RESUMEN
El reconocimiento de personas, a través de la adquisición de señales biométricas, para aplicaciones de seguridad y confidencialidad de datos es una necesidad creciente día con día. La extracción y clasificación de características a partir de señales de un electrocardiograma (ecg) para poder reconocer a una persona es un área de gran interés para el autenticado de personas en los sistemas inteligentes, debido a la robustez de dicha señal que deriva en la imposibilidad de suplantación de identidad para engañar a un sistema automatizado. En este trabajo se extraen las señales ecg de 3 usuarios mediante el uso de un sistema electrónico, para después extraer características lineales mediante un modelo autorregresivo (arma) con optimización hereditaria. Asimismo, se obtiene a un experto que «asesora» a dichas características a través del uso de una red bayesiana que permite la identificación efectiva del usuario, generando de esta forma un sistema experto.
PALABRAS CLAVE: Biometría · Reconocimiento de personas · Redes bayesianas · Sistemas expertos
ABSTRACT
People recognition through biometric signals acquisition for data security and confidentiality applications is a growing need every day. In order to recognize a person, the extraction and classification of characteristics from electrocardiogram (ecg) signals, is an area of great interest for people authentication in intelligent systems, due to the signal robustness that results in the identity impersonation impossibility to deceive an automated system. In this work, the ecg signals of 3 users are extracted through an electronic system in order to extract linear characteristics by an autoregressive (arma) modeling with hereditary optimization; likewise, an expert is extracted who «advises» these characteristics through a Bayesian Network implementation to allow the user’s effective identification, thus generating an expert system.
KEYWORDS: Biometrics · Pattern Recognition · Bayesian Networks · Expert Systems