Propuesta, implementación y evaluación de la biometría de firma en el aire como sistema de verificación en teléfonos móviles

En esta tesis doctoral se propone una técnica biométrica de verificación en teléfonos móviles consistente en realizar una firma en el aire con la mano que sujeta el teléfono móvil. Los acelerómetros integrados en el dispositivo muestrean las aceleraciones del movimiento de la firma en el aire, generando tres señales temporales que pueden utilizarse para la verificación del usuario. Se proponen varios enfoques para la implementación del sistema de verificación, a partir de los enfoques más utilizados en biometría de firma manuscrita: correspondencia de patrones, con variantes de los algoritmos de Needleman-Wusch (NW) y Dynamic Time Warping (DTW), modelos ocultos de Markov (HMM) y clasificador estadístico basado en Máquinas de Vector Soporte (SVM). Al no existir bases de datos públicas de firmas en el aire y con el fin de evaluar los métodos propuestos en esta tesis doctoral, se han capturado dos con distintas características; una con falsificaciones reales a partir del estudio de las grabaciones de usuarios auténticos y otra con muestras de usuarios obtenidas en diferentes sesiones a lo largo del tiempo. Utilizando estas bases de datos se han evaluado una gran cantidad de algoritmos para implementar un sistema de verificación basado en firma en el aire. Esta evaluación se ha realizado de acuerdo con el estándar ISO/IEC 19795, añadiendo el caso de verificación en mundo abierto no incluido en la norma. Además, se han analizado las características que hacen que una firma sea suficientemente segura. Por otro lado, se ha estudiado la permanencia de las firmas en el aire a lo largo del tiempo, proponiendo distintos métodos de actualización, basados en una adaptación dinámica del patrón, para mejorar su rendimiento. Finalmente, se ha implementado un prototipo de la técnica de firma en el aire para teléfonos Android e iOS. Los resultados de esta tesis doctoral han tenido un gran impacto, generando varias publicaciones en revistas internacionales, congresos y libros. La firma en el aire ha sido nombrada también en varias revistas de divulgación, portales de noticias Web y televisión. Además, se han obtenido varios premios en competiciones de ideas innovadoras y se ha firmado un acuerdo de explotación de la tecnología con una empresa extranjera. ABSTRACT This thesis proposes a biometric verification technique on mobile phones consisting on making a signature in the air with the hand holding a mobile phone. The accelerometers integrated in the device capture the movement accelerations, generating three temporal signals that can be used for verification. This thesis suggests several approaches for implementing the verification system, based on the most widely used approaches in handwritten signature biometrics: template matching, with a lot of variations of the Needleman- Wusch (NW) and Dynamic Time Warping (DTW) algorithms, Hidden Markov Models (HMM) and Supported Vector Machines (SVM). As there are no public databases of in-air signatures and with the aim of assessing the proposed methods, there have been captured two databases; one. with real falsification attempts from the study of recordings captured when genuine users made their signatures in front of a camera, and other, with samples obtained in different sessions over a long period of time. These databases have been used to evaluate a lot of algorithms in order to implement a verification system based on in-air signatures. This evaluation has been conducted according to the standard ISO/IEC 19795, adding the open-set verification scenario not included in the norm. In addition, the characteristics of a secure signature are also investigated, as well as the permanence of in-air signatures over time, proposing several updating strategies to improve its performance. Finally, a prototype of in-air signature has been developed for iOS and Android phones. The results of this thesis have achieved a high impact, publishing several articles in SCI journals, conferences and books. The in-air signature deployed in this thesis has been also referred in numerous media. Additionally, this technique has won several awards in the entrepreneurship field and also an exploitation agreement has been signed with a foreign company.

