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La memoria presente recoge un análisis realizado sobre los parámetros característicos que compone la marcha humana y la marcha humana patológica, por lo que se centrará en parámetros recogidos del tren inferior de los usuarios. El objetivo principal de este trabajo es el análisis de los parámetros característicos de la marcha permitiéndonos diferenciarlo de la marcha patológica y facilitar de esta manera la detección de patologías, de manera más rápida y fácil, para el paciente y para el especialista. Para ello se ha desarrollado una base de datos en la que almacenaremos todos los paseos de los usuarios (con patologías o sin ellas). La captura de paseos se realizará mediante unos sensores de captura de movimiento, y se tomarán dos tipos de muestras, la primera será un paseo normal y en la segunda se incluirá un dispositivo inmovilizador tipo alza en uno de los pies simulando el pie zambo o pie equino varo. Por tanto, podemos definir como objetivos secundarios: La parametrización de los paseos en los que se simula la patología del pie equino. La parametrización de los paseos en los que los usuarios sufren otra patología distinta al pie equino. Comprobar si los parámetros capturados durante la marcha normal y la marcha patológica son detectables Clasificar los parámetros capturados mediante algoritmos de Machine Learning. This report contains an analysis of the characteristic parameters of human and pathological gait, and will therefore focus on parameters collected from the undercarriage of users. The main objective of this work is the analysis of the characteristic parameters of gait allowing us to differentiate it from pathological gait and thus facilitate the detection of pathologies, in a faster and easier way, for the patient and for the specialist. To this end, a database has been developed in which we will store all user walks (with or without pathologies). The capture of walks will be carried out by means of movement capture sensors, and two types of samples will be taken, the first will be a normal walk and the second will include an immobilising device such as a lift in one of the feet simulating the clubfoot or clubfoot. Therefore, we can define as secondary objectives: The parameterization of the walks in which the pathology of the clubfoot is simulated. The parametrization of the walks in which the users suffer another pathology different from the equine foot. Check whether the parameters captured during normal gait and pathological gait are detectable. Classify the captured parameters using Machine Learning algorithms. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

El trabajo que se va a presentar a lo largo del siguiente documento consistirá principalmente en poder comprobar si una base de datos dada puede ser analizada para distinguir a diferentes usuarios a través de mediciones de su pisada con un dispositivo móvil. Dicha base de datos estará compuesta por las aceleraciones en los tres ejes y el tiempo que transcurre entre una muestra y otra. Cada usuario tendrá un número determinado de pruebas realizadas en distintos escenarios. Para ello será necesario un preprocesamiento, tratamiento y adaptación de los datos a formatos específicos, lo cual llevará gran parte del desarrollo de la memoria para así después poder introducirlos en un programa de minería de datos llamado WEKA. Con este programa se pretende, a través de la elección de distintos clasificadores basados en algoritmos de machine learning, clasificar todas las instancias de la base de datos y obtener el porcentaje de acierto o correspondencia con cada usuario. Por último, cabe destacar la novedad de este trabajo, ya que trata acerca de un tema no muy estudiado en profundidad en la actualidad, lo cual deja muchas posibles opciones de estudios futuros. The following End-Of-Degree-Project that will be presented throughout this document will test whether a given database can be analyzed to distinguish different individuals through measurements of their gait with a mobile device. This database will be composed of the accelerations in the three axes and the time between one sample and another. Each user will have a certain number of tests carried out in different scenarios. This will require pre-processing, processing and adaptation of the data to specific formats, which will take much of the development of this document. Afterwards, all the data will be introduced into a data mining program which is called WEKA. Through the selection of different classifiers based on machine learning algorithms, the aim of this program is to classify all the instances of the database and obtain the percentage of success or correspondence with each user. Finally, it is worth mentioning the innovation of this work, since it deals with a subject that has not been studied in depth at present, which leaves many possible options for future studies. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

Esta memoria se corresponde con el estudio realizado sobre la posibilidad de automatizar el movimiento o trayectoria de un RPA (Remotely Piloted Aircraft) que incorpora un subsistema de visión de bajo coste. El estudio comprende el análisis de las diferentes vías de comunicación necesarias para la realización de la automatización junto con una serie de pruebas que ayudarán a valorar la posibilidad de incorporar el reconocimiento de imágenes como una herramienta que facilite automatizar trayectorias específicas y operaciones de aterrizaje. Dentro del estudio se hará principal hincapié en las comunicaciones y en los componentes necesarios para su desarrollo, además, gracias al estudio realizado se intentarán analizar diferentes alternativas y recomendar una configuración del sistema adecuada a unos propósitos determinados y dentro del marco legal actual. La idea sobre la que se basa este estudio intenta lograr que el RPAS realice una trayectoria predeterminada y se garantice que, si se detecta un desvío importante de la ruta o que la batería se esté agotando, el RPAS tenga la posibilidad de volver a su posición original para realizar un aterrizaje suave. A lo largo del documento se comenta las diferentes fuentes que sirvieron de base para el análisis y se explicarán las diferentes librerías y algoritmos utilizados para la realización de una trayectoria y el aterrizaje. Posteriormente, se expondrán los resultados de las diferentes pruebas que han sido realizadas para la validación de dichos algoritmos. Por último, se expondrá una posible aproximación de la automatización planteada utilizando los diferentes métodos creados anteriormente Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

En torno a un 30% de la población de edad avanzada sufre al menos una caída cada año, siendo éstas la segunda causa mundial de mortandad por lesiones accidentales o no intencionales. Muchas de estas caídas se producen en individuos que viven solos, en el interior de sus casas, donde no pueden ser socorridos. Además, debido a la crisis actual y a los recortes en sanidad pública, estas personas no pueden costearse el pago de residencias o clínicas privadas. Por otro lado, los avances y la investigación en el campo de la visión artificial y sus aplicaciones, hacen de esta ciencia una tecnología atractiva para ser usada en sistemas de todo tipo. Por estas razones, este proyecto tiene como finalidad el desarrollo de un sistema de detección de caídas para personas mayores basado en la visión artificial, que mandará un aviso por correo electrónico cuando se detecte la caída. La aplicación está pensada para ser usada de forma doméstica, apareciendo a un precio asequible para el consumidor. Estará montada sobre una Raspberry Pi, y mediante el uso de la librería OpenCV se hará el procesamiento de las imágenes. En esta memoria se dise~nará y explicará el desarrollo del sistema. About 30% of the elderly population suffers at least one fall each year, being these the second leading cause of death from accidental or unintentional injuries. Many of these falls occur in individuals living alone, inside their homes, where they can not be rescued. In addition, due to the current recession and cuts in public health, these people can not afford to pay for residences or private clinics. On the other hand, advances and research in the field of artificial vision and its applications make this science, an attractive technology to be used in systems of all kinds. Therefore, this project aims to develop a fall detection system for older people based on artificial vision, which will send an alarm by email when the fall is detected. The device is intended to be used in a domestic environment, having an affordable price for the consumer. It will be mounted on a Raspberry Pi, and OpenCV library will make the image processing. In this report, the development of the system will be designed and explained. Ingeniería en Tecnologías Industriales

