RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Parametrización y clasificación de imágenes acústicas para biometría
A1 Martín Yeves, Andrés
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Biometría acústica
K1 Array de micrófonos MEMS
K1 SVM
AB En biometría, las técnicas de clasificación se basan en la extracción de parámetros de un gran conjunto de datos. A partir de imágenes acústicas 3D obtenidas con un array de sensores MEMS de alta resolución, este trabajo pretende implementar un modelo paramétrico que asocie a cada imagen un conjunto de características. El objetivo es que estas permitan clasificar distintas personas en base a sus respuestas acústicas, utilizado un algoritmo SVM a través de LabVIEW.Para ello, contar con un conjunto de imágenes de calidad para fines biométricos es imprescindible, por lo que el primer paso es considerar distintos aspectos y parámetros en relación con el sistema de adquisición y procesado de las imágenes. Seguidamente, se plantean distintos modelos basados en la respuesta espacial del array o en los máximos 3D presentes en las imágenes, así como distintas técnicas de extracción de parámetros que permitan obtener las características necesarias para entrenar los clasificadores. Finalmente, se evalúan los resultados conseguidos obteniendo para el mejor algoritmo una precisión de algo menos del 90%.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57404
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57404
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 16-jul-2024