Fast human pose estimation using 3D Zernike descriptors

Markerless video-based human pose estimation algorithms face a high-dimensional problem that is frequently broken down into several lower-dimensional ones by estimating the pose of each limb separately. However, in order to do so they need to reliably locate the torso, for which they typically rely on time coherence and tracking algorithms. Their losing track usually results in catastrophic failure of the process, requiring human intervention and thus precluding their usage in real-time applications. We propose a very fast rough pose estimation scheme based on global shape descriptors built on 3D Zernike moments. Using an articulated model that we configure in many poses, a large database of descriptor/pose pairs can be computed off-line. Thus, the only steps that must be done on-line are the extraction of the descriptors for each input volume and a search against the database to get the most likely poses. While the result of such process is not a fine pose estimation, it can be useful to help more sophisticated algorithms to regain track or make more educated guesses when creating new particles in particle-filter-based tracking schemes. We have achieved a performance of about ten fps on a single computer using a database of about one million entries.

Analysis of pattern recognition and dimensionality reduction techniques for odor biometrics

In this paper, we analyze the performance of several well-known pattern recognition and dimensionality reduction techniques when applied to mass-spectrometry data for odor biometric identification. Motivated by the successful results of previous works capturing the odor from other parts of the body, this work attempts to evaluate the feasibility of identifying people by the odor emanated from the hands. By formulating this task according to a machine learning scheme, the problem is identified with a small-sample-size supervised classification problem in which the input data is formed by mass spectrograms from the hand odor of 13 subjects captured in different sessions. The high dimensionality of the data makes it necessary to apply feature selection and extraction techniques together with a simple classifier in order to improve the generalization capabilities of the model. Our experimental results achieve recognition rates over 85% which reveals that there exists discriminatory information in the hand odor and points at body odor as a promising biometric identifier.

Speed-independent gait identification for mobile devices

Due to the intensive use of mobile phones for diferent purposes, these devices usually contain condential information which must not be accessed by another person apart from the owner of the device. Furthermore, the new generation phones commonly incorporate an accelerometer which may be used to capture the acceleration signals produced as a result of owner s gait. Nowadays, gait identication in basis of acceleration signals is being considered as a new biometric technique which allows blocking the device when another person is carrying it. Although distance based approaches as Euclidean distance or dynamic time warping have been applied to solve this identication problem, they show di±culties when dealing with gaits at diferent speeds. For this reason, in this paper, a method to extract an average template from instances of the gait at diferent velocities is presented. This method has been tested with the gait signals of 34 subjects while walking at diferent motion speeds (slow, normal and fast) and it has shown to improve the performance of Euclidean distance and classical dynamic time warping.

Estudio y análisis comparativo de las actuales técnicas biométricas

El siguiente Trabajo Fin de Master se divide en tres partes, siempre, alrededor de la identificación biométrica. Esta ciencia aprovecha que existen ciertas características biológicas o conductuales singulares e inalterables, por lo que pueden ser analizados y medidos para crear una huella biométrica. Estas características son difíciles de perder, transferir u olvidar y son perdurables en el tiempo. En la primera de las partes se ofrecerá una visión sobre la importancia histórica de esta ciencia, desde los primeros vestigios humanos, en la zona de Mesopotamia, pasando por los grandes innovadores y precursores de la identificación biométrica, como Bertillon, Galton, Vucetich, etc. auspiciados por una finalidad mayoritariamente criminalística o policiaca, hasta la gran revolución a finales del siglo pasado, en las que técnicas que parecían ciencia ficción se hicieron realidad. En el siguiente apartado se analizaran las 6 principales técnicas que se usan actualmente, realizando una mirada más profunda en los principios naturales, fisiológicos y físicos sobre los que se basan se expondrán las tendencias futuras sobre las que trabajara la industria para el desarrollo de técnicas más seguras, menos invasivas y más transparentes para los usuarios finales. Estas como ha pasado a lo largo de la historia sonaran increíbles, pero una vez más la raza humana conseguirá materializarlas e introducirlas en su día a día. Para finalizar y después de este estudio en detalle, se intentará realizar una comparación y análisis basados en las más importantes características para las técnicas biométricas, fiabilidad, facilidad, usurpación, aceptación y estabilidad, etc. ABSTRACT The following Master's Thesis is divided into three parts, always, about biometric identification. This science fail that certain biological or behavioural characteristics unique and unchangeable, so it can be analysed and measured to create a biometric fingerprint. These features are hard to miss, or forget to transfer and are enduring in time. In the first part a vision of the historical importance of this science are offered, from the earliest human remains in the area of Mesopotamia, to the great innovators and pioneers of biometric identification, such as Bertillon, Galton, Vucetich, etc. . sponsored a largely forensic or detective purpose, until the great revolution in the late nineteenth century, in which techniques that seemed science fiction became reality. The following section will analyse the 6 main techniques currently in use, making a deeper look at the natural, physiological and physical principles on which future trends are based on the industry to work for the development of techniques will be discussed more safer, less invasive and more transparent to end users. Such as has happened throughout history sounded amazing, but once again the human race get materialize and introduce them in their day to day. Finally and after the study in detail, and try to make a comparison based on the most important features for biometric technologies, reliability, ease, alienation, acceptance and stability analysis etc..