It is designed a System which can facilitate the development and subsequent verification of control algorithms in power electronic field without the necessity of complex models based on simulation as could be "hardware in the loop". Thus, the System is conformed as a scale hardware which helps while debugging or implementing those algorithms. In addition, to maximize its versatility, it is fully bidirectional and with high degree of robustness so that it could support software errors. So, this hardware consists on a multipurpose schematic which includes three stages that can generate a three-phase power grid where those algorithms could be tested. This control, to avoid future obsolescence, is implemented in an external evaluation board which is connected to another that includes the power stage. As mentioned, it is a scale model designed to be accessible to the user. This is why it is in compliance with electrical safety regulations to ensure operator´s safety all the time. Se plantea el diseño de un sistema que permita facilitar el desarrollo y posterior comprobación de algoritmos de control en ámbitos de la electrónica de potencia sin necesidad de complejas simulaciones basadas en modelados como pudiera ser el “hardware in the loop”. El equipo consiste en un hardware a escala el cual ayuda en la depuración y mejora de dichos algoritmos. Además, para maximizar las posibilidades, este se ha diseñado de forma que sea completamente bidireccional y con un alto grado de robustez de forma que sea capaz de resistir inclemencias de software. Por tanto, se plantea un hardware conformado por un esquemático polivalente el cual está integrado por tres etapas mediante las cuales se puede generar una red eléctrica trifásica sobre la cual hacer las pertinentes pruebas de algoritmos. Este control para incrementar su versatilidad y combatir futuras obsolescencias se implementa en una tarjeta externa la cual se conecta a otra placa la cual incluye la etapa de potencia e instrumentación y sensado. Como se ha mencionado, es un modelo a escala y diseñado para ser accesible al usuario. Es por ello por lo que se ha hecho especial énfasis en aquellos puntos de la normativa de seguridad eléctrica marcada por el Reglamento Electrotécnico de Baja Tensión aplicable. En ella se describen unos los niveles de tensión y corriente máximos admitidos así como las protecciones para garantizar en todo momento la seguridad del operario. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

Este proyecto tiene como elemento principal los sistemas de reconocimiento biométrico basados en huella dactilar. Estos sistemas, son altamente utilizados e implementados en aplicaciones de todo tipo como para el control de accesos o forenses. Por lo que en este TFG se realizará una evaluación de rendimiento de un sistema de reconocimiento biométrico analizando dos algoritmos, con tres sensores de huellas basados en distintas tecnologías: uno térmico y dos capacitivos. La realización de la evaluación se ha efectuado a partir de una base de datos obtenida durante las prácticas en empresa cursadas en el Grupo Universitario de Tecnologías de la Identificación, en la que se obtuvieron las huellas de los dedos pulgar, índice y corazón de ambas manos de 589 individuos. El trabajo realizado ha sido el procesamiento de la base de datos desarrollando una aplicación en el entorno Microsoft Visual Studio 2013 capaz de ejecutar la comparación de las muestras obtenidas por cada sensor con cada algoritmo. Los resultados son almacenados en diferentes ficheros, correspondientes a cada sensor y algoritmo, realizando la distinción entre genuinos e impostores. Con un software implementado en Matlab se realiza la segunda parte del proyecto: el procesamiento de los ficheros para obtener las medidas de rendimiento gráficas del análisis realizado. El presente documento describe el diseño y desarrollo del trabajo realizado, junto con los resultados obtenidos tras efectuar el análisis de rendimiento. This project’s main focus is the biometric recognition systems based on fingerprint, which all kinds of applications take advantage of, such as control access or forensic realms. Therefore, this TFG includes a performance evaluation of a biometric recognition system, made by assessing two dedicated algorithms. Three fingerprint-based sensors, which belong to different technologies has been used: one termic and two capacitive sensors. A Data base, generated during some internship within the “Grupo Universitario de Tecnologías de la Identificación”, was the driver of the assessment. The result was a collection of fingerprints (thumb, fore finger and middle finger) from 589 different people. Microsoft Visual Studio 2013 was the selected environment to process the Data Base by means of a purpose-built application that is able to compare per sensor and per algorithm every sample to each other. The genuine-false detections were stored in separated files, each one corresponding just to one sensor and one algorithm. The second part of the project conceived the use of Matlab in order to produce a turnkey software module to process those files. This process produced the graphical performance measurements of the assessment. Summarising, this document depicts the work’s design and development as well as it collects the performance assessment’s results. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

En la actualidad el desarrollo de dispositivos “wearables” y la tecnología “para llevar encima” son uno pilares de las grandes empresas del sector electrónico. Al amparo del gran desarrollo de los sistemas electrónicos y de las conexiones inalámbricas, como el WiFi, se están diseñando e investigando por todo el mundo hoy en día cientos de aplicaciones para aplicar la tecnología “wearable” que nos permiten tener un reloj inteligente en la muñeca o enviar un email de camino al trabajo mientras viajamos en tren, hasta utilizar estos dispositivos en campos en los que aún no han desarrollado todo su potencial como, por ejemplo, el entorno biomédico. Este Trabajo de Fin de Grado consiste en aplicar las posibilidades de los dispositivos “wearables” en dos aplicaciones biomédicas: un clasificador de latidos mediante una Red Neuronal y el cálculo del ritmo cardíaco mediante el algoritmo de detección de latidos Pan-Tompkins diseñados en Matlab. Para la primera aplicación se utilizarán las Redes Neuronales Artificiales, un tipo de computación que aún no ha desarrollado todo su potencial y que está en constante evolución, así como las enormes bases de datos de electrocardiogramas del sitio web Physionet. Para la segunda aplicación se utilizará el algoritmo de detección de complejos QRS (latidos) de Pan- Tompkins, uno de los programas más robustos y eficaces en este campo. Después ambas aplicaciones serán implementadas sobre la plataforma Intel Edison, un Pc del tamaño de una tarjeta SD, y se visualizarán los resultados por el ordenador. La finalidad del sistema es doble, por un lado diseñar las aplicaciones comentadas, y por otro el proyecto pretende, que gracias a la implementación de esas aplicaciones en la Intel Edison, la plataforma demuestre tener la suficiente memoria y capacidad de cálculo para ser la base en futuros proyectos en los que se diseñe una aplicación biomédica “wearable” que permita desde la recogida de datos de un ECG, hasta su procesamiento y clasificación de latidos, en un dispositivo que podemos llevar encima sin apenas notarlo. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

Signature Forgers es una aplicación para sistemas operativos Windows, desarrollada en C#, que entrena a falsificadores en la falsificación de firmas manuscritas. En la aplicación, los falsificadores tienen que superar 10 niveles de entrenamiento en los que se le mostrará distinta información de la firma original a falsificar. Durante dicho entrenamiento, la aplicación almacena datos relevantes de las firmas para su estudio posterior. Gracias a esta aplicación es posible estudiar el rendimiento y la habilidad de un falsificador, al medir la cantidad de conocimiento que éste obtiene de la firma en cada nivel. Las investigaciones en este campo ayudan a mejorar la seguridad de los distintos algoritmos de procesado, determinando cómo de difícil es engañar al sistema biométrico y, por tanto, cuál es su seguridad real. Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación

