Identificación de personas a partir de un sistema biométrico bimodal audio-visual

Simple item page
dc.contributor.advisorMayhua López, Efraín Tito
dc.contributor.authorQuispe Vergaray, Yanelly Karol
dc.date.accessioned2017-11-13T15:05:20Z
dc.date.available2017-11-13T15:05:20Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractLa presente tesis de grado propone el desarrollo de un sistema biométrico audio-visual para el reconocimiento e identificación de personas. La parte del audio corresponde al reconocimiento del locutor y la parte visual al reconocimiento de rostro. En el caso del reconocimiento de locutor se hace uso de los Coeficientes Cepstrales a escala de frecuencia Mel (MFCC) para la etapa de la extracción de características, en esta misma etapa se hizo uso de la técnica de Normalización de Media Cepstral (CMN) para mejorar el porcentaje de reconocimiento del hablante, así mismo, se utilizó la técnica de las mezclas gaussianas (GMM) para la etapa de la clasificación, la cual entrena un modelo que permite la identificación del hablante. En el caso del reconocimiento de rostro se hace uso de los eigenface para la etapa de extracción de características así mismo se utilizó la distancia euclidiana para el reconocimiento. Ambas biometrías son combinadas de forma lineal mediante la normalización z-score, que permite asignar pesos distintos en un amplio rango de valores, siendo la del rostro la de mayor rango con respecto a la de la voz, debido a su mayor robustez en el proceso de la adquisición. Los resultados obtenidos mediante la experimentación han demostrado que con el sistema bimodal se obtiene un 95.63% de acierto en la identificación de personas. Así mismo el porcentaje de acierto de la voz alcanzó un 90.35%, mayor al obtenido al porcentaje de acierto del rostro, el cual fue de 89%. Por consecuencia, los resultados demuestran que los sistemas bimodales son más robustos que los sistemas unimodales al lograr un mejor desempeño en términos de seguridad.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.other1057605
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12590/15496
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCSPes_PE
dc.subjectSistemas biométricoses_PE
dc.subjectCoeficientes cepstrales a escala de frecuencia Mel (MFCC)es_PE
dc.subjectModelo de mezclas Gaussianas (GMM)es_PE
dc.subjectEigenfacees_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05es_PE
dc.titleIdentificación de personas a partir de un sistema biométrico bimodal audio-visuales_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Electrónica y de Telecomunicacioneses_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica San Pablo. Facultad de Ingeniería y Computaciónes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Electrónico y de Telecomunicacioneses_PE
thesis.degree.programEscuela Profesional de Ingeniería Electrónica y de Telecomunicacioneses_PE
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
QUISPE_VERGARAY_YAN_IDE.pdf
Size:
1.84 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Tesis - Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones