Evidence evaluation in fingerprint comparison and automated fingerprint identification systems: modeling between finger variability

In the context of the investigation of the use of automated fingerprint identification systems (AFIS) for the evaluation of fingerprint evidence, the current study presents investigations into the variability of scores from an AFIS system when fingermarks from a known donor are compared to fingerprints that are not from the same source. The ultimate goal is to propose a model, based on likelihood ratios, which allows the evaluation of mark-to-print comparisons. In particular, this model, through its use of AFIS technology, benefits from the possibility of using a large amount of data, as well as from an already built-in proximity measure, the AFIS score. More precisely, the numerator of the LR is obtained from scores issued from comparisons between impressions from the same source and showing the same minutia configuration. The denominator of the LR is obtained by extracting scores from comparisons of the questioned mark with a database of non-matching sources. This paper focuses solely on the assignment of the denominator of the LR. We refer to it by the generic term of between-finger variability. The issues addressed in this paper in relation to between-finger variability are the required sample size, the influence of the finger number and general pattern, as well as that of the number of minutiae included and their configuration on a given finger. Results show that reliable estimation of between-finger variability is feasible with 10,000 scores. These scores should come from the appropriate finger number/general pattern combination as defined by the mark. Furthermore, strategies of obtaining between-finger variability when these elements cannot be conclusively seen on the mark (and its position with respect to other marks for finger number) have been presented. These results immediately allow case-by-case estimation of the between-finger variability in an operational setting.

Automated fingerprint identification systems : technology and policy issues /

"NCJ-104342."

Subject identification via ECG fiducial-based systems:influence of the type of QT interval correction

Electrocardiography (ECG) has been recently proposed as biometric trait for identification purposes. Intra-individual variations of ECG might affect identification performance. These variations are mainly due to Heart Rate Variability (HRV). In particular, HRV causes changes in the QT intervals along the ECG waveforms. This work is aimed at analysing the influence of seven QT interval correction methods (based on population models) on the performance of ECG-fiducial-based identification systems. In addition, we have also considered the influence of training set size, classifier, classifier ensemble as well as the number of consecutive heartbeats in a majority voting scheme. The ECG signals used in this study were collected from thirty-nine subjects within the Physionet open access database. Public domain software was used for fiducial points detection. Results suggested that QT correction is indeed required to improve the performance. However, there is no clear choice among the seven explored approaches for QT correction (identification rate between 0.97 and 0.99). MultiLayer Perceptron and Support Vector Machine seemed to have better generalization capabilities, in terms of classification performance, with respect to Decision Tree-based classifiers. No such strong influence of the training-set size and the number of consecutive heartbeats has been observed on the majority voting scheme.

Current Trends in Pan-European Identity Management Systems

The demand for electronic identity has grown as a result of governments? promotion of e-Government, in which the citizen-public administration relationship often has a strictly personal nature and requires digital identification systems that are univocal, secure, and global. The management of this identity by public administrations is an important challenge, accentuated when interoperability among public administrations of different countries become necessary. In this paper current trends in pan-euroean identity management systems are analysized and a outlook of the future European scenary is shown.

Contributions to Speech Analytics based on Speech Recognition and Topic Identification