Signature Forgers es una aplicación para sistemas operativos Windows, desarrollada en C#, que entrena a falsificadores en la falsificación de firmas manuscritas. En la aplicación, los falsificadores tienen que superar 10 niveles de entrenamiento en los que se le mostrará distinta información de la firma original a falsificar. Durante dicho entrenamiento, la aplicación almacena datos relevantes de las firmas para su estudio posterior. Gracias a esta aplicación es posible estudiar el rendimiento y la habilidad de un falsificador, al medir la cantidad de conocimiento que éste obtiene de la firma en cada nivel. Las investigaciones en este campo ayudan a mejorar la seguridad de los distintos algoritmos de procesado, determinando cómo de difícil es engañar al sistema biométrico y, por tanto, cuál es su seguridad real. Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación

El principal objetivo del proyecto es crear un sistema de procesamiento de imágenes de un tamaño reducido, capaz de enviar la información de los contornos y las profundidades del entorno a personas con baja visión periférica a través de unas gafas de realidad virtual, creando para ello un sistema que satisfaga dichas necesidades con el menor coste posible. Se van a separar el cálculo de distancias y el cálculo de bordes como dos bloques independientes, desarrollando así dos Trabajos Fin de Grado diferentes. En esta memoria en concreto se tratará el cálculo de los contornos incluyendo: El diseño de los algoritmos y su implementación en un sistema de bajo coste. Por tanto, tras un diagnóstico realizado con un programa que se desarrolla en la siguiente memoria, se localizará la zona óptima o remanente de visión del paciente. Para ello no se seguirán métodos médicos de diagnóstico, sino que será el propio paciente el que elegirá esa zona. En esa zona se enviará a través de las micropantallas de las gafas la imagen de los contornos, en el color que el paciente seleccione, del entorno que rodea al paciente en tiempo real. Esa imagen será capturada por una cámara situada en las gafas. El sistema de procesamiento que se encargará de transformar las imágenes capturadas por la cámara y calcular los bordes de todos los objetos representados en dichas imágenes para después trasladarlas a las gafas, será de un tamaño reducido capaz de entrar en un bolsillo. En este proyecto se valorarán varias alternativas, buscando así la que mejores características tenga. De esta manera se tendrá un sistema de bajo presupuesto, el cual podrá dar información del entorno a personas que debido a diversas afecciones han perdido parte de su visión periférica y por tanto han visto reducido parte de su visión, su resto visual. The main objective of the project consists of creating an small-sized image processing system. This system is intended to be able to send information about the edges and depths of the environment to people with low peripheral vision through virtual reality glasses, by creating a system that meets these needs at the lowest possible cost. The calculation of the distance and the calculation of the edges have been divided into two different sections. As a result, two different End-of-Degree Projects have been developed. This report specifically addresses the calculation of the edges, including the design of the algorithms and their implementation on a low-cost system. Therefore, the patient’s optimal zone of vision or residual vision will be located after performing a diagnosis with a software which is developed in the following report. For this purpose, medical diagnostic methods should not be followed: the patient himself will choose this zone. In this specific zone, the image of the edges which describe the patient’s surroundings will be sent in real time. This image, whose color will be the patient’s choice, will be sent through the microscreens of the glasses and will be captured by a camera located in the glasses. The processing system will transform the images captured by the camera and calculate the edges of all the objects represented in these images. In addition, the system, which will be poket-sized, will transfer these images to the camera. Several alternatives will be assessed along this project in order to find the one with the best features. This way, a low-budget system able to provide people with information about the environment and surroundings will be developed. The system focuses on people who suffer from different visual impairments and have lost part of their peripheral vision. For this reason, they have experienced a reduction on their residual vision. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

El trabajo presentado se centra en el estudio de rendimiento de sensores biométricos basados en huella dactilar. El estudio concretamente analiza la influencia de la calidad de la huella. Para poder determinar la calidad de estas huellas se ha usado el algoritmo NFIQ, este algoritmo asigna a cada muestra biométrica un valor de calidad. Estos valores se han distribuido entre tres niveles de calidad (alto, medio y bajo), dividiendo de esta forma las muestras. Finalmente, se han desarrollado tres estudios de rendimiento, uno por cada nivel de calidad, y se han comparado los resultados. Para poder ver que la influencia de NFIQ es equivalente en cualquier sensor biométrico, el estudio ha sido llevado con tres sensores de tres fabricantes distintos. Además, para poder tener suficientes valores se ha pedido la colaboración de 50 usuarios, obteniendo más de 6000 muestras. Una vez obtenidas las muestras, éstas han sido procesadas haciendo comparaciones entre ellas. Estas comparaciones permiten conocer el rendimiento de los sensores para los diferentes niveles de calidad en cada sensor. Estas comparaciones se dividen en dos grupos ya sean comparaciones entre imágenes de un mismo usuario o entre usuarios distintos. Las llamadas comparaciones genuinas y de impostores, respectivamente. Al obtener estas listas se ha podido representar una serie de valores que indican el porcentaje de usuarios que conseguirían vulnerar el sistema, el valor mínimo de comparación para hacer el sistema más seguro a cambio de ser más restrictivo, etc. Finalmente, al analizar estas gráficas se observó cómo los valores NFIQ de menor calidad tenían una clara influencia negativa sobre el rendimiento de los sensores; pero los valores de calidad media y alta mostraban resultados muy similares. Es por esto que se plantea nuevos estudios que permitan un mayor análisis del algoritmo NFIQ para discernir si es necesario la mejora del algoritmo para notar mayor diferencia entre las calidades. The former study is intended to bring a new point of view on biometric identification. It focuses on studying how valid the approximation value of the algorithm NFIQ, made by the NIST, has on the actual overall quality of a biometric system. The project will use 3 different fingerprint sensors, these sensors are from a different manufacturer each. The purpose of these sensors is to see if the use of different technology has any influence on the NFIQ algorithm, moreover thanks to the sensors the study can assure that the results obtained would not only apply to a specific product but for a great variety ones. To carry out the research 50 users have been ask to assist by interacting with the three sensors. Each user generated at least 3 Enrol patrons with each finger, from thumb to the middle finger, in addition the users will go through the process of verification 6 times from each fingers. Both processes was carried out for each sensor. Once all the images were taken, these would be processes with a C# program. The process consisted on creating a list of genuine comparison values and impostor comparison values for each sensor. To obtain the first list, each finger would be assign a enrol patron, the one with the lowest NFIQ value (therefore the highest quality), and compare that patron with all the verifications images. The set of numbers of all the genuine comparison of each finger would become the final list of genuine comparison of the sensor those images belonged to. To obtain the second list, each finger Enrol would be compared to all the verification images of all other users. This las list was significantly bigger since there were more comparisons to be made. Once again, the set of values would be grouped together and presented as the impostor comparison values of the specific sensor. This process would be carry out for each quality level. After recollected the data that has been created, the different graphs needed to see the results that had been obtained were represented. When searching for the performance of a biometric sensor it is important to check 3 different graphs: the DET, which represents the FRR in dependence of the FAR (in percentage); the ROC, which shows for a percentage of admitted user how many would be impostor; and finally the FARvsFRR, which is informs of how the FRR and FAR vary when increasing a threshold value of comparison. For each sensor there would be 1 of these graphs with the values of low, medium and high quality on the same graph. Finally to be able to compare the sensors there would be an extra three groups of graphs comparing the different sensors at different quality levels. Thanks to this graphs, some conclusion were able to be obtained. As expected the NFIQs 5-4 were very much divided with other qualities. The values obtained at this level so very poor quality to the point of being of no use in a real life system. Nevertheless, the NFIQs of value 3 were very much a surprise due to the great results obtained. These values were comparable to those of value 1-2 even to the point of matching them in some cases. On the final conclusions, it was reached that the NFIQ algorithm still has place for improvement. The difference between the low quality values and the medium quality were too high in comparison with the difference with medium and high. It could be of interest to try to improve the NFIQ algorithm so that these values are better distributed. As a conclusion dedicated for the future companies that want to include biometric recognition as part of their security system, it was suggested to encourage a study on what are the exact influences on the NFIQ values. This means, what environmental or biological characteristics makes one fingerprint better than the other. If the factors that lower the quality of the images can be taken out, there will be more warranties of using these sensor in a security system. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