Correlación de medidas de diversos sistemas de sensores inalámbricos a través del uso de smartphone

Este Proyecto Fin de Grado se centra en la definición de unos interfaces y el desarrollo de unos módulos que los ofrezcan y que permitan desarrollar un sistema para Smartphone mediante el que se puedan obtener medidas tanto de dispositivos biométricos como de una red inalámbrica de sensores (WSN – Wireless Sensor Network). Estos dos tipos de medidas deben poder ser mostradas de manera que se observe gráficamente su correlación espacio-temporal. Por tanto, estos interfaces ofrecen, principalmente, la posibilidad de gestionar un número indeterminado de dispositivos biométricos y tomar medidas de ellos, además de mecanismos de almacenamiento para dichas medidas. También existe la posibilidad de crear una representación gráfica de dichas medidas. Por último, se desarrolla un interfaz para obtener información proveniente de una red de sensores inalámbricos instalada en un determinado entorno en el cual el usuario estará realizando sus propias medidas. Además, se lleva a cabo la creación de la aplicación comentada, que hace uso de las interfaces especificadas, para realizar la correlación de las medidas. La aplicación permite al usuario mantener una lista de dispositivos, pudiendo consultar los parámetros de configuración de los mismos y tomar las medidas de aquellos que desee. Podrá visualizar en todo momento las medidas que se van realizando, y, por último, podrá representarlas gráficamente en pantalla. Los interfaces están creados de forma que sean flexibles de modo que puedan añadirse nuevas funciones en un futuro y permitan ser utilizados para diferentes aplicaciones. Los módulos que ofrecen estos interfaces están desarrollados para cumplir todas las funcionalidades que esperamos llevar a cabo en la aplicación creada. ABSTRACT. This Final Degree Project is focused on the definition of a set of interfaces, together with the implementation of the modules that comply with them, with the aim of creating a smartphone-based system to obtain measurements from both biometric devices and a wireless sensor network (WSN). These two types of measurements have to be graphically shown in order to observe their spatial and temporal correlation. Thus, the main purpose of the aforementioned interfaces is to manage an indeterminate number of biometric devices in order to obtain and store the measurements provided by them. There is also the possibility of creating a graphical representation of the data. In addition to all this, an interface has been developed for obtaining the information coming from a wireless sensor network deployed in the area where the user is taking his/her measurements. Also as part of the work performed, the smartphone application that utilizes the specified interfaces has been implemented, in order to actually perform the measurements correlation. This application allows the user to maintain the biometric devices list and control their configuration, including the activation of the measurements taking process. These data can be visualized anytime and, moreover, they can be represented graphically in the smartphone screen. The design of the interfaces is flexible in the sense that new functionality may be easily added to them in the future and new applications with different purposes may make use of them. The modules implemented as part of this Final Degree Project have been developed in order to comply with all the requirements of the smartphone system described above.