La última década ha sido testigo de importantes avances en el campo de la tecnología de reconocimiento de voz. Los sistemas comerciales existentes actualmente poseen la capacidad de reconocer habla continua de múltiples locutores, consiguiendo valores aceptables de error, y sin la necesidad de realizar procedimientos explícitos de adaptación. A pesar del buen momento que vive esta tecnología, el reconocimiento de voz dista de ser un problema resuelto. La mayoría de estos sistemas de reconocimiento se ajustan a dominios particulares y su eficacia depende de manera significativa, entre otros muchos aspectos, de la similitud que exista entre el modelo de lenguaje utilizado y la tarea específica para la cual se está empleando. Esta dependencia cobra aún más importancia en aquellos escenarios en los cuales las propiedades estadísticas del lenguaje varían a lo largo del tiempo, como por ejemplo, en dominios de aplicación que involucren habla espontánea y múltiples temáticas. En los últimos años se ha evidenciado un constante esfuerzo por mejorar los sistemas de reconocimiento para tales dominios. Esto se ha hecho, entre otros muchos enfoques, a través de técnicas automáticas de adaptación. Estas técnicas son aplicadas a sistemas ya existentes, dado que exportar el sistema a una nueva tarea o dominio puede requerir tiempo a la vez que resultar costoso. Las técnicas de adaptación requieren fuentes adicionales de información, y en este sentido, el lenguaje hablado puede aportar algunas de ellas. El habla no sólo transmite un mensaje, también transmite información acerca del contexto en el cual se desarrolla la comunicación hablada (e.g. acerca del tema sobre el cual se está hablando). Por tanto, cuando nos comunicamos a través del habla, es posible identificar los elementos del lenguaje que caracterizan el contexto, y al mismo tiempo, rastrear los cambios que ocurren en estos elementos a lo largo del tiempo. Esta información podría ser capturada y aprovechada por medio de técnicas de recuperación de información (information retrieval) y de aprendizaje de máquina (machine learning). Esto podría permitirnos, dentro del desarrollo de mejores sistemas automáticos de reconocimiento de voz, mejorar la adaptación de modelos del lenguaje a las condiciones del contexto, y por tanto, robustecer al sistema de reconocimiento en dominios con condiciones variables (tales como variaciones potenciales en el vocabulario, el estilo y la temática). En este sentido, la principal contribución de esta Tesis es la propuesta y evaluación de un marco de contextualización motivado por el análisis temático y basado en la adaptación dinámica y no supervisada de modelos de lenguaje para el robustecimiento de un sistema automático de reconocimiento de voz. Esta adaptación toma como base distintos enfoque de los sistemas mencionados (de recuperación de información y aprendizaje de máquina) mediante los cuales buscamos identificar las temáticas sobre las cuales se está hablando en una grabación de audio. Dicha identificación, por lo tanto, permite realizar una adaptación del modelo de lenguaje de acuerdo a las condiciones del contexto. El marco de contextualización propuesto se puede dividir en dos sistemas principales: un sistema de identificación de temática y un sistema de adaptación dinámica de modelos de lenguaje. Esta Tesis puede describirse en detalle desde la perspectiva de las contribuciones particulares realizadas en cada uno de los campos que componen el marco propuesto: _ En lo referente al sistema de identificación de temática, nos hemos enfocado en aportar mejoras a las técnicas de pre-procesamiento de documentos, asimismo en contribuir a la definición de criterios más robustos para la selección de index-terms. – La eficiencia de los sistemas basados tanto en técnicas de recuperación de información como en técnicas de aprendizaje de máquina, y específicamente de aquellos sistemas que particularizan en la tarea de identificación de temática, depende, en gran medida, de los mecanismos de preprocesamiento que se aplican a los documentos. Entre las múltiples operaciones que hacen parte de un esquema de preprocesamiento, la selección adecuada de los términos de indexado (index-terms) es crucial para establecer relaciones semánticas y conceptuales entre los términos y los documentos. Este proceso también puede verse afectado, o bien por una mala elección de stopwords, o bien por la falta de precisión en la definición de reglas de lematización. En este sentido, en este trabajo comparamos y evaluamos diferentes criterios para el preprocesamiento de los documentos, así como también distintas estrategias para la selección de los index-terms. Esto nos permite no sólo reducir el tamaño de la estructura de indexación, sino también mejorar el proceso de identificación de temática. – Uno de los aspectos más importantes en cuanto al rendimiento de los sistemas de identificación de temática es la asignación de diferentes pesos a los términos de acuerdo a su contribución al contenido del documento. En este trabajo evaluamos y proponemos enfoques alternativos a los esquemas tradicionales de ponderado de términos (tales como tf-idf ) que nos permitan mejorar la especificidad de los términos, así como también discriminar mejor las temáticas de los documentos. _ Respecto a la adaptación dinámica de modelos de lenguaje, hemos dividimos el proceso de contextualización en varios pasos. – Para la generación de modelos de lenguaje basados en temática, proponemos dos tipos de enfoques: un enfoque supervisado y un enfoque no supervisado. En el primero de ellos nos basamos en las etiquetas de temática que originalmente acompañan a los documentos del corpus que empleamos. A partir de estas, agrupamos los documentos que forman parte de la misma temática y generamos modelos de lenguaje a partir de dichos grupos. Sin embargo, uno de los objetivos que se persigue en esta Tesis es evaluar si el uso de estas etiquetas para la generación de modelos es óptimo en términos del rendimiento del reconocedor. Por esta razón, nosotros proponemos un segundo enfoque, un enfoque no supervisado, en el cual el objetivo es agrupar, automáticamente, los documentos en clusters temáticos, basándonos en la similaridad semántica existente entre los documentos. Por medio de enfoques de agrupamiento conseguimos mejorar la cohesión conceptual y semántica en cada uno de los clusters, lo que a su vez nos permitió refinar los modelos de lenguaje basados en temática y mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento. – Desarrollamos diversas estrategias para generar un modelo de lenguaje dependiente del contexto. Nuestro objetivo es que este modelo refleje el contexto semántico del habla, i.e. las temáticas más relevantes que se están discutiendo. Este modelo es generado por medio de la interpolación lineal entre aquellos modelos de lenguaje basados en temática que estén relacionados con las temáticas más relevantes. La estimación de los pesos de interpolación está basada principalmente en el resultado del proceso de identificación de temática. – Finalmente, proponemos una metodología para la adaptación dinámica de un modelo de lenguaje general. El proceso de adaptación tiene en cuenta no sólo al modelo dependiente del contexto sino también a la información entregada por el proceso de identificación de temática. El esquema usado para la adaptación es una interpolación lineal entre el modelo general y el modelo dependiente de contexto. Estudiamos también diferentes enfoques para determinar los pesos de interpolación entre ambos modelos. Una vez definida la base teórica de nuestro marco de contextualización, proponemos su aplicación dentro de un sistema automático de reconocimiento de voz. Para esto, nos enfocamos en dos aspectos: la contextualización de los modelos de lenguaje empleados por el sistema y la incorporación de información semántica en el proceso de adaptación basado en temática. En esta Tesis proponemos un marco experimental basado en una arquitectura de reconocimiento en ‘dos etapas’. En la primera etapa, empleamos sistemas basados en técnicas de recuperación de información y aprendizaje de máquina para identificar las temáticas sobre las cuales se habla en una transcripción de un segmento de audio. Esta transcripción es generada por el sistema de reconocimiento empleando un modelo de lenguaje general. De acuerdo con la relevancia de las temáticas que han sido identificadas, se lleva a cabo la adaptación dinámica del modelo de lenguaje. En la segunda etapa de la arquitectura de reconocimiento, usamos este modelo adaptado para realizar de nuevo el reconocimiento del segmento de audio. Para determinar los beneficios del marco de trabajo propuesto, llevamos a cabo la evaluación de cada uno de los sistemas principales previamente mencionados. Esta evaluación es realizada sobre discursos en el dominio de la política usando la base de datos EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions - Sesiones Plenarias del Parlamento Europeo) del proyecto europeo TC-STAR. Analizamos distintas métricas acerca del rendimiento de los sistemas y evaluamos las mejoras propuestas con respecto a los sistemas de referencia. ABSTRACT The last decade has witnessed major advances in speech recognition technology. Today’s commercial systems are able to recognize continuous speech from numerous speakers, with acceptable levels of error and without the need for an explicit adaptation procedure. Despite this progress, speech recognition is far from being a solved problem. Most of these systems are adjusted to a particular domain and their efficacy depends significantly, among many other aspects, on the similarity between the language model used and the task that is being addressed. This dependence is even more important in scenarios where the statistical properties of the language fluctuates throughout the time, for example, in application domains involving spontaneous and multitopic speech. Over the last years there has been an increasing effort in enhancing the speech recognition systems for such domains. This has been done, among other approaches, by means of techniques of automatic adaptation. These techniques are applied to the existing systems, specially since exporting the system to a new task or domain may be both time-consuming and expensive. Adaptation techniques require additional sources of information, and the spoken language could provide some of them. It must be considered that speech not only conveys a message, it also provides information on the context in which the spoken communication takes place (e.g. on the subject on which it is being talked about). Therefore, when we communicate through speech, it could be feasible to identify the elements of the language that characterize the context, and at the same time, to track the changes that occur in those elements over time. This information can be extracted and exploited through techniques of information retrieval and machine learning. This allows us, within the development of more robust speech recognition systems, to enhance the adaptation of language models to the conditions of the context, thus strengthening the recognition system for domains under changing conditions (such as potential variations in vocabulary, style and topic). In this sense, the main