El cambio incesante de la tecnología a nivel global, la ferviente automatización de todo proceso considerado como un hábito humano, o el crecimiento de la comunicación interpersonal, suponen un gran reto para nuestra generación. En concreto, se hacen necesarias ciertas vías para proteger la información personal o para realizar algunos procesos de forma segura. En este sentido, la biometría, entendida como estudio de métodos automáticos para identificar humanos mediante el reconocimiento de uno o más rasgos en su conducta o rasgos físicos intrínsecos, tiene un papel muy importante. Existen diferentes modalidades de sistemas biométricos entre los que cabe destacar a la huella dactilar, que cuenta con numerosas aplicaciones. Este trabajo se centra en el análisis de este sistema de reconocimiento biométrico. A pesar de que la biometría basada en huella dactilar ha sido ampliamente estudiada en la literatura, existen algunas cuestiones que requieren un mayor desarrollo. Precisamente, el presente estudio se centra en el análisis de la influencia del tamaño de la muestra, o imagen de la huella, en el rendimiento de este sistema. Para llevarlo a cabo, el trabajo se organiza en dos partes. La primera contiene una parte teórica donde se parte del concepto general de biometría para describir después, de manera particular, la evolución de la huella dactilar como sistema de reconocimiento biométrico. En la segunda parte se analiza la relación entre el tamaño de la imagen de la huella en el rendimiento del sistema. Para llevar a cabo ese análisis se han generado dos aplicaciones. Una primera aplicación se encarga de la obtención de resultados generados tras la comparación de dos imágenes, y una segunda de la obtención de medidas estadísticas de dichos resultados. Este proceso de generación de resultados se ha producido a través de pruebas con diferentes sensores de huella dactilar. A partir del análisis de los resultados, se observa que el tamaño de la imagen de la huella afecta al rendimiento del sistema. Todo ello, nos permitirá establecer qué sensores son más adecuados para cada uno de los tamaños de la muestra de huella dactilar analizados. Technological changes, the automatization of most processes and the increasing levels of interpersonal information have implied a revolution nowadays. Specifically, several systems have been created for protecting that information or for guarantee security in the access or use of that information. Then, biometrics plays a crucial role. Specifically, biometrics, referred to metrics related to human characteristics, used to label and describe individuals, allows the creation of different authentication systems. Nowadays there are different biometric methods, such as those that use fingerprints. Despite the amount of applications with this method, there are some questions that need to be further developed. For example, there is a necessity of exploring aspects related to the size of the image and how it affects to the performance of the system. Precisely, this study is covering this gap and analysis the influence of the size of the sample, or the image of the fingerprint, on the performance of this method. The study is organized in two different parts. On one hand, it starts with a brief theoretical part where biometrics are studied from a general concept to the particular case of fingerprints..On the other hand, it is organized a practical part where the empirical investigation is conducted through the creation of two applications; the first one to handle the analysis of each of the images and the second one used for the obtained of statistics measures of the results. This generation process has produced results through testing different fingerprint sensors. From the analysis of the results, it is realized that the size of the fingerprint image affects system performance. All this information will allow us to establish which sensors are suited for each samples sizes fingerprint analysis. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

El presente Trabajo Fin de Grado consiste en la implementación del algoritmo de encriptado Advanced Encryption Standard (AES), que también se conoce como Rijndael para 128 bits. De este modo, se puede acercar así al mundo de la encriptación a cualquier persona, ya que estas técnicas están cada día más presentes en nuestras vidas. AES es un algoritmo simétrico y aunque se ha demostrado que no es inmune frente a todos los ataques, si es altamente seguro si no se conoce su correspondiente clave de cifrado. Este algoritmo realiza múltiples operaciones sobre el estado a codificar, aunque son muy repetitivas. Lo que implica que para su ejecución se debe tener una gran capacidad de cálculo, así que se debe intentar reducir el tiempo de ejecución lo máximo posible ya que este hecho puede ralentizar en exceso la ejecución del algoritmo. En este trabajo, el algoritmo se implementa de dos modos diferentes. Primero utilizando la potencia del ordenador (CPU) y un lenguaje tradicional de programación como es el caso del lenguaje C. Más tarde se utiliza la potencia de la tarjeta gráfica del ordenador (GPU) y el lenguaje C con extensiones CUDA, paralelizando así el proceso. De esta manera se busca reducir el tiempo de ejecución del proceso A su vez también se analiza brevemente la historia de la encriptación y sus hitos más importantes, haciendo especial hincapié en la aparición del AES. Del mismo modo se estudia el funcionamiento y partes del AES tanto para codificar como para descodificar. This Bachellor Thesis consists on the implementation of the encryption algorithm Advanced Encryption Standard (AES), which is also know as Rijndael for 128 bits. In this way, it can be brought the world of encryption to anyone, because these techniques are ever more present in our lives. AES is a symmetric algorithm and although it has been shown that it is not immune to all atacks, if it is highly safe if the encryption key is unknow. This algorithm makes multiple operations on the encode state, although they are very repetitive. This implies, that for the implementation, we must have a big computational power, so we should try to reduce the execution time as much as posible as it can slow excessively execution of the algorithm. In this work, the algorithm is implemented in two different ways. First using the power of the computer (CPU) and C programming language. Later using the power of computer graphics card (GPU) and CUDA C language to parallelize the process. In this way, we want to reduce the execution time of the process. At the same, this Bachellor Thesis also discusses the history of encryption and its major events, with special emphasis on the appearance of AES. In the same way, the operation and parts of AES are studied for encryption and decryption. Ingeniería en Tecnologías Industriales

