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Tecnologías Biométricas Aplicadas a la Seguridad.
Merino Tapiador Mateos
(Autor)
·
Juan A. Sigüenza
(Autor)
·
Ra-Ma S.A. Editorial Y Publicaciones
· Tapa Blanda
Tecnologías Biométricas Aplicadas a la Seguridad. - Marino Tapiador Mateos,Juan A. Sigüenza Pizarro
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Reseña del libro "Tecnologías Biométricas Aplicadas a la Seguridad."
En el lapso de unos pocos años, con el atentado del 11-S contra las torres gemelas como uno de sus puntos de inflexión, el interés de la sociedad por utilizar patrones biométricos para identificar o verificar la autenticidad de las personas ha sufrido un aumento drástico, que se refleja no solamente en novelas, películas y series de TV, sino también en la aparición de diversas aplicaciones prácticas. Ya no nos es extraño oír hablar de pasaportes y carnés de identidad que incluyan características biométricas, si bien es cierto que siempre habían incluido dos de ellas: la foto del rostro y la huella dactilar. También comienza a ser frecuente la existencia de sistemas de acceso a instalaciones, ordenadores y teléfonos móviles mediante huella dactilar, a cajeros automáticos mediante iris, la utilización forense del reconocimiento de la escritura, voz y firma, etc.En este libro un grupo representativo de investigadores especializados en este campo, todos ellos profesores de universidades españolas, han acometido la tarea de presentar al lector interesado, al estudiante y al investigador de otras áreas afines, el estado del arte de la biometría y sus aplicaciones a la seguridad. Se efectúa un interesante recorrido sobre las técnicas biométricas más utilizadas en la actualidad, tanto en su vertiente estática como dinámica. Los autores desean mediante esta primera obra en lengua española sobre Biometría compartir sus experiencias con los potenciales lectores y acercarles a un mundo fascinante y en expansión permanente, como demuestra el auge de congresos y publicaciones internacionales sobre la materia que han tenido lugar en los últimos años. ÍNDICE PRÓLOGOPARTE I: ASPECTOS GENERALES DE LA BIOMETRÍACAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN A LA BIOMETRÍA¿Qué es la biometría?DefinicionesHistoria de la BiometríaEl cuerpo humano y la biometría¿Por qué la biometría?Ventajas de la Biometría frente a los métodos tradicionales deautenticaciónTérminos y procesos biométricos claveTecnologías biométricasRecopilación de datosTransmisión de datosProcesamiento de señalesAlmacenamiento de la informaciónToma de decisiónEvaluación y rendimientoBibliografíaCAPÍTULO 2: RECONOCIMIENTO DE PATRONESIntroducción al reconocimiento de patronesIntroducción y campos de aplicación.Dificultad intrínseca del reconocimiento de patronesAproximaciones al reconocimiento de patronesEsquema general de un sistema de reconocimiento de patronesExtracción de característicasSeparabilidad entre clasesSelección de característicasSelección secuencial hacia delanteEliminación secuencial hacia atrásProyección de los vectores de característicasAnálisis en componentes principales (PCA)Análisis discriminante lineal (LDA)Ejemplo de análisis PCA y LDA sobre vectores de dimensión 2Reducción de la dimensionalidad mediante redes neuronalesMomentos estadísticosDetección de objetos por correlaciónMedidas de distanciaMétodos de clasificaciónClasificación basada en semejanzaClasificación basada en una medida probabilísticaClasificación basada en crear fronteras de decisiónBibliografíaCAPÍTULO 3: EVALUACIÓN DE SISTEMAS BIOMÉTRICOSIntroducciónOrganización del capítuloPlanificando la evaluaciónDefiniciones previasClasificación de la muestraTipo de evaluaciónTarea a abordarFactores que afectan al rendimientoPolíticas de inscripción/operaciónLos datosDefiniciones previasDatos del clienteDatos de impostoresImpostores genuinosImpostores simuladosTamaño del conjunto de pruebaMedición del rendimiento del sistemaValidación de la muestraErrores en la etapa de clasificaciónRepresentación gráfica del rendimientoEl sistema en un númeroRendimiento del algoritmo de particiónErrores en la decisión finalProductividad del sistemaAnálisis estadístico de resultadosSensibilidad frente a cambiosConfianza en las estimaciones de los