contribution of this Thesis is the proposal and evaluation of a framework of topic-motivated contextualization based on the dynamic and non-supervised adaptation of language models for the enhancement of an automatic speech recognition system. This adaptation is based on an combined approach (from the perspective of both information retrieval and machine learning fields) whereby we identify the topics that are being discussed in an audio recording. The topic identification, therefore, enables the system to perform an adaptation of the language model according to the contextual conditions. The proposed framework can be divided in two major systems: a topic identification system and a dynamic language model adaptation system. This Thesis can be outlined from the perspective of the particular contributions made in each of the fields that composes the proposed framework: _ Regarding the topic identification system, we have focused on the enhancement of the document preprocessing techniques in addition to contributing in the definition of more robust criteria for the selection of index-terms. – Within both information retrieval and machine learning based approaches, the efficiency of topic identification systems, depends, to a large extent, on the mechanisms of preprocessing applied to the documents. Among the many operations that encloses the preprocessing procedures, an adequate selection of index-terms is critical to establish conceptual and semantic relationships between terms and documents. This process might also be weakened by a poor choice of stopwords or lack of precision in defining stemming rules. In this regard we compare and evaluate different criteria for preprocessing the documents, as well as for improving the selection of the index-terms. This allows us to not only reduce the size of the indexing structure but also to strengthen the topic identification process. – One of the most crucial aspects, in relation to the performance of topic identification systems, is to assign different weights to different terms depending on their contribution to the content of the document. In this sense we evaluate and propose alternative approaches to traditional weighting schemes (such as tf-idf ) that allow us to improve the specificity of terms, and to better identify the topics that are related to documents. _ Regarding the dynamic language model adaptation, we divide the contextualization process into different steps. – We propose supervised and unsupervised approaches for the generation of topic-based language models. The first of them is intended to generate topic-based language models by grouping the documents, in the training set, according to the original topic labels of the corpus. Nevertheless, a goal of this Thesis is to evaluate whether or not the use of these labels to generate language models is optimal in terms of recognition accuracy. For this reason, we propose a second approach, an unsupervised one, in which the objective is to group the data in the training set into automatic topic clusters based on the semantic similarity between the documents. By means of clustering approaches we expect to obtain a more cohesive association of the documents that are related by similar concepts, thus improving the coverage of the topic-based language models and enhancing the performance of the recognition system. – We develop various strategies in order to create a context-dependent language model. Our aim is that this model reflects the semantic context of the current utterance, i.e. the most relevant topics that are being discussed. This model is generated by means of a linear interpolation between the topic-based language models related to the most relevant topics. The estimation of the interpolation weights is based mainly on the outcome of the topic identification process. – Finally, we propose a methodology for the dynamic adaptation of a background language model. The adaptation process takes into account the context-dependent model as well as the information provided by the topic identification process. The scheme used for the adaptation is a linear interpolation between the background model and the context-dependent one. We also study different approaches to determine the interpolation weights used in this adaptation scheme. Once we defined the basis of our topic-motivated contextualization framework, we propose its application into an automatic speech recognition system. We focus on two aspects: the contextualization of the language models used by the system, and the incorporation of semantic-related information into a topic-based adaptation process. To achieve this, we propose an experimental framework based in ‘a two stages’ recognition architecture. In the first stage of the architecture, Information Retrieval and Machine Learning techniques are used to identify the topics in a transcription of an audio segment. This transcription is generated by the recognition system using a background language model. According to the confidence on the topics that have been identified, the dynamic language model adaptation is carried out. In the second stage of the recognition architecture, an adapted language model is used to re-decode the utterance. To test the benefits of the proposed framework, we carry out the evaluation of each of the major systems aforementioned. The evaluation is conducted on speeches of political domain using the EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions) database from the European TC-STAR project. We analyse several performance metrics that allow us to compare the improvements of the proposed systems against the baseline ones.