Relation of Lagragian structures and drifter dynamics in the Gulf of Mexico

We use a Lagrangian descriptor (the so called function M) which measures the length of particle trajectories on the ocean surface over a given interval of time. With this tool we identify the Lagrangian skeleton of the flow and compare it on three datasets over the Gulf of Mexico during the year 2010. The satellite altimetry data used come from AVISO and simulations from HYCOM GOMl0.04 experiments 30.1 and 31.0. We contrast the Lagrangian structure and transport using the evolution of several surface drifters. We show that the agreement in relevant cases between Lagrangian structures and dynamics of drifters depends on the quality of the data on the studied area.

Desarrollo de un sistema de reconocimiento facial

El objetivo principal alrededor del cual se desenvuelve este proyecto es el desarrollo de un sistema de reconocimiento facial. Entre sus objetivos específicos se encuentran: realizar una primera aproximación sobre las técnicas de reconocimiento facial existentes en la actualidad, elegir una aplicación donde pueda ser útil el reconocimiento facial, diseñar y desarrollar un programa en MATLAB que lleve a cabo la función de reconocimiento facial, y evaluar el funcionamiento del sistema desarrollado. Este documento se encuentra dividido en cuatro partes: INTRODUCCIÓN, MARCO TEÓRICO, IMPLEMENTACIÓN, y RESULTADOS, CONCLUSIONES Y LÍNEAS FUTURAS. En la primera parte, se hace una introducción relativa a la actualidad del reconocimiento facial y se comenta brevemente sobre las técnicas existentes para desarrollar un sistema biométrico de este tipo. En ella se justifican también aquellas técnicas que acabaron formando parte de la implementación. En la segunda parte, el marco teórico, se explica la estructura general que tiene un sistema de reconocimiento biométrico, así como sus modos de funcionamiento, y las tasas de error utilizadas para evaluar y comparar su rendimiento. Así mismo, se lleva a cabo una descripción más profunda sobre los conceptos y métodos utilizados para efectuar la detección y reconocimiento facial en la tercera parte del proyecto. La tercera parte abarca una descripción detallada de la solución propuesta. En ella se explica el diseño, características y aplicación de la implementación; que trata de un programa elaborado en MATLAB con interfaz gráfica, y que utiliza cuatro sistemas de reconocimiento facial, basados cada uno en diferentes técnicas: Análisis por componentes principales, análisis lineal discriminante, wavelets de Gabor, y emparejamiento de grafos elásticos. El programa ofrece además la capacidad de crear y editar una propia base de datos con etiquetas, dándole aplicación directa sobre el tema que se trata. Se proponen además una serie de características con el objetivo de ampliar y mejorar las funcionalidades del programa diseñado. Dentro de dichas características destaca la propuesta de un modo de verificación híbrido aplicable a cualquier rama de la biometría y un programa de evaluación capaz de medir, graficar, y comparar las configuraciones de cada uno de los sistemas de reconocimiento implementados. Otra característica destacable es la herramienta programada para la creación de grafos personalizados y generación de modelos, aplicable a reconocimiento de objetos en general. En la cuarta y última parte, se presentan al principio los resultados obtenidos. En ellos se contemplan y analizan las comparaciones entre las distintas configuraciones de los sistemas de reconocimiento implementados para diferentes bases de datos (una de ellas formada con imágenes con condiciones de adquisición no controladas). También se miden las tasas de error del modo de verificación híbrido propuesto. Finalmente, se extraen conclusiones, y se proponen líneas futuras de investigación. ABSTRACT The main goal of this project is to develop a facial recognition system. To meet this end, it was necessary to accomplish a series of specific objectives, which were: researching on the existing face recognition technics nowadays, choosing an application where face recognition might be useful, design and develop a face recognition system using MATLAB, and measure the performance of the implemented system. This document is divided into four parts: INTRODUCTION, THEORTICAL FRAMEWORK, IMPLEMENTATION, and RESULTS, CONCLUSSIONS AND FUTURE RESEARCH STUDIES. In the first part, an introduction is made in relation to facial recognition nowadays, and the techniques used to develop a biometric system of this kind. Furthermore, the techniques chosen to be part of the implementation are justified. In the second part, the general structure and the two basic modes of a biometric system are explained. The error rates used to evaluate and compare the performance of a biometric system are explained as well. Moreover, a description of the concepts and methods used to detect and recognize faces in the third part is made. The design, characteristics, and applications of the systems put into practice are explained in the third part. The implementation consists in developing a program with graphical user interface made in MATLAB. This program uses four face recognition systems, each of them based on a different technique: Principal Component Analysis (PCA), Fisher’s Linear Discriminant (FLD), Gabor wavelets, and Elastic Graph Matching (EGM). In addition, with this implementation it is possible to create and edit one´s tagged database, giving it a direct application. Also, a group of characteristics are proposed to enhance the functionalities of the program designed. Among these characteristics, three of them should be emphasized in this summary: A proposal of an hybrid verification mode of a biometric system; and an evaluation program capable of measuring, plotting curves, and comparing different configurations of each implemented recognition system; and a tool programmed to create personalized graphs and models (tagged graph associated to an image of a person), which can be used generally in object recognition. In the fourth and last part of the project, the results of the comparisons between different configurations of the systems implemented are shown for three databases (One of them created with pictures taken under non-controlled environments). The error rates of the proposed hybrid verification mode are measured as well. Finally, conclusions are extracted and future research studies are proposed.

