se presentan resultados de identificación biométrica con precisión de clasificación de 94.08% usando la base de datos pública SVC
Identificación de firmas dinámicas por métodos no lineales usando máquinas de vectores de soporte
Los sistemas de identificación de firmas dinámicas, se utilizan para la medición y análisis de las caracterÃsticas del ser humano (biometrÃa), y están basados en el reconocimiento de caracterÃsticas comportamentales, en este caso, caracterÃsticas que tienen que ver con el movimiento intrÃnseco de la mano al momento de ejercer o realizar una firma manuscrita. Estos sistemas son muy utilizados y pueden desempeñarse en entornos de seguridad (Dessimoz et al., 2007), entre otros. Por consiguiente, se puede relacionar la teorÃa del caos con la dinámica desarrollada en un individuo para procesar las series de tiempo extraÃdas de la dinámica de la firma, series como; la presión, la velocidad en los ejes (x, y), la inclinación del trazo y la altitud.
Este proyecto de investigación se centra en el diseño de una metodologÃa para la identificación cerrada de firmas dinámicas usando Máquinas de Vectores de Soporte (SVM). La extracción de caracterÃsticas se basa en técnicas de dinámica no lineal o en medidas de complejidad como: el Exponente de Hurst, la EntropÃa de Shannon, la EntropÃa de Kolmogorov, la complejidad de Lempel-Ziv y Lyapunov. Para la evaluación de la metodologÃa se utiliza una base de datos construida por la lÃnea de investigación MIRP, la cual está constituida por 800 firmas que representan 40 firmantes o individuos. La validación de los resultados se realiza usando técnicas de validación cruzada (cross validation). Finalmente se realiza un análisis estadÃstico con los resultados obtenidos de la metodologÃa propuesta, para determinar si la utilización de las caracterÃsticas fractales permite obtener una mejor generalización de las firmas dinámicas en estudio.Ingeniero Electrónicopregrad