Entropy feature extraction of EEG signals for automatic person identification

The use of human brain electroencephalography (EEG) signals for automatic person identi cation has been investigated for a decade. It has been found that the performance of an EEG-based person identication system highly depends on what feature to be extracted from multi-channel EEG signals. Linear methods such as Power Spectral Density and Autoregressive Model have been used to extract EEG features. However these methods assumed that EEG signals are stationary. In fact, EEG signals are complex, non-linear, non-stationary, and random in nature. In addition, other factors such as brain condition or human characteristics may have impacts on the performance, however these factors have not been investigated and evaluated in previous studies. It has been found in the literature that entropy is used to measure the randomness of non-linear time series data. Entropy is also used to measure the level of chaos of braincomputer interface systems. Therefore, this thesis proposes to study the role of entropy in non-linear analysis of EEG signals to discover new features for EEG-based person identi- cation. Five dierent entropy methods including Shannon Entropy, Approximate Entropy, Sample Entropy, Spectral Entropy, and Conditional Entropy have been proposed to extract entropy features that are used to evaluate the performance of EEG-based person identication systems and the impacts of epilepsy, alcohol, age and gender characteristics on these systems. Experiments were performed on the Australian EEG and Alcoholism datasets. Experimental results have shown that, in most cases, the proposed entropy features yield very fast person identication, yet with compatible accuracy because the feature dimension is low. In real life security operation, timely response is critical. The experimental results have also shown that epilepsy, alcohol, age and gender characteristics have impacts on the EEG-based person identication systems.

RFID per al control de vehicles en àrees de trànsit restringit

En aquest projecte s'ha dissenyat un sistema informàtic per controlar els esdeveniments produïts per vehicles en zones de trànsit restringit i zones de càrrega i descàrrega. La tecnologia utilitzada és RFID (Radio Frequency Identification Vehicles). Pel que fa al maquinari del projecte, s'ha desenvolupat un sistema a partir d'una placa amb un microcontrolador. Amb aquesta placa es simulen els esdeveniments i s'envien a una màquina amb estructura PC via port Sèrie. Finalment, aquesta màquina processa els esdeveniments rebuts, i els envia a través de la xarxa Ethernet a un servidor central. Pel que fa al programari del projecte, s'ha dissenyat una aplicació web amb llenguatge PHP que processarà les dades rebudes des de la màquina via Ethernet. Un cop l'aplicació rep les dades dels esdeveniments, aquesta s'encarrega d'introduir-les a la base de dades, de manera que aquesta es mantingui actualitzada en tot moment. A més, aquesta aplicació ha de permetre consultar totes les dades sobre els esdeveniments produïts, de manera que es guardi un historial d'aquests

Sistemes logístics de codificació i identificació, i perspectives de futur

Comptar amb sistemes sofisticats de gestió o programes ERP (Enterprise Resource Planning) no és suficient per a les organitzacions. Per a què aquests recursos donin resultats adequats i actualitzats, la informació d’entrada ha de llegir-se de forma automàtica, per aconseguir estalviar en recursos, eliminació d’errors i assegurar el compliment de la qualitat. Per aquest motiu és important comptar amb eines i serveis d’identificació automàtica i col•lecció de dades. Els principals objectius a assolir (a partir de la introducció al lector de la importància dels sistemes logístics d’identificació en un entorn global d’alta competitivitat), són conèixer i comprendre el funcionament de les tres principals tecnologies existents al mercat (codis de barres lineals, codis de barres bidimensionals i sistemes RFID), veure en quin estat d’implantació es troba cadascuna i les seves principals aplicacions. Un cop realitzat aquest primer estudi es pretén comparar les tres tecnologies per o poder obtenir perspectives de futur en l’àmbit de l’autoidentificació. A partir de la situació actual i de les necessitats de les empreses, juntament amb el meravellós món que sembla obrir la tecnologia RFID (Radio Frequency Identification), la principal conclusió a la que s’arribarà és que malgrat les limitacions tècniques dels codis de barres lineals, aquests es troben completament integrats a tota la cadena logística gràcies a l’estandarització i la utilització d’un llenguatge comú, sota el nom de simbologies GTIN (Global Trade Item Number), durant tota la cadena de subministres que garanteixen total traçabilitat dels productes gràcies en part a la gestió de les bases de dades i del flux d’informació. La tecnologia RFUD amb l’EPC (Electronic Product Code) supera aquestes limitacions, convertint-se en el màxim candidat per a substituir els limitats codis de barres. Tot i això, RFID, amb l’EPC, no serà un adequat identificador logístic fins que es superin importants barreres, com són la falta d’estandarització i l’elevat cost d’implantació.