El avance de las tecnologías de la información supone un uso cada vez mayor de los sistemas de reconocimiento biométrico, tales como la firma manuscrita o la huella dactilar para tareas cotidianas. Ambas modalidades biométricas aportan mayor comodidad, reducen el tiempo necesario para llevar a cabo una actividad y disminuyen el esfuerzo requerido para ello; para la mayoría de la sociedad supone una ventaja a la hora de realizar ciertos trámites, sin embargo, al colectivo de tercera edad le supone una barrera en muchos casos ya que es un entorno desconocido para ellos en la mayoría de los casos El objetivo de este estudio es analizar el comportamiento de este colectivo al someterse a la verificación tanto de la firma manuscrita como de la huella dactilar, para ello se han realizado análisis de usabilidad y accesibilidad, así como de la evolución del rendimiento de los algoritmos biométricos. We are currently experiencing a revolution of information in which new technologies have great impact. These changes make it necessary to acquire knowledge continuously. Technology has an important role in many areas and it has helped to progress in different fields out of technology like medicine for example. Therefore, the society must adapt to these changes. This revolution involves a great advantage for many companies even increasing the easiness of the final products in many cases. However, for some people instead of being an advantage that is a disadvantage. This is because the advancement of technology is faster than the learning. This phenomenon is called "digital divide". Every day there are more areas in which new technologies are used and this is a problem for that people who did not integrate the technology into their daily lives. This project has been done to gather information about the usability and accessibility of certain biometric systems. This work covers a gap in the state of the art because there are only a few studies on this with this sector of the population. For this experiment we have selected a total of 28 elder people with different gender, different level of education, different knowledge of the technology and different jobs. We used two different biometric modalities: handwritten signature and fingerprint. The main difference between these two is that the handwritten signature is a behavioural modality and fingerprint is physiological. The fingerprint identification is safer because it is a personal, unique and transferable property; but its use is less widespread than the handwritten signature. To perform the analysis first an application meeting special requirements (e.g. easy and intuitive) was designed. Then, the evaluation process consists of 3 parts that have been split on two visits to each user. The first two parts are covered in the first session: the recruitment and data collection process. In the second visit the data collection process is repeated. The two views are separated in time between 2 and 5 days for users non-familiarized with technologies and between 10 and 15 days for those who do know them. In the personal data recruiting process users were requested for their age, name, gender, accessibility issues, laterality and previous jobs. Three accessibility variables were also selected by users at the recruiting process: the screen brightness, volume and colour of the app theme. The second process is the training test of both biometric modalities. Then, users proceed with the enrolment phase of their biometric traits: fingerprints of the index and ring fingers of both hands and a handwritten signature are stored in the database. Then, the app guides the user through two steps more: a simulated purchase using NFC (where the user authenticate himself with the fingerprint or the signature) and a multiple fingerprints and signatures collection in order to build a database. The purchase process is made bringing the mobile device to the NFC card, selecting the mode in which you want to verify the purchase, identifying with this mode (there are 3 attempts) and bring the device back to the NFC card to confirm your purchase. The second part (the process of data collection) is done by first capturing fingerprints and secondly capturing handwritten signatures. For each registered finger five samples are acquired, with 3 attempts for obtaining a correct fingerprint in each catch. For the handwritten signature 10 samples are captured with 3 trials for each of them. The third part takes place on the second visit and the process is the same as in the second part. This is useful to evaluate learning and efficiency. The captured data is confidential so it must be protected. Before starting the experiment the user is asked to sign a paper that meets the National Data Protection Law. After the second visit users fill out a satisfaction form anonymously to carry on later usability analyses of the data. With the gathered data an analysis of usability, accessibility and performance has been done. For the analysis of usability three variables have been taken into account: effectiveness, efficiency and satisfaction. The number of users who have completed the process correctly (effectiveness) is 74%. Regarding the purchases, 95.95% of them have been completed successfully. Efficiency is the time spent in a task: 91% of users have reduced the time on the second visit compared to the first. Users evaluated the system globally satisfactory and 100% of them would use similar identification systems in the future. Regarding the accessibility parameters, 96.43% of the users have chosen medium volume and the rest high volume; 50% of them have selected medium brightness, 46% high brightness and the rest low brightness; regarding the colour, 46.42% of the users have selected white colour, 39.28% black and the rest blue. The performance analysis has been done using two algorithms (for fingerprint and signature recognition). They were used during the evaluation and after it in order to process the data. For the performance calculation, the users have been divided into two groups: those that have previous knowledge about technologies and those that haven't. The performance during the evaluation in terms of genuine rates was 7.36% for users who have familiarity with the technology and 6.65% for users who have not previous experiences with the technology. The fingerprint error rates that are much higher, are very close in both groups and for both visits (33.7% for users familiarized with the technologies and 31.41% for users that are unfamiliar). For the posterior performance processing three types of common error rates (FAR, FRR, EER) were used. The FRR is the result of comparing samples from the same user (genuine results), the FAR is the result of comparing samples from one user with samples another users randomly (zero effort impostor users). The EER is the rate at which both acceptance (FAR) and rejection (FRR) errors are equal. The final results are given with the ROCs below (left-Handwritten signature / right - Fingerprint). The main conclusion is that identification via fingerprint is not suitable for older people because the error rates are very high, so in the future, other biometric identification methods such as iris detection should be investigate. Ingeniería de Sistemas de Comunicaciones

En la actualidad, la biometría está empezando a ser muy utilizada para la identificación de personas en diversas aplicaciones. Como consecuencia existe un aumento del número de dispositivos biométricos existentes en el mercado. Asimismo, el incremento de este tipo de aplicaciones lleva a soluciones en las que los usuarios sean reclutados de forma segura una única vez, y se identifiquen para el uso de las diferentes aplicaciones. Teniendo en cuenta estas tendencias, en este TFG se ha llevado a cabo un estudio sobre el rendimiento de algunos dispositivos, concretamente de huella dactilar, cuando el reclutamiento se ha realizado con un tipo de sensor y la verificación se realiza con un tipo distinto. El objetivo es analizar la evolución del rendimiento biométrico para estos casos en los que es necesaria la interoperabilidad de los sistemas. En particular, para este trabajo se han escogido dispositivos diferentes de huella dactilar (diferente modelo) en los que además la forma de capturar la huella y la imagen obtenida es distinta. Es decir con uno se captura lo que se denomina huella planar o posada, y en el otro se captura la llamada huella rodada. Mediante el uso de estos sensores, se ha obtenido una base de datos (BBDD) de huellas dactilares reclutando usuarios que han acudido voluntariamente para facilitar sus datos. Considerando esta BBDD, el trabajo realizado ha consistido en el desarrollo de dos aplicaciones. La primera de ellas ha sido creada para analizar las huellas recogidas por los distintos dispositivos con la finalidad de obtener los valores de similitud resultado de comparar unas huellas con otras. Posteriormente, se ha desarrollado una segunda aplicación que permite calcular las tasas de error para los diferentes casos en función de los valores de similitud obtenidos previamente. Finalmente, ambas aplicaciones han sido utilizadas en diferentes pruebas necesarias para poder llevar a cabo el estudio de interoperabilidad. Dichas pruebas permiten comparar los resultados de rendimiento de los dispositivos cuando se ha llevado a cabo el reclutamiento y la verificación con el mismo sensor con los resultados de rendimiento cuando se han empleado distintos sensores para el reclutamiento y la verificación. El presente documento detalla todo el trabajo realizado, así como los resultados obtenidos y las conclusiones más relevantes. Currently, biometrics is becoming widely used for the identification of people in various applications. As a result, there is an increase of the number of biometric devices on the market. Also, the increase of these applications leads solutions that allow users to be recruited safely once, and identified for the use of different applications. Given these trends, the TFG has conducted a study on the performance of some devices, namely fingerprint, when recruitment was made with a type of sensor and verification is performed with a different type. The objective is to analyze the evolution of biometric performance for these cases where the interoperability of systems is necessary. In particular for this work, different fingerprint devices (different model) have been chosen. In these devices, how to capture the fingerprint and the image obtained is different. They capture planar or inn footprint and rolled fingerprint. By using these sensors, we have obtained a fingerprint database (DB) recruiting users who have come to provide their data. Considering this DB, the work consisted in developing two applications. The first application has been developed to analyze traces collected by different devices in order to obtain the similarity values resulting from comparison with other footprints. Subsequently, a second application has been developed to calculate the error rates for different cases based on the comparison scores. Finally, these applications have been used in different tests to make the study of interoperability. These tests allow us to compare the results of device performance when recruitment and verification have been made with the same sensor with performance results when various sensors have been used for recruitment and verification. This document details the work done and the results and major conclusions. Ingeniería Telemática

