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   <dc:title>Diseño de un electrocardiógrafo para el estudio de su aplicación en identificación biométrica.</dc:title>
   <dc:creator>González Aguilar, Marta</dc:creator>
   <dc:contributor>Bandera-Rubio, Antonio Jesús</dc:contributor>
   <dc:contributor>Ruiz-Beltrán, Camilo Andrés</dc:contributor>
   <dc:subject>Seguridad informática</dc:subject>
   <dc:subject>Tecnología bluetooth</dc:subject>
   <dc:subject>Electrocardiografía</dc:subject>
   <dc:subject>Informática - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dc:subject>Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dcterms:abstract>La situación actual en el control de acceso de la mayoría de las aplicaciones o&#xd;
servicios web, se encuentra regulada por técnicas convencionales basadas en contraseñas,&#xd;
tarjetas de crédito y firmas, que son susceptibles de suplantación. Una posible solución,&#xd;
dado que no se basa en las técnicas de uso común que utilizan características extrínsecas&#xd;
de las personas, es la biometría. En este momento, se están investigando y utilizando&#xd;
rasgos fisiológicos, como la huella dactilar, el iris y la cara. Pero estos rasgos son falsificables&#xd;
mediante lentes de contacto, impresión de huellas etc. Recientemente, se está buscando&#xd;
dar un enfoque más exclusivo mediante el uso de las señales eléctricas del corazón. Por&#xd;
ello, se ha sugerido el Electrocardiograma (ECG), una prueba que posee numerosas&#xd;
características interpretables para la identificación entre individuos. En el presente Trabajo&#xd;
de Fin de Grado se propone realizar un estudio de la aplicación del ECG como nuevo&#xd;
método de identificación, planteando un estudio desde el diseño de un electrocardiógrafo&#xd;
con transmisión Bluetooth, hasta la búsqueda de parámetros diferenciadores mediante&#xd;
algoritmos automáticos.&#xd;
Dado que el estudio se enfoca en un análisis conceptual de la inserción del ECG&#xd;
como nuevo control de acceso, se toman pocas muestras de ECG reales, procesados y&#xd;
limpiados para aplicar posteriormente un algoritmo de aprendizaje supervisado como es el&#xd;
de los K vecinos más cercanos (K-Nearest Neighbors). Este busca clasificar una muestra&#xd;
desconocida basándose en la similitud con sus vecinos más cercanos, en este caso, una&#xd;
métrica de distancia entre señales.&#xd;
Finalmente, y pese a tratarse de un prototipo, se logró un rendimiento de un&#xd;
97,22% de precisión en la clasificación, con lo que abre la posibilidad a que en líneas futuras&#xd;
se pueda perfeccionar con otras técnicas. Llegando, a implementarlo en un dispositivo que&#xd;
pueda ser usado como método identificativo de uso diario.</dcterms:abstract>
   <dcterms:dateAccepted>2023-09-01T11:29:51Z</dcterms:dateAccepted>
   <dcterms:available>2023-09-01T11:29:51Z</dcterms:available>
   <dcterms:created>2023-09-01T11:29:51Z</dcterms:created>
   <dcterms:issued>2023-06</dcterms:issued>
   <dc:type>bachelor thesis</dc:type>
   <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/27423</dc:identifier>
   <dc:language>spa</dc:language>
   <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
   <dc:rights>open access</dc:rights>
   <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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