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Técnicas avanzadas de preprocesado de escritura online para interoperabilidad de dispositivos
TAPEO-ID
El objetivo de este proyecto es investigar, desarrollar y aplicar técnicas para mejorar la interoperabilidad entre distintos dispositivos de adquisición de señales manuscritas online. La adquisición online se refiere a la digitalización simultánea mientras el usuario realiza la escritura. Siendo ésta la alternativa moderna a los sistemas clásicos donde el usuario realiza la escritura y posteriormente se digitaliza.
La escritura a mano es probablemente una de las tareas más complejas que pueden realizar los seres humanos. Puede revelar la identidad del autor que escribió un texto específico, así como patologías del tipo la enfermedad de Parkinson, Alzheimer, fatiga, disgrafía, etc. La realización de pruebas grafoescriturales es un método de apoyo a la toma de decisiones simple y no invasivo. Especialmente en el caso de enfermedades en las que no existe un marcador biológico. También puede aplicarse como prueba de medición objetiva de la mejora después de un tratamiento específico, como la oxigenoterapia en pacientes afectados por enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), o la toma de un determinado medicamento.
La interoperabilidad entre distintos dispositivos de adquisición (cada uno con sus propias características) es deseable si queremos saltar de las condiciones de laboratorio a las operaciones del mundo real en e-seguridad y e-salud basadas en tareas de escritura a mano. Especialmente en el contexto actual de explosión de nuevos dispositivos comerciales y obsolescencia de modelos anteriores. Para poder seguir trabajando con señales y modelos adquiridos en el pasado es necesaria una normalización de valores proporcionados por las tabletas digitalizadoras, eliminación de saturaciones, etc. Por ejemplo, en el caso de la presión, los dispositivos más antiguos proporcionan valores de presión entre [0,1023] mientras que los actuales alcanzan fácilmente rangos [0,4095]. Por otro lado, algunos proporcionan información de la trayectoria seguida en el aire al levantar el bolígrafo para realizar un nuevo trazo, mientras que otros no recogen esta señal.
Hoy en día existe una explosión de dispositivos de adquisición de escritura a mano online (teléfonos inteligentes, tabletas, PC, etc.) cada uno con sus propias características específicas que son proporcionadas directamente por el convertidor analógico a digital y que varían de una marca a otra. La comunidad científica se ha centrado en las herramientas de aprendizaje automático para mejorar la precisión del reconocimiento (especialmente en firmas online) así como las posibles aplicaciones en e-seguridad y e-salud. Sin embargo, la etapa de preprocesamiento de la señal no se ha abordado en todo su potencial y habitualmente se ha limitado a tratar señales de entrenamiento (o moldeado) y señales de test adquiridas siempre con el mismo dispositivo, ha ignorado la saturación de la presión, etc. Esta propuesta se centra en esta línea de investigación que ha sido fundamental en aplicaciones basadas en otras señales (voz, impronta, cara, etc.).
Adicionalmente, las técnicas de preprocesado avanzadas para interoperabilidad de dispositivos, permitirán una mejora del estado del arte en reconocimiento biométrico (e-health y e-security) y una reducción de la obsolescencia de dispositivos y bases de datos adquiridas en el pasado con sistemas antiguos.
Equipo de proyecto
Jiri Mekyska
Investigador / Equipo de trabajo
Fuentes de financiación
Proyecto financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades MICIU/AEI /10.13039/501100011033 mediante la "Convocatoria 2020 de Proyectos de I+D, en el marco de los Programas Estatales de Generación del Conocimiento y Fortalecimiento Científico y Tecnológico del Sistema de I+ D+i orientada a los Retos de la Sociedad", Nº de expediente PID2020-113242RB-E00.
Importe concedido
Importe del proyecto
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