Autenticación por huella dactilar para dispositivos Android mediante captura de imágenes

En el presente proyecto se ha desarrollado una aplicación para dispositivos móviles con Sistema Operativo Android. Esta aplicación es capaz de realizar la autenticación de personas mediante la captura de las huellas dactilares de las mismas con la cámara del propio dispositivo. El presente proyecto afronta el reto de no disponer de sensores de huella dedicados, que es la forma de capturar la huella a tratar, incluso en los dispositivos móviles de ultima generación (iPhone 5S, Galaxy S5), en los que se incorpora esta funcionalidad. Otro importante reto en el presente proyecto es el de implementar en un dispositivo móvil, como teléfonos o tablets, los algoritmos necesarios para conseguir la autenticación. La aplicación desarrollada tiene una doble vertiente. Por un lado es capaz de realizar la autenticación en tiempo real de un número limitado de usuarios, cuyas huellas se almacenan localmente en la memoria del dispositivo. El número de usuarios está limitado por el tiempo necesario para comparar la huella a identificar contra las demás huellas almacenadas. Por otro lado la aplicación es capaz de generar una comparación cruzada de todas las huellas alojadas en una base de datos en DropBox1, a la cual se “suben” todas las huellas capturadas por el dispositivo. La propia aplicación es capaz de crear una hoja Excel en la cual se refleja el resultado obtenido de la comparación de cada huella con todas las demás. Para lograr este objetivo, se ha optimizado el algoritmo de autenticación para adoptar una solución de compromiso entre fiabilidad y tiempo de proceso

Modeling and simulation of time domain reflectometry signals on a real network for use in fault classification and location

Today, the classification and location of faults in electrical networks remains a topic of great interest. Faults are a major issue, mainly due to the time spent to detect, locate, and repair the cause of the fault. To reduce time and associated costs, automatic fault classification and location is gaining great interest. State-of-the-art techniques to classify and locate faults are mainly based on line-impedance measurements or the detection of the traveling wave produced by the event caused by the fault itself. In contrast, this paper describes the methodology for creating a database and a model for a complex distribution network. Both objectives are covered under the paradigm of the time-domain pulse reflectometry (TDR) principle. By using this technique, large distances can be monitored on a line with a single device. Thus, in this way a database is shared and created from the results of simulations of a real and complex distribution network modeled in the PSCADTM software, which have been validated with measurements from an experimental test setup. Experimental validations have shown that the combination of the TDR technique with the modeling of a real network (including the real injector and the network coupling filter from the prototype) provides high-quality signals that are very similar and reliable to the real ones. In this sense, it is intended firstly that this model and its corresponding data will serve as a basis for further processing by any of the existing state-of-the-art techniques. And secondly, to become a valid alternative to the already well-known Test Feeders but adapted to work groups not used to the electrical world but to the environment of pure data processing