Consiste en la propuesta del prototipo de un Sistema de Control de Ingreso que mejore la seguridad de las personas que asistan a un espectáculo de fútbol, disminuyendo el riesgo de violencia en el interior de los estadios. Éste sistema autentificará a los asistentes, verificando en los registros de la RENIEC que coincida el número de DNI con la huella dactilar del asistente, que será capturada a través de un lector biométrico de huella. Además, el sistema consultará los antecedentes policiales de los asistentes consultando en los registros de la Unidad de la Policía para que los efectivos policiales tomen las medidas del caso si el asistente tiene orden de captura. El sistema también consultará los antecedentes penales en los registros del Poder Judicial para luego obtener una ponderación del nivel de violencia según los delitos penales que tenga la persona; para un mayor control por parte de los efectivos policiales en las zonas donde se encuentren los asistentes con alto nivel de violencia. / Trabajo de suficiencia profesional

La adquisición de información fenotípica es un aspecto clave en diversos contextos, incluyendo análisis biométricos, estudios bioantropológicos, investigaciones biomédicas, y ciencia forense por citar algunos. Para ello se requiere la identificación automática de estructuras anatómicas de interés biométrico, como por ejemplo huellas dactilares, patrones en el iris, o rasgos faciales. Estas estructuras son utilizadas masivamente, pero poseen la desventaja de requerir intrusión para adquirir la información a ser analizada. En esta tesis presentamos un nuevo método, basado en la Morfometría Geométrica, para la detección y extacción automática de datos anatómicos característicos (features) en la forma de hitos (landmarks) en 2D o 3D. Para ello se entrenó una red neuronal con conjuntos de datos obtenidos en forma supervisada por medio de expertos antropólogos y biólogos. El sistema resultante posee la capacidad de realizar landmarking en forma automática en imágenes y video sin preparación previa, obteniéndose parámetros de calidad equivalente o superiores a los adquiridos por expertos humanos. Estos resultados abren la posibilidad de generar en forma automática y confiable vectores de atributos basados en propiedades fenotípicas. Se exploran algunas aplicaciones en diversos contextos incluyendo biometría, videojuegos, interfases naturales y otras aplicaciones. / Accurate gathering of phenotypic information is a key aspect in several subject matters, including biometric identification, biomedical analysis, bioanthropology studies, forensics, and many other. Automatic identification of anatomical structures of biometric interest, such as fingerprints, iris patterns, or facial traits, are extensively used in applications like access control, anthropological research, and surveillance, all having in common the drawback of requiring intrusive means for acquiring the required information. In this thesis we present a new method, based on two well established methodologies, Geometric Morphometrics and Deep Learning algorithms, for automatic phenotype detection and feature extraction in the form of 2D and 3D landmarks. A convolutional neural network was trained with a set of manually landmarked examples. The trained network is able to provide morphometric landmarks on images automatically, with a performance that matches human assisted landmarking. The ability to perform in the open (i.e., in images or video taken with no specific acquisition preparation). The feasibility of using landmarks as feature vectors for different classifications tasks is explored in a novel spectrum of biometrics, video games, and natural user interfaces applications.

Discrete-time survival models are discussed and applied to the study of which factors are associated with student dropouts at a private university in Lima, Per_u. We studied the characteristics of 26; 790 incoming students enrolled between 2004 and 2012 in all the under-graduate programs at the University. The analysis include the estimation of the survival and hazard functions using the Kaplan-Meier method and the _tting of parametric models using the Cox proportional hazards regression and the Logistic regression for survival analysis, this last one, in order to include time varying variables as predictors. During the period of analysis, the cumulative probability of remain at the University after _ve years was 73.7% [95% CI: 73.1% - 74.4%]. In any period the hazard is greater than 4.4% and this highest value is reached in the 3rd semester. In a multivariate analysis, we found that academic factors (area of study, type of admission, standardized academic performance index, and the percentage of passed credits); economic factors (type of residence, and payment scale); and sociodemographic factors (mother education level, indicators of whether or not parents are alive, and the age of the student) were associated with the risk of dropout.

Ingeniero Civil Eléctrico / Los sistemas biométricos corresponden a sistemas que realizan el reconocomiento automático de individuos a través de atributos únicos. Para que un patrón biométrico sea utilizable, debe cumplir ciertas propiedades, entre ellas las más importantes son: universalidad; invarianza en el tiempo; fácil recolección y almacenamiento. Se considera que el iris cumple con todas estas características y ha sido utilizado en sistemas de reconocimiento por más de una década. A medida que ha transcurrido el tiempo, los sistemas basados en reconocimiento de iris han mejorado considerablemente con respecto a su exactitud, sin embargo, aún se utilizan sistemas altamente cooperativos y en particular en condiciones de iluminación dañinas para la salud, por lo que la comunidad de investigadores se ha volcado en torno a relajar las restricciones en las que operan estos sistemas, con el fin de mejorar la experiencia de uso y la calidad de vida de los usufructuarios. En este trabajo se evalúa un sistema de reconocimiento de iris a distancia, en donde se utilizan las características de color y textura del mismo para llevar a cabo la clasificación. El trabajo abarca el estudio de distintos algoritmos de preprocesamiento de imágenes, esquemas de codificación y comparación propuestos durante los últimos años, los cuales se evalúan cada uno por separado y finalmente se utilizan en conjunto, además de describir el método propuesto para computar la desición final del sistema. El algoritmo se evalúa en una base de datos que consta de 1505 imágenes correspondientes a 54 sujetos, tomadas a una distancia aproximada de 1.5 [m] de distancia de la cámara utilizando iluminación de espectro visible. A partir de esta base de datos se seleccionan las mejores imágenes de iris utilizando distintos sistemas de evaluación de enfoque, luego se particiona en una base de datos de entrenamiento de parámetros y otra de validación, y finalmente se muestran los resultados con respecto a la base de datos de validación. Se utilizaron kernels para evaluar el enfoque de las imágenes capturadas, en particular los propuestos por Daugman, Kang y Wei y se observó que el kernel de Daugman resulta ser más efectivo. Se utilizaron distintos métodos de corrección de enfoque, reducción de ruido y ecualización de imágenes combinados para mejorar la tasa de reconocimiento del sistema, y se concluyó que el filtro de Wiener para reducir el ruido otorga los mejores resultados. Se implementó un sistema de codificación generalizada para aumentar arbitrariamente la cantidad de bits que se obtienen por cada pixel de la imagen, concluyendo que el mejor tamaño de codificación fue de 4 bits por pixel luego de reducir el ruido en las imágenes utilizando el filtro de Wiener. Se implementó un mapa de pesos por cada usuario registrado en la base de datos, la cual se encarga de otorgarle mayor peso a los bits que a priori son menos variables entre muestras, lo que aumentó la exactitud promedio desde 17.72% a 26.6% utilizando sólo esta mejora, con 5 imágenes por usuario enrolado. Se evaluaron dos métodos para clasificar el iris de acuerdo a su coloración, diferencia promedio y distancia de difusión, en donde se concluyó que la diferencia promedio otorga mejores resultados, sin embargo esta característica no es lo suficientemente discriminadora como para ser utilizada por sí sola. El resultado final del índice de reconocimiento del sistema al utilizar todas las mejoras antes mencionadas y fusionando las características de textura iridal y color de iris de ambos ojos es del 90.77%, con una tasa de aceptación de impostores del 0% en promedio.

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El análisis de supervivencia consiste en una colección de procedimientos estadísticos que permiten analizar y modelar, a los datos relacionados a la variable respuesta T, que a partir de un tiempo inicial pre-establecido; T representa el tiempo de seguimiento hasta la ocurrencia de un determinado suceso o evento de interés previamente fijado por el investigador, de modo que este evento de interés puede ser: muerte, fallo de un injerto renal, efectividad de un tratamiento, aparición de una complicación clínica, etc. Dichos procedimientos son hoy en día, una metodología fundamental en gran parte de los ensayos clínicos y de los estudios epidemiológicos que son experimentos de tipo longitudinal y prospectivo. El análisis de supervivencia se aplica a los datos biomédicos obtenidos según un protocolo que consiste en definir de manera precisa el momento inicial de la observación y el momento final, ya que la variable aleatoria T representa el tiempo transcurrido entre el inicio del tratamiento u observación y la consecución de un cierto evento de interés llamado falla o muerte. Sin embargo, puede haber individuos que no presentan el evento respectivo pre-establecido mientras dure el periodo de seguimiento, a los cuales, se les denomina individuos censurados o datos censurados; por eso, el objetivo principal del análisis de supervivencia es incorporar a su análisis ésta información parcial proporcionada por los individuos censurados mediante métodos desarrollados para ese fin.

Objetivo: Identificar factores clínicos y tomográficos y construir un modelo pronóstico de morbimortalidad para pacientes con contusión cerebral. Métodos: Estudio correlacional, observacional, retrospectivo; con una muestra de 205 pacientes con contusión cerebral. Se evaluaron factores clínicos y tomográficos, para el pronóstico de su condición al alta, se ajustaron 3 modelos de regresión logística ordinal de odds proporcionales. Resultados: 72.2% fueron varones entre 17 y 84 años. 22%, 63.5% y 14.6% fueron traumatismo encéfalocraneano grave, moderado y leve respectivamente. Los mejores factores clínicos predictores de mortalidad fueron la edad avanzada, escala de Glasgow menor de 8, la ausencia de respuesta pupilar y entre los tomográficos: ausencia de cisternas basales, contusión mayor de 25cc., múltiples contusiones, desviación de línea media y la hemorragia subaracnoidea. Conclusiones: El modelo con factores tomográficos predice mejor la mortalidad (69.4%), mientras que el modelo con factores clínicos y tomográficos predice el 61.1% de los fallecidos y 95.8% de los recuperados. Los factores clínicos son predictores tempranos de la mortalidad. -- Palabras Claves: Contusión cerebral, traumatismo encéfalocraneano, pronóstico, regresión logística ordinal. / -- Objective: To identify clinical factors and tomographic and to build a prognostic model of mortality for patients with cerebral contusion. Methods: We conducted a retrospective descriptive correlational analysis, which selected a sample of 205 emergency patients. We evaluated the clinical and tomographic factors for the prognosis and fitted three logistic regression models of proportional odds. Results: The 72.2% are male, aged between 17 and 84 years, 22%, 63.5% and 14.6% were severe Traumatic brain injure moderate and mild respectively. The best predictors of mortality among clinical factors were advanced age, the Glasgow Coma Scale less than 8, the absence of pupillary response and between tomographic factors are: the absence of basal cisterns, contusion volume greater than 25cc., the presence of multiple bruises, midline deviation and subarachnoid hemorrhage. Conclusions: The model with factors tomographic is the better predictor of mortality (69.4%), while the combination of clinical and tomographic predicts 61.1% of all fatalities and 95.8% of the recovered. The clinical factors are predictive of early mortality. -- Key Words: Cerebral contusion, brain, trauma, injury, traumatic brain injure TBI, prognosis, ordinal logistic regression.

Los modelos de larga duración son una extensión de los modelos de supervivencia tradicional y nos permiten modelar una proporción de la población que no llegan a experimentar un evento de interés, incluso después de un largo periodo de seguimiento. En este trabajo se presenta y deduce la distribución de larga duración Weibull-Geométrica y su proceso de estimación e inferencia. Se desarrolló un estudio de simulación con el un de evaluar el desempeño de las estimaciones y determinar si se recuperan los parámetros. Asimismo el modelo fue aplicado a una muestra de clientes que adquirieron y activaron una tarjeta de crédito entre enero a diciembre del año 2015 y donde el principal objetivo del análisis era entender el comportamiento del tiempo hasta la cancelación de la tarjeta de crédito del cliente. Comparamos al modelo de larga duración Weibull-Geométrica con otros modelos de larga duración, Exponencial-Geométrica y Weibull. Los resultados indican que nuestro modelo muestra un mejor ajuste en los datos. / Tesis

Ingeniero Civil en Computación / El proyecto de validación biométrica tiene como objetivo principal el de diseñar e implementar una plataforma computacional que permita aplicar seguridad biométrica dactilar en el pago de beneficios del Instituto de Previsión Social ( IPS ). Gracias a convenios suscritos entre el IPSy Bancoestado, el IPS puede utilizar toda la red de sucursales, oficinas y cajas vecinas, desplegadas en todo Chile, para el pago de beneficios a sus pensionados. Estos pagos se pueden hacer directamente al beneficiario o a su apoderado. El volumen de pagos que actualmente hace el IPS es de alrededor de 2.000.000 al mes por lo tanto la validación biométrica es una herramienta que permite asegurar el correcto destino de los millonarios pagos que hace el Estado de Chile a sus beneficiados. El proyecto se basa en la posibilidad de comparar la huella dactilar física de una persona con la información de la huella que es provista en su cédula de identidad. La solución propuesta se compone de una parte cliente, encargada de capturar la información de huellas dactilares (desde el dedo y desde la cédula) y otra parte servidora, encargada del proceso de comparación de dichas huellas en la modalidad de matching 1 a 1. La componente servidora del proyecto, encargada de efectuar el matching entre huellas, fue implementada por la compañía NEC. La componente cliente del proyecto se implementó en dos plataformas o canales de comunicación diferentes : canal caja finesse (cajas tradicionales instaladas en las sucursales del banco y en las oficinas serviestado) y canal caja vecina (cajas auxiliares instaladas en almacenes y negocios de barrio). Estas últimas poseen un subconjunto de las funciones de las cajas tradicionales. La metodología utilizada fue la propuesta por el banco la cual es una adaptación de la metodología del ciclo de vida. En esta memoria se diseñó parte de la arquitectura de la plataforma y se trabajó en el análisis y diseño de los módulos utilizados como interfaces en las cajas finesse. Estos módulos se implementaron en plataforma Windows XP SP1. La implementación del canal caja vecina fue hecha por la compañía Telefónica previa especificación de requerimientos y análisis funcional los cuales también son incluídos como parte del desarrollo de esta memoria. La plataforma se validó a través de un criterio de aceptación basado en un protocolo de pruebas. Se instaló y probó satisfactoriamente una plataforma piloto en una sucursal tradicional y en una caja vecina.

Se propone brindar una solución informática para el control de la asistencia de los alumnos ofreciéndolo como un servicio mediante una subscripción (Software as an Service - SAAS) haciendo uso de la tecnología de la lectura de la huella dactilar para la autenticación y registro de asistencia así como el uso de los Servicios Web para la comunicación y transferencia de información entre los componentes del sistema los cuales están desarrollados en los lenguajes Java y C#. Finalmente como resultado de esta investigación se espera desarrollar un Sistema Web de Control de Asistencia para optimizar tiempo y recursos en el registro de la asistencia en una institución educativa. / Tesis