Recopilación y uso de datos masivos en sistemas de verificación de firma manuscrita estática

En este trabajo se estudia, implementa y evalúa un sistema de reconocimiento biométrico de firma estática basado en Redes Neuronales Convolucionales. Por esta razón, al inicio de este trabajo se ha realizado un estudio de las diferentes técnicas que han ido marcando el estado del arte, haciendo especial hincapié en las Redes Neuronales Convolucionales. Una vez entendido el estado del arte desde el punto de vista teórico, se ha creado una base de datos global formada por otras más pequeñas con el objetivo de crear una gran base de datos que integre distintos escenarios, dispositivos y útiles de escritura para poder analizar en un futuro los problemas que surgen al haber interoperabilidad de dispositivos y múltiples útiles de escritura. En primer lugar se crea la base de datos online y más tarde a partir de la información online se obtiene la base de datos offline. Se han obtenido diferentes versiones de la base de datos, teniendo en cuenta distinta información como la información de vuelo (penups) o la presión. Además, se sigue una nomenclatura clara y concisa que permitirá su uso en el futuro y su fácil accesibilidad. Después de crear la base de datos, se procede a crear la arquitectura del sistema de reconocimiento de firma que se usará para los distintos experimentos. Se utilizan otras dos bases de datos distintas a la creada en este trabajo para realizar los experimentos de entrenamiento y evaluación del sistema. Por otro lado, tradicionalmente se tienen en cuenta otras técnicas distintas a las CNNs y firma offline real para realizar el reconocimiento de firma. En este trabajo, dependiendo de los resultados obtenidos se han ido realizando cambios tanto en la arquitectura de la CNN como en los parámetros de la firma offline sintética (penups, presión, etc). Además, se ha demostrado la importancia que tienen algunos parámetros y como cambian las características extraídas por las capas convolucionales en función de ellos. Finalmente, se exponen las conclusiones extraídas a lo largo de este trabajo, así como las ...