Análisis de las características de identificación biométrica de la escritura manuscrita y mecanográfica

• Autores: Marino Tapiador Mateos
• Directores de la Tesis: Juan Alberto Sigüenza Pizarro (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2006
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Ramón S. Dorronsoro (presid.), Javier Ortega García (secret.), Vicente López Soto (voc.), Marcos Faúndez Zanuy (voc.), Angel Sánchez Vera de Quinto (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
• Resumen

  • En esta investigación se ha realizado un análisis dentro de la biometría dinámica, en el área que denominaremos como biometría de la escritura. El enfoque es un enfoque integral de las capacidades biométricas del proceso humano de la escritura, abarcando tanto el fenómeno de la escritura en su forma manuscrita como en su forma mecanográfica. Ambos procesos en realidad se fundamentan en un mismo procedimiento de generación, constituido por un ciclo reglamentado donde se produce la generación de la idea, la estimulación neuro-muscular y la supervisión del movimiento, todo ello de forma continuada.

    El objetivo de esta investigación ha sido la realización de un análisis delas capacidades identificativas del proceso general de la escritura, abordándose en primer lugar la vertiente mecánica del proceso, más sencilla para afrontar posteriormente el análisis más profundo del proceso de escritura manuscrito, que goza de mayor complejidad e información discriminatoria.

    En la investigación se ha realizado en primer lugar un estudio de la capacidad de identificación del proceso de tecleo, la llamada dinámica de tecleo, utilizando teclados de escritura mecánicos o electrónicos estandarizados hoy día en los ordenadores personales. Se ha generado como resultado de la investigación un prototipo de sistema de este tipo para comercio electrónico de tipo Business-to-Custonmer (B2C) denominado BIOWER, que implementa una arquitectura por capas Cliente/Servidor para Internet. Se utilizan tecnologías abiertas y estandarizadas, no-intrusivas, para los clientes. El módulo de reconocimiento permite la utilización de un modelo basado en clasificación de patrones mediante conjuntos borrosos (fuzzy), o bien mediante un modelo estadístico puro. Soporta muestras de tecleo utilizando tiempos entre pulsaciones (interkey times) o bien utilizando tiempos de pulsaciones (holdkey times), o ambos simultáneamente.

    Tras esto la investigación dio paso al análisis de