En este seminario se resume la investigación del ponente relacionada con su tesis doctoral, con el mismo título que la ponencia.
El acceso automático de las personas a determinados servicios está cobrando especial importancia en la sociedad actual de la información. Este hecho ha resultado en la popularidad de los sistemas de reconocimiento biométrico de personas. El objetivo básico de estos sistemas es distinguir individuos, de manera fiable y de acuerdo a una aplicación concreta, basándose en una o más señales extraídas de rasgos físicos o del comportamiento, como la huella dactilar, cara, iris, voz, mano, o la firma escrita.
Los sistemas de autenticación basados en una sola modalidad biométrica pueden no satisfacer los requerimientos de aplicaciones exigentes en términos de universalidad, unicidad, permanencia, adquisición, rendimiento, aceptabilidad y seguridad. Esto ha provocado el reciente interés en los sistemas de reconocimiento biométrico multimodal, en los que varios rasgos biométricos se usan simultáneamente para solventar algunas de estas exigencias. Como extensión de lo anterior, actualmente también es gran foco de interés la combinación de información biométrica no necesariamente de diferentes rasgos (p.ej., varios sensores o varios algoritmos sobre los mismos datos biométricos), en lo que se ha venido en llamar sistemas multibiométricos.
En la tesis se exploran algunos de los factores que afectan al rendimiento de los sistemas automáticos de autenticación personal, en concreto: diferencias entre los usuarios a reconocer y calidad de las señales biométricas de entrada. En la tesis se demuestra que estos factores pueden ser caracterizados usando técnicas de procesado de señal y dicha información puede ser explotada en sistemas multimodales o multibiométricos a través de esquemas adaptados de fusión. Parte de los resultados de este estudio han sido nuevos esquemas de fusión adaptada basados en teoría Bayesiana y Máquinas de Vectores Soporte (SVM).
Las técnicas propuestas de fusión han sido evaluadas usando simultáneamente múltiples sistemas de reconocimiento (en lo que se denomina enfoque multi-algoritmo) para cada una de las siguientes modalidades biométricas: firma escrita, voz, y huella dactilar. Por otra parte, también se ha evaluado la combinación bimodal de firma escrita más huella dactilar, especialmente importante en aplicaciones como el DNIe, o en dispositivos portátiles tipo PDA de nueva generación que incluyen adquisición de huella dactilar.
El resultado de esta investigación resalta la importancia de una adecuada caracterización de los individuos y de las señales de entrada en los sistemas automáticos que involucran interacción humana, y motiva investigación adicional orientada a la personalización (automática) para multitud de nuevos sistemas, entre ellos: sistemas multimedia, interfaces hombre-máquina, sistemas de reconocimiento personal, etc.
REFERENCIA RECOMENDADA: A. Ross, K. Nandakumar, and A.K. Jain, Handbook of Multibiometrics, Springer, 2006.
Tras finalizar su doctorado, Julián recibe en 2006 financiación de una beca Marie Curie (Outgoing International Fellowship) para ser investigador contratado por la UAM durante 3 años, etapa que comenzará en 2007 y se desarrollará en parte en el laboratorio de tratamiento de imagen y reconocimiento de patrones dirigido por el Prof. Anil K. Jain en Michigan State University, el grupo ATVS en la EPS-UAM, y otros laboratorios de investigación internacionales.
Los intereses de Julián se centran en tratamiento de señal e imagen, reconocimiento de patrones, y sistemas biométricos de autenticación personal. Julián está involucrado en contratos y proyectos nacionales y europeos relacionados con los sistemas biométricos (p.ej., Biosecure NoE), ha realizado 4 estancias de investigación en prestigiosos laboratorios internacionales, y ha recibido tanto premios nacionales e internacionales de investigación (p.ej., Rosina Ribalta de la Fundación Epson Ibérica al mejor proyecto de tesis en las TIC de 2005, EBF European Biometric Industry Award 2006) como premios a la creación de empresas tecnológicas (p.ej., IV Premio CIADE-UAM).