Measurements of different acoustic conditions in small rectangular rooms

Impulse response measurements are carried out in laboratory facilities at Ecophon, Sweden, simulating a typical classroom with varying suspended ceilings and furniture arrangements. The aim of these measurements is to build a reliable database of acoustical parameters in order to have enough data to validate the new acoustical simulation tool which is under development at Danmarks Tekniske Universitet, Denmark. The different classroom configurations are also simulated using ODEON Room Acoustics software and are compared with the measurements. The resulting information is essential for the development of the acoustical simulation tool because it will enable the elimination of prediction errors, especially those below the Schroeder frequency. The surface impedance of the materials used during the experiments is measured in a Kundt’s tube at DTU, in order to characterize them as accurately as possible at the time of incorporation into the model. A brief study about porous materials frequently used in classrooms is presented. Wide diferences are found between methods of measuring absorption coefficients and local or extended assumptions. RESUMEN. Mediciones de Respuesta al Impulso son llevadas a cabo en las instalaciones con que cuenta la empresa Ecophon en su sede central de Hyllinge, Suecia. En una de sus salas, se recrean diferentes configuraciones típicas de aula, variando la altura y composición de los techos, colocando paneles absorbentes de pared e incluyendo diferentes elementos mobiliario como pupitres y sillas. Tres diferentes materiales absorbentes porosos de 15, 20 y 50 mm de espesor, son utilizados como techos suspendidos así como uno de 40 mm es utilizado en forma de paneles. Todas las medidas son realizadas de acuerdo al estándar ISO 3382, utilizando 12 combinaciones de fuente sonora y micrófono para cada configuración, así como respetando las distancias entre ellos establecidas en la norma. El objetivo de toda esta serie de medidas es crear una base de datos de parámetros acústicos tales como tiempo de reverberación, índice de claridad o índice de inteligibilidad medidos bajo diferentes configuraciones con el objeto de que éstos sirvan de referencia para la validación de una nueva herramienta de simulación acústica llamada PARISM que está siendo desarrollada en este momento en la Danmarks Tekniske Universitet de Copenhague. Esta herramienta tendrá en cuenta la fase, tanto en propagación como en reflexión, así como el comportamiento angulodependiente de los materiales y la difusión producida por las superficies. Las diferentes configuraciones de aula recreadas en Hyllinge, son simuladas también utilizando el software de simulación acústica ODEON con el fin de establecer comparaciones entre medidas y simulaciones para discutir la validez de estas ultimas. La información resultante es esencial para el desarrollo de la nueva herramienta de simulación, especialmente los resultados por debajo de la frecuencia de corte de Schroeder, donde ODEON no produce predicciones precisas debido a que no tiene en cuenta la fase ni en propagación ni en reflexión. La impedancia de superficie de los materiales utilizados en los experimentos, todos ellos fabricados por la propia empresa Ecophon, es medida utilizando un tubo de Kundt. De este modo, los coeficientes de absorción de incidencia aleatoria son calculados e incorporados a las simulaciones. Además, estos coeficientes también son estimados mediante el modelo empírico de Miki, con el fin de ser comparados con los obtenidos mediante otros métodos. Un breve estudio comparativo entre coeficientes de absorción obtenidos por diversos métodos y el efecto producido por los materiales absorbentes sobre los tiempos de reverberación es realizado. Grandes diferencias son encontradas, especialmente entre los