Este trabajo fin de grado trata sobre el desarrollo de un sistema de reconocimiento biométrico. Como patrón biométrico se utiliza una secuencia de movimientos realizados con la mano que denominaremos firma 3D por su analogía con la firma manuscrita o 2D. Como algoritmo de reconocimiento se utiliza DTW (Dynamic Time Warping). Para la realización de la firma se hace uso del microcontrolador STM32F303VCT6 de núcleo ARM Cortex M4. Los núcleos de ARM son ampliamente utilizados a nivel mundial, al encontrarse disponible actualmente en casi cualquier dispositivo móvil como tabletas o teléfonos móviles e incluso ordenadores de potencia media. Junto al microcontrolador se utilizan dos sensores con los que se obtienen los datos necesarios para realizar el reconocimiento biométrico, siendo la función principal del microcontrolador la lectura y envío de los datos extraídos durante la realización de la firma manuscrita, siendo el receptor de estos valores el ordenador. Se realizan pruebas de recepción de datos con el programa hyperterminal para asegurar la comunicación y el correcto funcionamiento del microcontrolador a través del puerto USB. Para evitar el tener que utilizar programas de terceros se ha desarrollado un programa para la recepción y almacenamiento de datos que reemplaza al hyperterminal. Este programa se ha desarrollado usando el lenguaje de programación Visual Basic y empleando el entorno de desarrollo Visual Studio 2012, que al ser de la empresa Microsoft asegura el poder ejecutarse en cualquier ordenador personal que disponga del sistema operativo Windows. Además este programa establece la comunicación con el microcontrolador para la recepción de datos, permitiendo realizar la verificación de la firma o el almacenamiento de la misma en la base de datos asociándole el nombre del usuario que la ha realizado. Un segundo programa desarrollado es el de aplicación del algoritmo DTW y decisión, cuya función es la de leer los valores de la firma del usuario de la que se desea verificar desde la base de datos y compararla con la capturada, realizando dicha comparación mediante la aplicación del algoritmo DTW, el cual nos da un resultado el que posteriormente permite decidir al sistema la aceptación o rechazo de la firma. Este programa está desarrollado en el lenguaje de programación C# utilizando el entorno de desarrollo Visual Studio 2012. Se analizan los resultados obtenidos, verificando la relevancia de las características que tenemos disponibles, lo que evita introducir parámetros que puedan alterar el sistema haciéndolo menos fiable o que aporten poco en el proceso de reconocimiento. También se determina el umbral de decisión del sistema mediante los parámetros FAR y FRR, con el objetivo de disminuir los posibles falsos rechazos y las falsas aceptaciones. Además, se analiza el comportamiento del sistema con un menor número de características, comprobando si se mantiene igual de fiable o la misma se ve deteriorada debido a esta acción. Por último, se comprueba que el sistema de reconocimiento desarrollado funciona de forma correcta, reconociendo a los usuarios que forman la base de datos y rechazando a los posibles impostores. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

Este Proyecto de Fin de Carrera consiste en la implementación del algoritmo AES (Advanced Encryption Standard) mediante VHDL en FPGA, haciendo especial hincapié en el consumo de potencia, de manera que sea lo más bajo posible, ya que, hoy en día, es importante debido a la utilización, cada vez mayor, de equipos portátiles. Para ello, se han utilizado diversas herramientas de diseño digital, como herramientas de síntesis, simuladores y estimadores de consumo. Se ha escogido el algoritmo AES porque actualmente es el algoritmo estándar utilizado por el gobierno de los Estados Unidos. Además su nivel de seguridad sigue siendo elevado y goza de una gran popularidad. Por otra parte, se ha elegido la implementación sobre FPGA debido a su alto rendimiento, fiabilidad, flexibilidad y precio. Tras los estudios realizados, se ha observado una creciente importancia del consumo estático en tencnologías modernas frente al consumo dinámico. Además, la temperatura se convierte en una variable muy a tener en cuenta, ya que, regulándola, se consigue una reducción importante en el consumo de potencia. En total se ha conseguido una reducción del consumo de potencia de hasta un 23.427% Ingeniería Técnica en Electrónica

Es evidente que el control digital en los sistemas electrónicos de potencia está imponiéndose al control analógico. Para ello el uso de herramientas de diseño de circuitos en alto nivel se hace muy necesario. Sin embargo estas herramientas tienen ciertas taras en las bibliotecas de componentes disponibles que, de solucionarlas, las harán mucho más potentes. El presente Trabajo de Fin de Grado se dedica al diseño de un divisor de números en formato de complemento A2 que sea sintetizable, bloque del que carecen las actuales bibliotecas de las herramientas de diseño de circuitos. En este documento se detalla el diseño de la arquitectura hardware digital, así como el desarrollo del algoritmo seleccionado para la división de los números. Seguidamente se expone y presenta la descripción de hardware (VHDL) que implementa dicho algoritmo. El hardware obtenido de la síntesis del mencionado código se ha prototipado en un dispositivo programable de alta capacidad, como prueba de concepto, integrada en una placa provista de varios displays de 7 segmentos para la comprobación del resultado, así como así como botones e interruptores para la interfaz de usuario durante las pruebas. Finalmente, como aplicación industrial en el marco del Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática, se plantea y aplica la utilización de este bloque funcional en un lazo de control de un convertidor reductor para dotarle de una realimentación “Feed-Forward”. Esta aplicación pretende mostrar la mejora de prestaciones en el control de sistemas electrónicos de potencia cuando se incluyen elementos digitales, además de demostrar la viabilidad de una metodología de trabajo conjunta analógica-digital, propuesta y desarrollada en el departamento de Tecnología Electrónica, con el uso de herramientas CAD comerciales para el diseño mixto analógico-digital. Es evidente que el control digital en los sistemas electrónicos de potencia está imponiéndose al control analógico. Para ello el uso de herramientas de diseño de circuitos en alto nivel se hace muy necesario. Sin embargo estas herramientas tienen ciertas taras en las bibliotecas de componentes disponibles que, de solucionarlas, las harán mucho más potentes. El presente Trabajo de Fin de Grado se dedica al diseño de un divisor de números en formato de complemento A2 que sea sintetizable, bloque del que carecen las actuales bibliotecas de las herramientas de diseño de circuitos. En este documento se detalla el diseño de la arquitectura hardware digital, así como el desarrollo del algoritmo seleccionado para la división de los números. Seguidamente se expone y presenta la descripción de hardware (VHDL) que implementa dicho algoritmo. El hardware obtenido de la síntesis del mencionado código se ha prototipado en un dispositivo programable de alta capacidad, como prueba de concepto, integrada en una placa provista de varios displays de 7 segmentos para la comprobación del resultado, así como así como botones e interruptores para la interfaz de usuario durante las pruebas. Finalmente, como aplicación industrial en el marco del Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática, se plantea y aplica la utilización de este bloque funcional en un lazo de control de un convertidor reductor para dotarle de una realimentación “Feed-Forward”. Esta aplicación pretende mostrar la mejora de prestaciones en el control de sistemas electrónicos de potencia cuando se incluyen elementos digitales, además de demostrar la viabilidad de una metodología de trabajo conjunta analógica-digital, propuesta y desarrollada en el departamento de Tecnología Electrónica, con el uso de herramientas CAD comerciales para el diseño mixto analógico-digital. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