erroresAproximación gaussianaTécnica del bootstrapAgradecimientosBibliografíaBibliografía adicionalPARTE II : BIOMETRÍA ESTÁTICACAPÍTULO 4: HUELLA DACTILARIntroducciónLa dactiloscopia. Antecedentes históricosCaracterización y clasificación de las huellas dactilaresEstudio del autentificadorClasificaciónEtapa de clasificaciónDispositivos de adquisiciónTecnología ópticaTecnología capacitivaTecnología ultrasónicaSoftware de soporteReconocimiento de huellas dactilaresEl proceso de identificación huellaPreprocesado de la imagenAdelgazamiento (thinning)DepuraciónExtracción de característicasEtapa de reconocimientoCaracterísticas del sistemaTasas de reconocimientoSistemas implantados en la actualidadMétodos de ataque y defensa del sistemaMétodos para atacar al sistemaMétodos para defender al sistemaBibliografíaBibliografía adicionalCAPÍTULO 5: IRIS Y RETINAIntroducciónAnatomía del OjoReconocimiento del Iris ocularPotencialidad del Iris para identificaciónNacimiento y evolución de la técnicaCaptura de la imagen del IrisPre-procesado del IrisDetección del borde externo del IrisDetección del borde interno del IrisExtracción de características mediante filtros de GaborAdaptación del Iris detectadoAlgoritmo de extracción mediante filtros de GaborExtracción de características por transformada WaveletAdaptación del Iris para extracción por circunferenciaExtracción por circunferenciaAdaptación de la imagen para extracción por corona circularExtracción por corona circularVerificación: Método y ResultadosBase de DatosResultados con Filtros de Gabor CircunferenciaResultados con Corona CircularIdentificación por escaneo de RetinaSoluciones comercialesConclusionesBibliografíaCAPÍTULO 6: GEOMETRÍA DE LA MANOIntroducciónEstructura de la manoTrabajos realizados anteriormenteMétodo de capturaPlataformaPre-procesado de la imagenExtracción de característicasDiscriminabilidad de las característicasVerificación y resultadosBase de datosResultados con distancia EuclídeaResultados con distancia de HammingResultados con GMMsConclusionesBibliografíaPARTE III: BIOMETRÍA DINÁMICACAPÍTULO 7: RECONOCIMIENTO DE LOCUTORIntroducción: La señal de vozCaracterísticas de la señal de vozNaturaleza de la señal de vozArticulación de los sonidos vocalesRepresentación espectral de la vozEl carácter específico de los formantesLa información especifica del locutorInformación del hablante en la señal de vozNiveles de información en la identidad del locutorVariabilidad de los parámetros determinantes de la identidadSistemas de reconocimiento automático de locutoresPrincipio de funcionamientoClasificación de sistemasAlgoritmos de identificación automática del hablanteAlineamiento temporal dinámico (DTW)Cuantificación vectorial (VQ)Redes neuronales (NN)Modelos ocultos de Markov (HMM)Entrenamiento estadístico frente a entrenamiento discriminativoNormalización de verosimilitudes en verificaciónAplicaciones actuales y líneas futuras de trabajoBibliografíaCAPÍTULO 8: RECONOCIMIENTO DE FIRMA ESCRITAIntroducciónReconocimiento de EscrituraEscritura, lenguaje, civilización y tecnologíaEl proceso de generación de escrituraNecesidad del reconocimiento automático de escrituraReconocimiento de firma manuscritaEl proceso de generación de la firma manuscritaAdquisición de la firma: on-line vs off-lineSistemas de adquisición off-lineSistemas de adquisición on-lineCaracteristicas de la información adquiridaAcondicionamiento de la señal de firmaAcondicionamiento para firma off-lineAcondicionamiento para firma on-lineExtracción de características y representaciónSelección de las características óptimasCaracterísticas dinámicas vs. estáticasCaracterísticas dinámicasCaracterísticas estáticasCaracterísticas globales vs. localesCaracterísticas globalesCaracterísticas localesRepresentación paramétrica vs. representación mediante funcionesRepresentación paramétricaRepresentación mediante funcionesGeneración de modelos y comparación de patrones de firmaMedida de distanciasTécnicas basadas en alineamiento de característicasTécnicas basadas en sistemas de aprendizaje automáticoTécnicas basadas en modelado estadísticoModelos de mezclas Gaussianas (GMM)Modelos ocultos de Markov (HMM)Estado del arte de la tecnologíaBibliografía
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