métodos de tubo de impedancia y cámara reverberante. La elección de reacción local o extendida a la hora de estimar los coeficientes también produce grandes diferencias entre los resultados. Pese a que la opción de absorción angular es activada en todas las simulaciones realizadas con ODEON para todos los materiales, los resultados son mucho más imprecisos de lo esperado a la hora de compararlos con los valores extraidos de las medidas de Respuesta al Impulso. En salas como las recreadas, donde una superficie es mucho más absorbente que las demás, las ondas sonoras tienden a incidir en la superficie altamente absorbente desde ángulos de incidencia muy pequeños. En este rango de ángulos de incidencia, las absorciones que presentan los materiales absorbentes porosos estudiados son muy pequeñas, pese a que sus valores de coeficientes de absorción de incidencia aleatoria son altos. Dado que como descriptor de las superficies en ODEON se utiliza el coeficiente de absorción de incidencia aleatoria, los tiempos de reverberación son siempre subestimados en las simulaciones, incluso con la opción de absorción angular activada. Esto es debido a que el algoritmo que ejecuta esta opción, solo tiene en cuenta el tamaño y posición de las superficies, mientras que el comportamiento angulodependiente es diferente para cada material. Es importante destacar, que cuando la opción es activada, los tiempos simulados se asemejan más a los medidos, por lo tanto esta característica sí produce ciertas mejoras pese a no modelar la angulodependencia perfectamente. Por otra parte, ODEON tampoco tiene en cuenta el fenómeno de difracción, ni acepta longitudes de superficie menores de una longitud de onda a frecuencias medias (30 cm) por lo que en las configuraciones que incluyen absorbentes de pared, los cuales presentan un grosor de 4 cm que no puede ser modelado, los tiempos de reverberación son siempre sobreestimados. Para evitar esta sobreestimación, diferentes métodos de correción son analizados. Todas estas deficiencias encontradas en el software ODEON, resaltan la necesidad de desarrollar cuanto antes la herramienta de simulación acústica PARISM, la cual será capaz de predecir el comportamiento del campo sonoro de manera precisa en este tipo de salas, sin incrementar excesivamente el tiempo de cálculo. En cuanto a los parámetros extraidos de las mediciones de Respuesta al Impulso, bajo ninguna de las configuraciones recreadas los tiempos de reverberación cumplen con las condiciones establecidas por la regulación danesa en materia de edificación. Es importante destacar que los experimentos son llevados a cabo en un edificio construido para uso industrial, en el que, pese a contar con un buen aislamiento acústico, los niveles de ruido pueden ser superiores a los existentes dentro del edificio donde finalmente se ubique el aula. Además, aunque algunos elementos de mobiliario como pupitres y sillas son incluidos, en una configuración real de aula normalmente aparecerían algunos otros como taquillas, que no solo presentarían una mayor absorción, sino que también dispersarían las ondas incidentes produciendo un mejor funcionamiento del techo absorbente. Esto es debido a que las ondas incidirían en el techo desde una mayor variedad de ángulos, y no solo desde ángulos cercanos a la dirección paralela al techo, para los cuales los materiales presentan absorciones muy bajas o casi nulas. En relación a los otros parámetros como índice de claridad o índice de inteligibilidad extraidos de las medidas, no se han podido extraer conclusiones válidas dada la falta de regulación existente. Sin embargo, el efecto que produce sobre ellos la inclusión de techos, paneles de pared y mobiliario sí es analizada, concluyendo que, como era de esperar, los mejores resultados son obtenidos cuando todos los elementos están presentes en la sala en el mismo momento.