Disseny de circuit de proves de traçabilitat amb rfid

ITENE és un institut tecnològic de recerca situat a Paterna (València). Té una plantapilot especialitzada en logística on les empreses que ho vulguin (mitjançant convenis,en règim de lloguer, etc.), poden utilitzar les instal•lacions (magatzem intel•ligent,aplicacions RFID, etc.), per provar els seus productes i simular processos de logística itraçabilitat.En aquesta planta s'ha detectat la necessitat de poder provar nous productes cometiquetes, detectors i processadors equipats amb tecnologia RFID (Identificació perRadiofreqüència). Aquesta tecnologia consisteix en passar informació que conté unaetiqueta “intel•ligent” cap a un terminal (PC) mitjançant uns detectors que, perproximitat, poden llegir la informació. Per exemple, quan un camió ple de mercaderiesprèviament etiquetades, passa per un pòrtic amb detectors RFID, es genera unainformació que passa directament a un terminal. Al moment es pot saber què porta elcamió, quantitat, color, mides, etc. Si això es combina amb un ERP, es pot descomptarde l'estoc en temps real. De fet s'utilitza per moltes aplicacions logística, control deprocessos de fabricació, traçabilitat de productes, etc.Per aquest motiu, ITENE, mitjançant el contacte de AIFOS SOLUTIONS S.L (empresaespecialitzada en RFID) ha encarregat un sistema de transportadors de banda per provarnoves solucions.L'objecte del present projecte consisteix en el disseny i automatització d'un sistema de 4cintes transportadores 2 elevadors per tal de fer un circuit tancat per moure caixes en un“bucle” de forma automàtica. L'objectiu és “llençar” caixes plenes de productes (etiquetats amb RFID) mitjançant untransportador equipat amb un pòrtic que té instal•lats diversos detectors de radiofreqüència,i poder-ne provar la correcta detecció a diferents velocitats. Un “buffer” s'encarrega desubministrar les caixes d'una en una que, un cop acabat el circuit, tornen al lloc d'on hansortit. Per donar un producte per bo, es realitzen tests de diverses hores i se n'obté unaestadística de lectures bones/dolentes. Si la ràtio és la desitjada es dóna per bo elproducte.Per aconseguir un disseny correcte s'ha utilitzat diferents eines CAD per dimensionar elsistema de transportadors i els seus elements. Tota l'aplicació està realitzada en 3Dmitjançant el software AutoCAD 3D. L'abast d'aquest projecte inclourà la solució mecànica i pneumàtica del sistema, aixícom el seu muntatge i tot el referent a les normes de seguretat per tal que el sistemacompleixi la normativa referida a la seguretat de màquines

Teknisen tukkukaupan asiakastoimitusprosessin hallinta ja kehittäminen

Työn tavoitteena oli kartoittaa teknisen tukkukaupan asiakastoimitusprosessin eri vaiheet ja tarjota ratkaisuvaihtoehtoja kuljetusvirheisiin johtavien prosessin vaiheiden kehittämiseksi ja asiakastyytyväisyyden parantamiseksi. Tutkimuksen taustamateriaalia analysoimalla saatiin perusteet käytännön selvitystyön rajaamiseksi pakkaus-, lähettämö- ja lastaustoimintaan sekä kuljetusliikkeiden toimintatapojen tarkasteluun. Selvitystyön perusteella tehtiin johtopäätös, että kuljetusvirheisiin johtavien virhelähteiden ei voida konkreettisesti osoittaa olevan jossain tietyssä prosessin vaiheessa. Merkittävimpiä ongelmakohtia ovat lähettämötoiminnan kontrolloimattomuus sekä lähtevän tavaran puutteelliset merkinnät ja huolimaton käsittely. Tämän seurauksena keskeisiä kuljetusvirheitä ovat tuotteiden katoaminen ja rikkoutuminen. Tutkimustuloksena todetaan, että hyvin organisoidun lähettämötyöskentelyn, selkeiden merkintöjen ja elektronisten seurantajärjestelmien avulla on mahdollista parantaa asiakastoimitusprosessin hallittavuutta sekä vähentää virheiden määrää merkittävästi. Työn lopuksi tehtiin Access –tietokannasta saatuun reaaliaikaiseen reklamaatiodataan perustuva analyysi. Analyysi vahvisti sen, että kuljetusvirheiden määrässä tai syissä ei ole tapahtunut olennaisia muutoksia tutkimuksen aikana eli tutkimustulokset ovat valideja. Analyysiin perustuen tehtiin myös johtopäätös, että tulevaisuudessa pitää panostaa keräilyvirheiden määrän vähentämiseen analysoimalla niiden taustalla olevia tekijöitä.

