{"id":107410,"date":"2018-03-11T10:31:45","date_gmt":"2018-03-11T10:31:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/normalizacion-estada%c2%adstica-para-fusion-biometrica-multimodal\/"},"modified":"2018-03-11T10:31:45","modified_gmt":"2018-03-11T10:31:45","slug":"normalizacion-estada%c2%adstica-para-fusion-biometrica-multimodal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/biometria\/normalizacion-estada%c2%adstica-para-fusion-biometrica-multimodal\/","title":{"rendered":"Normalizaci\u00f3n estad\u00edstica para fusi\u00f3n biom\u00e9trica multimodal"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Pascual Ejarque Monserrate <\/strong><\/h2>\n<p>Los sistemas de reconocimiento biom\u00e9trico utilizan ciertas caracter\u00edsticas humanas como la voz, los rasgos faciales, la huella dactilar, el iris o la geometr\u00eda de la mano para identificar a un individuo o verificar su identidad. Dichos sistemas se han desarrollado de forma individual para cada una de estas modalidades biom\u00e9tricas hasta llegar a obtener unos niveles notables de rendimiento. los sistemas biom\u00e9tricos multimodales combinan diversas modalidades en un sistema de reconocimiento \u00fanico. La fusi\u00f3n multimodal permite mejorar los resultados obtenidos por una sola caracter\u00edstica biom\u00e9trica y hacen el sistema m\u00e1s robusto a ruidos e interferencias y m\u00e1s resistente a posibles ataques. La fusi\u00f3n se puede realizar a nivel de las se\u00f1ales adquiridas por los distintos sensores, de los par\u00e1metros obtenidos para cada modalidad, de las puntuaciones proporcionadas por expertos unimodales o de la decisi\u00f3n tomada por dichos expertos. en la fusi\u00f3n a nivel de par\u00e1metros o puntuaciones es necesario homogeneizar las caracter\u00edsticas provenientes de las diferentes modalidades biom\u00e9tricas de manera previa al proceso de fusi\u00f3n. A este proceso de homogeneizaci\u00f3n se le denomina normalizaci\u00f3n y se ha demostrado determinante en la obtenci\u00f3n de buenos resultados de reconocimiento en los sistemas multimodales. en esta tesis, se presentan diversos m\u00e9todos de normalizaci\u00f3n que modifican la estad\u00edstica de par\u00e1metros o puntuaciones. En primer lugar, se propone la normalizaci\u00f3n de la media y la varianza de las puntuaciones unimodales por medio de transformaciones afines que tienen en cuenta las estad\u00edsticas separadas de las puntuaciones de clientes e impostores. En este \u00e1mbito se presenta la normalizaci\u00f3n conjunta de medias, que iguala las medias de las puntuaciones de clientes e impostores para todas las modalidades biom\u00e9tricas. tambi\u00e9n se han propuesto t\u00e9cnicas que minimizan la suma de las varianzas de las puntuaciones multimodales de clientes e impostores. Estas t\u00e9cnicas han obtenido buenos resultados en un sistema bimodal de fusi\u00f3n de puntuaciones de espectro de voz e im\u00e1genes faciales y se ha demostrado que una reducci\u00f3n de las varianzas multimodales puede comportar un mejor resultado de reconocimiento.  por otro lado, se ha utilizado la ecualizaci\u00f3n de histograma, un m\u00e9todo ampliamente utilizado en el tratamiento de im\u00e1genes, como t\u00e9cnica de normalizaci\u00f3n. Para ello, se han ecualizado los histogramas de las caracter\u00edsticas unimodales sobre diversas funciones de referencia. En primer lugar, se ha utilizado el histograma de las puntuaciones de una de las modalidades biom\u00e9tricas como referencia en el proceso de ecualizaci\u00f3n. Esta t\u00e9cnica se ha mostrado especialmente efectiva al combinarla con m\u00e9todos de fusi\u00f3n basados en la ponderaci\u00f3n de las puntuaciones unimodales. en una segunda aproximaci\u00f3n, se han ecualizado las caracter\u00edsticas biom\u00e9tricas a funciones previamente establecidas, en concreto, a una gaussiana y a una doble gaussiana. La ecualizaci\u00f3n a gaussiana ha obtenido buenos resultados como normalizaci\u00f3n en sistemas de fusi\u00f3n de par\u00e1metros. La ecualizaci\u00f3n de doble gaussiana se ha dise\u00f1ado espec\u00edficamente para la normalizaci\u00f3n de puntuaciones. Las dos gaussianas representan los l\u00f3bulos de las puntuaciones de clientes e impostores que se pueden observar en los histogramas unimodales. Se han probado diferentes variantes para determinar las varianzas de dichas gaussianas. las t\u00e9cnicas de normalizaci\u00f3n estad\u00edstica presentadas en esta tesis se han probado utilizando diferentes estrategias y t\u00e9cnicas para la fusi\u00f3n, tanto para bases de datos quim\u00e9ricas como para una base de datos multimodal. Adem\u00e1s, la fusi\u00f3n se ha realizado a diferentes niveles, en concreto, a nivel de puntuaciones para diferentes escenarios multimodales incluyendo caracter\u00edsticas de espectro voz, prosodia y caras, y a los niveles de par\u00e1metros, puntuaciones y decisi\u00f3n en el entorno del proyecto agatha.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Normalizaci\u00f3n estad\u00edstica para fusi\u00f3n biom\u00e9trica multimodal<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Normalizaci\u00f3n estad\u00edstica para fusi\u00f3n biom\u00e9trica multimodal <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Pascual Ejarque Monserrate <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 17\/03\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Francisco Javier Hernando Pericas<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: climent Nadeu camprubi <\/li>\n<li>marcos Faundez zanuy (vocal)<\/li>\n<li>Juli\u00e1n Fierrez aguilar (vocal)<\/li>\n<li>Javier Rodr\u00edguez saeta (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Pascual Ejarque Monserrate Los sistemas de reconocimiento biom\u00e9trico utilizan ciertas caracter\u00edsticas humanas como la voz, los rasgos 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