Study and analysis of the Leap Motion sensor and the Software Development Kit (SDK) for the implementation of visual Human Computer Interfaces

En este proyecto, se presenta un informe técnico sobre la cámara Leap Motion y el Software Development Kit correspondiente, el cual es un dispositivo con una cámara de profundidad orientada a interfaces hombre-máquina. Esto es realizado con el propósito de desarrollar una interfaz hombre-máquina basada en un sistema de reconocimiento de gestos de manos. Después de un exhaustivo estudio de la cámara Leap Motion, se han realizado diversos programas de ejemplo con la intención de verificar las capacidades descritas en el informe técnico, poniendo a prueba la Application Programming Interface y evaluando la precisión de las diferentes medidas obtenidas sobre los datos de la cámara. Finalmente, se desarrolla un prototipo de un sistema de reconocimiento de gestos. Los datos sobre la posición y orientación de la punta de los dedos obtenidos de la Leap Motion son usados para describir un gesto mediante un vector descriptor, el cual es enviado a una Máquina Vectores Soporte, utilizada como clasificador multi-clase.

Development of a visual object tracking system using a compressive sensing framework for modeling the appearance

En el presente trabajo se aborda el problema del seguimiento de objetos, cuyo objetivo es encontrar la trayectoria de un objeto en una secuencia de video. Para ello, se ha desarrollado un método de seguimiento-por-detección que construye un modelo de apariencia en un dominio comprimido usando una nueva e innovadora técnica: “compressive sensing”. La única información necesaria es la situación del objeto a seguir en la primera imagen de la secuencia. El seguimiento de objetos es una aplicación típica del área de visión artificial con un desarrollo de bastantes años. Aun así, sigue siendo una tarea desafiante debido a varios factores: cambios de iluminación, oclusión parcial o total de los objetos y complejidad del fondo de la escena, los cuales deben ser considerados para conseguir un seguimiento robusto. Para lidiar lo más eficazmente posible con estos factores, hemos propuesto un algoritmo de tracking que entrena un clasificador Máquina Vector Soporte (“Support Vector Machine” o SVM en sus siglas en inglés) en modo online para separar los objetos del fondo de la escena. Con este fin, hemos generado nuestro modelo de apariencia por medio de un descriptor de características muy robusto que describe los objetos y el fondo devolviendo un vector de dimensiones muy altas. Por ello, se ha implementado seguidamente un paso para reducir la dimensionalidad de dichos vectores y así poder entrenar nuestro clasificador en un dominio mucho menor, al que denominamos domino comprimido. La reducción de la dimensionalidad de los vectores de características se basa en la teoría de “compressive sensing”, que dice que una señal con poca dispersión (pocos componentes distintos de cero) puede estar bien representada, e incluso puede ser reconstruida, a partir de un conjunto muy pequeño de muestras. La teoría de “compressive sensing” se ha aplicado satisfactoriamente en este trabajo y diferentes técnicas de medida y reconstrucción han sido probadas para evaluar nuestros vectores reducidos, de tal forma que se ha verificado que son capaces de preservar la información de los vectores originales. También incluimos una actualización del modelo de apariencia del objeto a seguir, mediante el reentrenamiento de nuestro clasificador en cada cuadro de la secuencia con muestras positivas y negativas, las cuales han sido obtenidas a partir de la posición predicha por el algoritmo de seguimiento en cada instante temporal. El algoritmo propuesto ha sido evaluado en distintas secuencias y comparado con otros algoritmos del estado del arte de seguimiento, para así demostrar el éxito de nuestro método.