Sistemes logístics de codificació i identificació, i perspectives de futur

Comptar amb sistemes sofisticats de gestió o programes ERP (Enterprise Resource Planning) no és suficient per a les organitzacions. Per a què aquests recursos donin resultats adequats i actualitzats, la informació d’entrada ha de llegir-se de forma automàtica, per aconseguir estalviar en recursos, eliminació d’errors i assegurar el compliment de la qualitat. Per aquest motiu és important comptar amb eines i serveis d’identificació automàtica i col•lecció de dades. Els principals objectius a assolir (a partir de la introducció al lector de la importància dels sistemes logístics d’identificació en un entorn global d’alta competitivitat), són conèixer i comprendre el funcionament de les tres principals tecnologies existents al mercat (codis de barres lineals, codis de barres bidimensionals i sistemes RFID), veure en quin estat d’implantació es troba cadascuna i les seves principals aplicacions. Un cop realitzat aquest primer estudi es pretén comparar les tres tecnologies per o poder obtenir perspectives de futur en l’àmbit de l’autoidentificació. A partir de la situació actual i de les necessitats de les empreses, juntament amb el meravellós món que sembla obrir la tecnologia RFID (Radio Frequency Identification), la principal conclusió a la que s’arribarà és que malgrat les limitacions tècniques dels codis de barres lineals, aquests es troben completament integrats a tota la cadena logística gràcies a l’estandarització i la utilització d’un llenguatge comú, sota el nom de simbologies GTIN (Global Trade Item Number), durant tota la cadena de subministres que garanteixen total traçabilitat dels productes gràcies en part a la gestió de les bases de dades i del flux d’informació. La tecnologia RFUD amb l’EPC (Electronic Product Code) supera aquestes limitacions, convertint-se en el màxim candidat per a substituir els limitats codis de barres. Tot i això, RFID, amb l’EPC, no serà un adequat identificador logístic fins que es superin importants barreres, com són la falta d’estandarització i l’elevat cost d’implantació.

Tecnología RFID en Colombia, un negocio con muchas oportunidades

Este trabajo busca identificar y definir porque la tecnología RFID puede ser un buen negocio de oportunidad en el mercado Colombiano, cada vez esté, está más enfocado en generar procesos de mejora continua que produzcan eficiencia al interior de las organizaciones, actualmente el uso de la tecnología es una herramienta clave para que las organizaciones se mantengan a la vanguardia. Con base en el estudio vemos que la tecnología RFID, genera eficiencia en el flujo de la información, mejora el control de inventarios y genera seguridad en estos, además de la disminución en los procesos y operaciones, e incrementa la velocidad en la toma de decisiones, por otro lado existe un mercado a explotar que es el de los hoteles, en la medida en que estos pueden controlar sus inventarios de objetos como sabanas, cobijas, etc. Evitando perder estos productos por robos. Un problema de esta tecnología son los altos costos, que impiden que empresas medianas y pequeñas puedan invertir en estos procesos.

Identificação de uma planta de corrente de um motor de indução utilizando redes de base radial

The present work describes the use of a mathematical tool to solve problems arising from control theory, including the identification, analysis of the phase portrait and stability, as well as the temporal evolution of the plant s current induction motor. The system identification is an area of mathematical modeling that has as its objective the study of techniques which can determine a dynamic model in representing a real system. The tool used in the identification and analysis of nonlinear dynamical system is the Radial Basis Function (RBF). The process or plant that is used has a mathematical model unknown, but belongs to a particular class that contains an internal dynamics that can be modeled.Will be presented as contributions to the analysis of asymptotic stability of the RBF. The identification using radial basis function is demonstrated through computer simulations from a real data set obtained from the plant