This work presents a performance analysis of SURF features, an algorithm for feature detection and matching. The goal is to test the performance of SURF in the presence of noise: The analysis is performed both on synthetically generated observations as well on raw images. In first place we present SURF features. Introduction covers the concept of feature extraction, what it is and the interest of it, as well the feature points detection, description and matching. After the introduction we proceed with the main part: Experiments. In the first part we use test images and we add noise (additive noise). The additive noise we work with is Gaussian and Poisson noise. We do this process several times and in each iteration we compute the SURF features of the original image and the altered one. Afterwards the performance is analyzed, considering the repeatability and the ratio of incorrect matches. We also consider the changes of illumination, out of focus blur and motion blur. Finally conclusions are taken from the results. In the second part the experiments are done with raw files. A raw file is the data obtained from the sensor, without changes, so it needs a bit of processing for be able even to preview it. It is analyzed the performance of SURF when it is changed the exposure time. In this case noise will be as a result of the camera defects and noise related to the exposure time. After the experiments, the results are analyzed as in the first part (repeatability and ratio of incorrect matches). It results that SURF is robust to noise in a wide range, and out of this range the results are poor and inaccurate. It is sensible to blur and the performance is bad in dark environments (pictures). An appendix is written for explain the process of port the SURF libraries, which are originally written in C and ready for use with OpenCV in any platform that admits OpenCV (such as C, python or Java) and make them usable in Matlab. For this purpose Matlab has a tool that is called Mex file. This tool is explained and the process in general. ______________________________________ Este trabajo presenta un test de funcionamiento de la librería SURF features, un algoritmo para la detección y correcpondencia de parámetros significativos en una imagen. El objetivo es comprobar el comportamiento de SURF en presencia de ruido: El análisis es llevado a cabo con ruido sintético (generado) y también con imágenes raw (no procesadas). En primer lugar se presenta SURF features. La introducción abarca el concepto de extracción de parámetros, qué es y el interés de ello, y también la detección de puntos de interés, descripción de los mismos y la correlación entre ellos. Después de la introducción procedemos con la parte principal: Experimentos. En la primera parte usamos imágenes de prueba y añadimos ruido (ruido aditivo). El ruido aditivo con el que trabajamos es Gausiano y de Poisson. Llevamos a cabo este procedimiento varias veces y en cada iteración calculamos los parámetros SURF de la imagen original y de la imagen alterada. Después el comportamiento es analizado, considerando la repetibilidad y la relación de correspondencias incorrectas. Además consideramos los cambios de iluminación, desenfoque y movimiento. Finalmente las conclusiones extraídas de los experimentos son mostradas. En la segunda parte los experimentos son realizados con imágenes raw. Una imagen raw es una imagen obtenida directamente del sensor, sin cambios, por lo que necesita algo de procesamiento incluso para poder verla. Es analizado el comportamiento de SURF cuando es cambiado el tiempo de obturación. Después de los experimentos, los resultados son analizados igual que en la primera parte (repetibilidad y relación de correspondencias incorrectas). Resulta que SURF es robust al ruido en un amplio rango, y fuera de este rango los resultados son pobres e inexactos. Es sensible al desenfoque y el comportamiento es malo en entornos oscuros. Un apéndice es escrito para explicar el proceso de llevar la librería SURF, que originalmente han sido escritas en C y están listas para usar en OpenCV y cualquier plataforma que admita OpenCV (como C, python o Java) y hacer posible su uso en Matlab. Para este propósito Matlab dispone de una herramientda llamada Mex file. Esta herramienta es explicada y el proceso en general. Ingeniería Industrial

El objetivo principal de este proyecto es implementar un software de reconocimiento de iris basado en el algoritmo desarrollado por D.M. Monro y S. Rakshit, usando el lenguaje de programación de Microsoft, C#. Para ello, se ha desarrollado una serie de librerías que permiten la representación y comparación de iris y la adquisición de resultados. Además, se ha implementado un conjunto de aplicaciones que permiten el tratamiento automatizado de una gran cantidad de iris y la presentación de los resultados. Se trata pues, de un sistema de reconocimiento de iris completo (a excepción del proceso de captura) que contiene un conjunto de clases y aplicaciones escritas en C# que permiten la representación y almacenamiento de iris normalizados, su comparación con propósitos de reconocimiento y la explotación e interpretación de los resultados obtenidos durante dicho proceso. Ingeniería Telemática

El presente trabajo muestra la implementación del algoritmo DTW (Dinamic Time Warping) utilizando CUDA (Compute Unified Device Architecture). El motivo del uso de CUDA es permitir la paralelización del algoritmo que, como se verá más adelante, requiere una gran cantidad de cálculos. Este algoritmo se ha aplicado al reconocimiento de firmas manuscritas, uno de los campos en los que se puede usar. El desarrollo del algoritmo DTW requiere una cantidad de cálculos que, como posteriormente se expondrá, evoluciona con el cuadrado del tamaño de las muestras comparadas, por lo que su aceleración podría suponer una gran ventaja. Además del desarrollo de la implementación en paralelo, el trabajo muestra una comparación entre una implementación convencional del algoritmo, mediante computación secuencial, y el algoritmo paralelizado. De esta forma se podrá evaluar la utilidad de esta implementación. Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

El trabajo realizado y que se expone en este documento se divide en dos bloques, por un lado el estudio de un algoritmo de comparación de firmas y su implementación en leguaje de programación Java y por otro el estudio del lenguaje para programar para Android y la creación de una aplicación para dispositivos móviles que se base en el algoritmo ya creado. Se empezará con una introducción teórica a biometría y firmas manuscritas, ya que el presente proyecto trata sobre biometría basada en firmas manuscritas. En primer lugar, se exponen unas breves referencias al origen, historia, características, aplicaciones y utilidad de cada uno de los métodos biométricos. Ingeniería Técnica en Electrónica

El principal objetivo de este proyecto es analizar los distintos parámetros del algoritmo DTW (Dynamic Time Warping) para evaluar su funcionamiento en una aplicación de reconocimiento biométrico de firma manuscrita on-line. Con este proyecto se quiere analizar bajo qué condiciones su funcionamiento es mejor, atendiendo sobre todo a dos características: el coste computacional y la tasa de error. De este modo se quiere conseguir un DTW lo más óptimo posible basándose en las características anteriores. Se establecen dos escenarios de experimentación, uno casual y otro seguro, para determinar en qué situaciones es mejor un coste computacional bajo y en cuales una tasa de error baja, cuándo se priorizará uno en detrimento del otro. Se podrá ver si estos elementos son directamente proporcionales, inversamente proporcionales o si son independientes el uno del otro. Se asumirá un compromiso entre ambos valores y se obtendrán unas conclusiones, siendo estas el aporte novedoso en el estudio del DTW en el mundo de reconocimiento de la firma manuscrita. Ingeniería de Sistemas Audiovisuales

En el presente Proyecto Fin de Carrera se exploran los fundamentos de la biometría, una de las más potentes tecnologías en el ámbito de la seguridad y cada vez más presente en la sociedad actual. En concreto se centra en el estudio de una técnica novedosa y hasta ahora poco empleada como son los contornos activos. A través de dicha tecnología el proyecto tiene como objetivo el reconocimiento biométrico de iris, quizá la que mayor proyección de futuro presenta de entre todas las técnicas existentes en la biometría. Para desarrollar este estudio sobre los contornos activos el Proyecto se apoya en otra herramienta biométrica de enorme importancia: la Transformada de Hough. Estas técnicas precisan de una explicación exhaustiva para su completa comprensión, a lo largo de esta memoria partiendo de los conceptos básicos se desarrollan los fundamentos esenciales teóricos y prácticos en los que se basa este estudio. Para llevar a cabo la implementación de los algoritmos necesarios se ha empleado el software matemático MATLAB R2007a. El proyecto se presenta estructurado en cuatro partes: la primera de ellas consiste en una introducción teórica al mundo de la biometría, a la identi cación de iris y en una panorámica de lo logrado hasta la fecha. La segunda parte recoge los fundamentos teóricos y matemáticos en que se basan las técnicas empleadas en el estudio. La tercera parte muestra los resultados obtenidos y el nivel de exactitud logrado tanto al emplear la Transformada de Hough como los contornos activos. Finalmente en la cuarta parte se exponen las conclusiones surgidas del estudio realizado y se proponen posibles líneas futuras de investigación en este ámbito. Es interesante comentar que este proyecto nace de la necesidad de exponer un estudio claro sobre la posible utilización de los contornos activos en el campo de la identi cación biométrica de iris dado que este tema había sido, hasta la fecha, menos explorado de lo debido dada su utilidad y el avance sobre técnicas anteriores que supone. Ingeniería de Telecomunicación

Este documento va a tratar el proyecto: “Diseño de una interfaz gráfica de evaluación de algoritmos de firma manuscrita”. En el departamento de Tecnología Electrónica de la Universidad Carlos III de Madrid, el Grupo Universitario de Tecnologías de la Identificación (G.U.T.I.) trabaja en diversos ámbitos de la biometría y uno de ellos es la identificación de personas por firma manuscrita. Se han desarrollado distintos algoritmos que permiten analizar distintas bases de datos de firmas de usuarios. El presente trabajo va a utilizar estos algoritmos para presentar los resultados obtenidos del análisis de una base de datos. Se ha desarrollado una plataforma de trabajo gracias a la cual se pueden evaluar distintas bases de datos en base a los algoritmos de verificación de firma manuscrita. La aplicación permite simulaciones variando distintos parámetros para ver la evolución de un algoritmo. Pretende ser una herramienta de trabajo para los investigadores que puedan añadir mejoras a sus algoritmos o si es necesario se podrán añadir nuevos algoritmos. Esta aplicación mostrará gráficas de error en función de los distintos parámetros introducidos y de esta manera se podrá ver el rendimiento de un algoritmo o qué parámetros influyen más que otros. El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación que permita evaluar distintos algoritmos de firma manuscrita con distintas bases de datos de usuarios. Las firmas de estos usuarios estarán almacenadas en memoria siguiendo una estructura ya definida según la norma ISO/IEC 19794-7 Full Format. La aplicación desarrollada va a permitir: 1. Introducir nuevas bases de datos de firmas de usuarios en memoria. 2. Eliminar bases de datos de firmas de usuarios. 3. Mostrar información de bases de datos de firmas de usuarios. 4. Mostrar información de los algoritmos de evaluación de firmas. 5. Seleccionar una base de datos de firmas de usuarios existente y un algoritmo para realizar una evaluación bajo una serie de parámetros. 6. Cargar resultados de simulaciones anteriores guardadas en ficheros con formato binario. 7. Guardar los resultados obtenidos de una simulación. Para el desarrollo de esta aplicación se ha utilizado como herramienta el Borland Developer Studio 2006, la cual nos permite trabajar con C++ realizando Programación Orientada a Objetos (P.O.O.). Las funciones relativas a los algoritmos de los distintos algoritmos, así como las funciones de lectura de firmas las han desarrollado miembros del G.U.T.I. Ingeniería Técnica en Sistemas de Telecomunicación

El papel continúa siendo el medio más utilizado por todos nosotros para acompañar y transmitir la información, aún a pesar de las nuevas tecnologías. No obstante, los procesos de digitalización se están acercando rápidamente a las empresas. Actualmente, muchas de ellas, han decidido reducir drásticamente el flujo de papel a través de la digitalización, a pesar de su elevado coste y su impacto negativo en la productividad del empleado. Pero ciertos documentos, en los cuales existe una firma manuscrita, suelen quedar fuera de este proceso de digitalización. El motivo se debe, a que la digitalización de la firma, históricamente ha carecido de apoyo jurídico y legal, por lo que obliga a las empresas a seguir manteniendo sus documentos y transacciones en formato papel. La aparición de la nueva ley que regula de forma definitiva la firma digital o electrónica, abre multitud de puertas para favorecer esa nueva corriente de digitalización. El alcance de este proyecto se centra en el estudio, y evaluación de tres algoritmos: GMM(Modelo de Mezcla de Gaussianas), DTW (Dynamic Time Warping) y DTW+GMM(mezcla de los dos algoritmos anteriores), con el fin de obtener las tasas de error para verificar si una firma es verdadera o falsa. Ingeniería Técnica en Sonido e Imagen

Como toda tecnología que busca una implantación segura, fiable, y eficaz, la biometría necesita de la estandarización. Esa estandarización ha de tener a su vez maneras seguras, fiables, y eficaces de probarse. Esta será la tarea que podemos proclamar principal objetivo del proyecto. Numerosos proyectos del ámbito de la Biometría son llevados a cabo en el departamento de Tecnología Electrónica, de modo que la realización del presente trabajo se ha apoyado en herramientas en las que otras personas ya han estado o están trabajando. La aplicación desarrollada que se explica en este documento se ha probado con los BSP generados por el Grupo Universitario de Tecnologías de la Identificación (GUTI), sobre modalidades biométricas basadas en Iris y Huella, comprobando que se cumple la norma ISO/IEC 19784‐1 que regula la especificación Biometric Application Programming Interface (en adelante BioAPI) en su versión 2.0. El objetivo del proyecto es desarrollar una aplicación con la que, dado un algoritmo de identificación biométrica, se evalúe si cumple con el API biométrico definido en ISO/IEC 19784‐1. Ese algoritmo de identificación biométrica en este caso serán dos, que corresponden a los BSP mencionados en el apartado anterior. Los BSP están basados en: 1) reconocimiento de la huella dactilar 2) reconocimiento de iris ocular. Dado el incremento actual de este tipo de técnicas, es cada vez más necesario poder comprobar de un modo rápido y fiable que cumplen con los estándares que internacionalmente se estipulan. El cumplimiento de dicha norma garantiza una seguridad y facilidad de adaptación de aplicaciones distintas y en lugares distintos. La mayor parte del trabajo, pues, se ha centrado en el desarrollo del algoritmo que consigue comunicarse con los BSP y chequea en que medida cumplen con las normas de conformidad. Ingeniería Técnica en Electrónica