Histograms of oriented gradients for fast on-board vehicle verification

Histograms of Oriented Gradients (HoGs) provide excellent results in object detection and verification. However, their demanding processing requirements bound their applicability in some critical real-time scenarios, such as for video-based on-board vehicle detection systems. In this work, an efficient HOG configuration for pose-based on-board vehicle verification is proposed, which alleviates both the processing requirements and required feature vector length without reducing classification performance. The impact on classification of some critical configuration and processing parameters is in depth analyzed to propose a baseline efficient descriptor. Based on the analysis of its cells contribution to classification, new view-dependent cell-configuration patterns are proposed, resulting in reduced descriptors which provide an excellent balance between performance and computational requirements, rendering higher verification rates than other works in the literature.

Depth-based face recognition using local quantized patterns adapted for range data

A depth-based face recognition algorithm specially adapted to high range resolution data acquired by the new Microsoft Kinect 2 sensor is presented. A novel descriptor called Depth Local Quantized Pattern descriptor has been designed to make use of the extended range resolution of the new sensor. This descriptor is a substantial modification of the popular Local Binary Pattern algorithm. One of the main contributions is the introduction of a quantification step, increasing its capacity to distinguish different depth patterns. The proposed descriptor has been used to train and test a Support Vector Machine classifier, which has proven to be able to accurately recognize different people faces from a wide range of poses. In addition, a new depth-based face database acquired by the new Kinect 2 sensor have been created and made public to evaluate the proposed face recognition system.

Optimized HOG for on-road video based vehicle verification

Vision-based object detection from a moving platform becomes particularly challenging in the field of advanced driver assistance systems (ADAS). In this context, onboard vision-based vehicle verification strategies become critical, facing challenges derived from the variability of vehicles appearance, illumination, and vehicle speed. In this paper, an optimized HOG configuration for onboard vehicle verification is proposed which not only considers its spatial and orientation resolution, but descriptor processing strategies and classification. An in-depth analysis of the optimal settings for HOG for onboard vehicle verification is presented, in the context of SVM classification with different kernels. In contrast to many existing approaches, the evaluation is realized in a public and heterogeneous database of vehicle and non-vehicle images in different areas of the road, rendering excellent verification rates that outperform other similar approaches in the literature.

Estudio de verificación biométrica de voz

En este proyecto estudia la posibilidad de realizar una verificación de locutor por medio de la biometría de voz. En primer lugar se obtendrán las características principales de la voz, que serían los coeficientes MFCC, partiendo de una base de datos de diferentes locutores con 10 muestras por cada locutor. Con estos resultados se procederá a la creación de los clasificadores con los que luego testearemos y haremos la verificación. Como resultado final obtendremos un sistema capaz de identificar si el locutor es el que buscamos o no. Para la verificación se utilizan clasificadores Support Vector Machine (SVM), especializado en resolver problemas biclase. Los resultados demuestran que el sistema es capaz de verificar que un locutor es quien dice ser comparándolo con el resto de locutores disponibles en la base de datos. ABSTRACT. Verification based on voice features is an important task for a wide variety of applications concerning biometric verification systems. In this work, we propose a human verification though the use of their voice features focused on supervised training classification algorithms. To this aim we have developed a voice feature extraction system based on MFCC features. For classification purposed we have focused our work in using a Support Vector Machine classificator due to it’s optimization for biclass problems. We test our system in a dataset composed of various individuals of di↵erent gender to evaluate our system’s performance. Experimental results reveal that the proposed system is capable of verificating one individual against the rest of the dataset.