2024-03-29T08:06:11Zhttps://repositori.uji.es/oai/requestoai:repositori.uji.es:10234/1743402019-11-18T15:22:00Zcom_10234_71345com_10234_158176col_10234_94547
00925njm 22002777a 4500
dc
González Llobet, Vicente Javier
author
2017-11-28
Este trabajo aborda el problema de la detección de duplicados en un flujo de muestras
biométricas. Dada una nueva muestra, a diferencia de la práctica común de comparar una medida de similitud relacionada con un umbral fijo, este trabajo introduce una función que toma
como entrada la medida de similitud, la posición de esa muestra en el flujo y el número de identidades estimadas hasta el momento, y produce como salida una hipótesis sobre si la identidad de
la muestra ha sido vista previamente en el flujo (duplicado) o aparece por primera vez (no duplicado). La medida de similitud puede considerarse un dato primario pero descontextualizado,
mientras que la cantidad de muestras analizadas y el número de identidades estimadas representan una estimación conjunta simple y aproximada de la cantidad y calidad de las identidades
inscritas. Los experimentos fueron diseñados con dos bases de datos del patrón de la marcha y
bajo tres tipos de ordenamientos de las muestras, que recrean los escenarios de diversos niveles
de la complejidad. Las pruebas estadísticas no paramétricas aplicadas en los resultados de la
detección, mostraron la superioridad del enfoque adaptativo propuesto, sobre las dos soluciones
basadas en umbral fijo y otra propuesta de enfoque adaptativo.
http://hdl.handle.net/10234/174340
Màster Universitari en Sistemes Intel·ligents
Máster Universitario en Sistemas Inteligentes
Master's Degree in Intelligent Systems
Detección de duplicados
Biometría
Flujo de muestras
Detección de Duplicados en un Flujo de Muestras Biométricas Utilizando Información del Contexto