Identificación biométrica a través del andar humano: enfoques y desarrollos

Autores/as

Palabras clave:

Reconocimiento de personas, características biométricas, Reconocimiento del Andar Humano (RAH), enfoque basado en modelos, enfoque basado en apariencias.

Resumen

En un contexto donde el reconocimiento de personas cobra protagonismo, particularmente en el ámbito de la seguridad, emerge el Reconocimiento del Andar Humano (rah) como una técnica biométrica clave. Este enfoque, centrado en la forma de caminar, ha experimentado un notable auge en la investigación reciente, gracias a sus ventajas intrínsecas. La capacidad de llevar a cabo el reconocimiento a distancia, incluso sin el consentimiento explícito, posiciona al rah como una herramienta de vanguardia. Se distinguen dos enfoques computacionales: el basado en modelos, que explora el movimiento del cuerpo humano, y el basado en apariencias, que extrae la esencia de la forma de caminar desde la silueta. La versatilidad del rah radica en su independencia respecto al tipo de cámara utilizada, proporcionando información detallada sobre ángulos de flexión, frecuencia de zancada y longitud de partes del cuerpo. Este trabajo ofrece un análisis evolutivo del rah a lo largo del tiempo, destacando contribuciones significativas que han marcado pautas en la investigación.

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Biografía del autor/a

José Misael Burruel Zazueta, Tecnológico Nacional de México y Universidad Politécnica de Cataluña

Completó su Licenciatura en Ingeniería Mecatrónica en 2018 en el Tecnológico Nacional de México, campus Culiacán. Posteriormente, obtuvo su Maestría en Ciencias de la Computación en 2021, en la misma institución. En la actualidad, se encuentra en el proceso de culminación de dos programas doctorales mediante un acuerdo de titulación doble. En este sentido, está cursando el quinto semestre en el Tecnológico Nacional de México y su segundo año en la Universidad Politécnica de Cataluña. Sus áreas de investigación se centran en el análisis biométrico utilizando técnicas de inteligencia artificial, con un enfoque específico en el aprendizaje profundo.

Héctor Rodrigrez Rangel, Tecnológico Nacional de México, campus Culiacán

Egresado del Tecnológico de Morelia en la carrera de Sistemas Computacionales (2009). La maestría y el doctorado los realizó en el departamento de Posgrado de la Facultad de Ingeniería Eléctrica en la Universidad Michoacana (2009, 2014). Realizó un posdoctorado en la Universidad Politécnica de Cataluña (2015). Actualmente es Profesor Titular C del Tecnológico Nacional de México, campus Culiacán. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (sni) nivel i. Durante su etapa doctoral, realizó una estancia en la Universidad de Oregón. Sus líneas de investigación se centran en optimización, computo inteligente y reconocimiento de patrones.

Luis Alberto Morales Rosales, Universidad Michoacán de San Nicolás de Hidalgo (UMSNH)

Obtuvo, en 2009, el grado de doctor en Ciencias de la Computacionales por parte del Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica. Forma parte del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores de México, distinguiéndolo con el Nivel 1. Actualmente, es Investigador por México, adscrito a la Universidad Michoacán de San Nicolás de Hidalgo (umsnh). Su investigación se enfoca en el desarrollo de modelos computacionales para ingeniería de transporte, computación inteligente, ciberseguridad y sistemas distribuidos.

Vicenç Puig Cayuela, Technical University of Catalonia (UPC), Institut de Rob`otica i Inform`atica Industrial (CSIC-UPC), Llorens i Artigas, 4-6, 08028 Barcelona (Spain)

Obtuvo el grado de Doctor en Control Automático en 1999 por parte de la Universidad Politécnica de Cataluña (upc), a la cual está actualmente adscrito. Ha desarrollado importantes contribuciones científicas en las áreas de diagnóstico y control tolerante a fallos mediante modelos de intervalo y de parámetros lineales variables, utilizando enfoques basados en conjuntos. Ha participado en más de 30 proyectos de investigación europeos y nacionales en la última década. También ha sido muy activo en la investigación aplicada y la transferencia de tecnología con la industria en las aplicaciones de agua, turbinas eólicas y vehículos autónomos, lo que ha dado lugar a numerosos contratos privados. Ha publicado más de 200 artículos en revistas y más de 500 en actas de conferencias y talleres internacionales.

Gloria Ekaterine Peralta Peñuñuri, División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de Culiacán, Juan de Dios Bátiz 310 pte, Culiacán 80220, Mexico.

Maestra de Tiempo Completo dentro del Tecnológico Nacional de México, campus Culiacán, en donde labora desde hace 16 años. Ha dirigido tesis tanto de licenciatura como de maestría. En los últimos años ha participado en proyectos de investigación con investigadores del Tecnológico en Culiacán, teniendo el rol de responsable en dos proyectos. Es coordinadora de la Maestría en Ciencias de la Computación desde el año 2016 y anteriormente tuvo a su cargo la Jefatura de Recursos Humanos del Tecnológico por casi 6 años. Le gusta mucho la actividad docente. Sigue estudiando para mantener actualizados sus conocimientos, con el objetivo de que se vean reflejados en su actividad académica. Antes de ser docente se desempeñó por más de 7 años en empresas en el área de programación.

Publicado

06-03-2024

Número

Vol. 25 Núm. 2 (2024): Puntos de inflexión: decisiones y acciones por tomar

Sección

Varietas

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