Tecnologías accesibles

Un total de 11 investigadores del CETIC están trabajando en biometría de textos manuscritos dentro del marco de la Cátedra Telefónica-ULPGC.  En este campo se están consiguiendo exitosos resultados gracias a la unión de las divisiones de Fotónica, Filología Moderna y Procesado Digital de Señal.

Con esta investigación se pretende ofrecer un nuevo valor añadido a los sistemas de seguridad habilitados en Internet a través de contraseñas.  Este proyecto valida además de la contraseña la biometría vinculada a los textos manuscritos. Es decir, no sólo se comprueba que la contraseña sea correcta, sino que además, se reconoce a partir de los rasgos de su escritura si el usuario es la persona permitida para usar el sistema.

La velocidad de escritura, la presión que se realiza mientras se escribe, la curvatura del texto, los tamaños de cada letra, etcétera, son sólo algunas de las diferencias entre unas personas y otras. Con el estudio de estas características es posible garantizar la autenticidad de la contraseña y del usuario.

Una vez definidos los parámetros principales a detectar en la escritura de un individuo, haciendo uso de una pantalla táctil, y tras haber enseñado a la máquina a identificar correctamente cada parámetro  se va comenzar a realizar las primeras simulaciones en ordenador.

Este proceso inicial ha sido el más complicado, porque enseñar los parámetros a una máquina es un trabajo largo y arduo, que dura varios años. Y estos años han valido la pena, a tenor de los resultados que ya comienzan a observarse en las primeras simulaciones.

El CETIC ha presentado en  la Radio Autonómica de Canarias (RTVC) el proyecto de identificación biométrica a través de textos manuscritos. La finalidad de este proyecto es identificar personas a partir de su escritura. Este sistema trata de reconocer  el código manuscrito y validarlo con el valor añadido de utilizar características biométricas del usuario escritor. La investigación está enfocada al desarrollo de una aplicación implementada en terminales telefónicos para la validación de usuarios.

Audio de la noticia:   Parte 1 , Parte 2 , Parte 3 , Parte 4 , Parte 5

Desde el CeTiC se está desarrollando un sistema de identificación biométrica a través de textos manuscritos. La aplicación directa es el aumento de la seguridad en la autentificación de personas. El proyecto ha sido presentado en el Congreso Biosignals 2009. En los siguientes enlaces se puede obtener más información relativa al desarrollo del proyecto:

Enlace ULPGC

Enlace Canarias 7

Enlace FULP

El  sistema ideado por el CeTIC de la ULPGC verifica códigos manuscritos relacionándolos con su escritor.  Esto  se lleva a cabo mediante un análisis biometrico de la escritura. Gracias a este sistema es posible identificar personas a partir de texto manuscrito.  La noticia sobre el desarrollo de la investigación ha sido publicada en el Canarias 7  el 1 de diciembre de 2009 y se puede acceder a ella desde el siguiente enlace:  Noticia Canarias 7

La Confederación estatal de personas sordas (CNSE), la empresa Vodafone y del departamento de teleasistencia de la Cruz Roja Española están realizando un proyecto para asistencia telemática para personas sordas mayores. El pasado mes de febrero se reunieron en las instalaciones de FESORD para llevar a cabo un estudio de requisitos y necesidades. Un sistema de esta naturaleza facilitará y dará independencia a las personas sordas mayores

Más información

Diotek, una empresa de móviles coreana,  ha llevado a cabo el desarrollo de un software de reconocimiento de escritura cuya finalidad es su inclusión en el iPhone. Este programa, cuyo nombre es Diopen, es capaz de  reconocer caracteres y dígitos escritos en coreano, chino e inglés entre otros idiomas. En el siguiente enlace, se puede consultar la noticia en la que se presenta el producto desarrollado: Diopen

En el siguiente documento se muestra la descripción de recientes publicaciones científicas en la investigación y el desarrollo de sistemas on-line de reconocimiento de caracteres. En el siguiente enlace se puede descargar dicho documento: Informe

Apple ha incluido en el Iphone 2.0 Beta  reconocimiento de caracteres para el idioma Chino (en sus versiones tradicional y simplificada).

Esto supone una gran mejora en el ámbito de aplicaciones de reconocimiento de caracteres aplicado a dispositivos móviles.

En el siguiente enlace de la noticia completa se puede ver la interfaz desarrollada como añadido al teléfono para poder hacer uso de escritura manuscrita.

http://www.cellphonehits.net/chinese-handwriting-recognition-in-iphone-20-beta/

Un equipo de investigadores está trabajando en el reconocimiento de manuscritos gracias a la utilización de un prototipo de guante provisto de sensores integrados. Como ocurre con cualquier músculo del cuerpo humano, el cerebro envía señales eléctricas a los músculos encargados de ejecutar la acción de la escritura. Cons  este guante es posible captar dichos impulsos eléctricos.
Estos datos son procesados para llevar a cabo el reconocimiento. El objetivo se basa en utilizar los datos para predecir la trayectoria del bolígrafo mientras se está llevando a cabo la escritura.
Gracias a esto, los investigadores han sido capaces de identificar diferentes patrones en las señales recogidas por los electrodos y asociar estos patrones con los diferentes caracteres que se iban escribiendo.

En el siguiente link se puede ver la noticia completa:

Digital Glove Handwriting Recognition Technology Is Coming

Del estudio bibliográfico realizado se concluye que en la actualidad, para el reconocimiento on-line de caracteres,  se está investigando en base a los siguientes aspectos:

•    Necesidad de base de datos objeto de estudio.
•   Tratar cada carácter dividiéndolo en strokes (trazos) o sub-strokes o realizar el tratamiento a nivel de muestras.
•   Caracterización de la base de datos y selección de los parámetros a utilizar para el posterior reconocimiento.

Las características o parámetros que se utilizan hoy en día para el reconocimiento son los siguientes:

-    Coordenadas de cada punto del stroke (trazo).
-    Número de strokes del carácter.
-    Senos y cosenos entre la línea segmentada del stroke.
-   Senos y cosenos de los ángulos de Turing entre la línea segmentada y el centro de gravedad del símbolo.
-    Distancia y ángulos entre los puntos del carácter.
-    Presión del lápiz y velocidad.
-    Coordenadas x,y.
-    Dirección de escritura y curvatura.
-    Ángulo tangencial dependiente de la distancia.
-    Relaciones entre vecinos (puntos adyacentes): aspecto del vecino, pendiente respecto al vecino, rizamiento relativo al vecino.

•    Preprocesado de las muestras de la base de datos: