La última década se caracteriza por el uso generalizado de tecnologías de información que son capaces de recopilar, almacenar, procesar, relacionar y transmitir gran cantidad información. Este contexto puso en evidencia riesgos derivados del tratamiento indiscriminado de información personal tales como el uso de información para finalidades no autorizadas por el titular de los datos personales; suplantación de identidad, elaboración de perfiles en el contexto de la toma de decisiones automatizadas; predicción del comportamiento o preferencias en una situación específica; entre otros. Por ello, el presente trabajo de investigación tiene como objetivo dar cuenta del desarrollo normativo y los aportes de la Autoridad Nacional de Protección de Datos Personales (en adelante, ANPDP) para la protección de datos personales de carácter sensible en Perú en el contexto de Covid-19. Para conseguir ello, se analiza el desarrollo doctrinario y jurisprudencial, así como la normativa comparada aplicable a los datos sensibles. Lo anterior permite arribar a las siguientes conclusiones: i) la Ley de Protección de Datos Personales (en adelante, LPDP) no contiene una definición acertada de datos biométricos como datos sensibles; ii) los datos relativos a salud de las personas son datos sensibles, cuyo tratamiento de encuentra exceptuado del consentimiento personal cuando tiene como finalidad la prevención, diagnóstico y tratamiento de una enfermedad o razones interés público o salud pública, no obstante, se deben observar los demás principios recogidos en la LPDP y adoptar medidas legales, técnicas y organizativas; y, iii) los aportes de la ANPDP no representan un avance significativo para la protección de datos sensibles.

El presente documento es el resultado de la investigación realizada en la Pontificia Universidad Católica del Perú para la implementación de sistemas biométricos (lectores de huellas dactilares) como elementos de seguridad. Dada la problemática existente en la universidad (robos, plagios, amontonamiento de personas para ingresar, etc.), al implementar sistemas biométricos se estaría mejorando sustancialmente esta situación, pues aparte de tener un lugar más seguro y confiable, se estaría involucrando a la comunidad universitaria en el uso de tecnología de vanguardia. En el contenido del presente documento de investigación se abordará con mayor detalle los temas relacionados a los sistemas de seguridad empleados actualmente tanto en lugares públicos como privados, y la descripción y evaluación (costos y beneficios) de los sistemas biométricos más usados en el mundo. Habiendo hecho el análisis de costos y beneficios, se llega a la conclusión de que la implementación de sistemas biométricos basados en las huellas dactilares sería la opción óptima, tanto para mejorar la seguridad como para agilizar el ingreso al campus universitario.

El presente trabajo de investigación tiene por objetivo mejorar la calidad de la imagen de una huella digital, ya que no siempre obtenemos una imagen nítida. Con frecuencia se observan imágenes de huellas digitales borrosas, lo cual hace que sea difícil identificar la huella. Esta tesis está dividida en cuatro capítulos. El primer capítulo está enfocado hacia el estudio de la biometría y en especial de las huellas digitales, la problemática de las imágenes borrosas de huellas digitales y una posible solución para mejorar este problema. En el segundo capítulo se describe el procedimiento que se sigue para realzar la imagen de una huella digital. Este procedimiento se divide en varias etapas como son la etapa de orientación, la etapa de frecuencia y la etapa de filtrado. El tercer capítulo está enfocado hacia la implementación del algoritmo descrito en el capítulo anterior usando el entorno de simulación en matlab y se muestran imágenes que resultan de cada etapa del algoritmo. El cuarto capítulo, último capítulo de esta tesis, está enfocado a justificar la validez de este algoritmo con pruebas de realce que se han hecho con diferentes tipos de huella. Con las pruebas hechas en el último capítulo se concluye que efectivamente las imágenes de las huellas al ser realzadas, mejoran su calidad, ya que es posible encontrar más minucias en las imágenes de las huellas mejoradas que en las imágenes originales.

Las huellas digitales son únicas en cada ser humano, con este razonamiento y sus diferentes características las cuales permiten que puedan ser clasificadas, el ser humano las está usando para poder identificar a las personas es uno de los métodos de reconocimiento más confiables hoy en día. En nuestra realidad, la Dirección de Criminalística (DIRCRI) de la Policía Nacional del Perú usa las impresiones de las huellas las cuales son clasificadas según la forma de las crestas papilares características de cada individuo. Dado que en la actualidad la clasificación requiere de un proceso visual y el almacenamiento en tarjetas dactiloscópicas genera que estas no tengan un control de cantidad se busca que el proceso de clasificación lo haga más rápido y eficiente. Este documento de tesis ha sido desarrollado en 4 capítulos: En el primer capítulo hace referencia a sistemas de adquisición de la huella digital, aplicación en la policía y el marco problemático. En el segundo capítulo se describirá los usos de las huellas dactilares así como también se explican las cualidades, características y diferentes formas de clasificación. En el tercer capítulo se encuentra la estrategia del desarrollo del algoritmo para llevar a cabo esta tesis. En el último capítulo se mencionan los resultados obtenidos y comentarios para una mejor adquisición. Finalmente se concluye que es primordial tener una buena impresión para obtener un óptimo resultado en la clasificación, las impresiones más nítidas han sido satisfactoriamente clasificadas mientras que las que omiten información presentaron problemas al momento de la evaluación.

En la actualidad, las empresas aseguradoras cuentan con productos de seguros cada vez más personalizados a las características de sus asegurados, de modo que, cada asegurado no pague el mismo monto de prima sino un monto proporcional a su comportamiento y perfil de riesgo. Una de las formas de atender esta necesidad de personalización en la tarifación es el Sistema Bonus-Malus (SBM), el cual ajusta una prima base considerando la historia de siniestros reportados por cada asegurado. En ese sentido, una historia sin siniestros crea bonificaciones (bonus) y por ende una reducción en la prima de seguro; y, una historia con siniestros genera penalizaciones (malus) y por ende un incremento en la prima de seguro. Por tanto, el objetivo de esta tesis es aplicar los modelos SBM basados en la frecuencia para un seguro de tipo vehicular. Para ello, en base a la información disponible de los asegurados, se construye un modelo de frecuencia de siniestros usando un GLM (Poisson, Binomial Negativa y sus variantes inflacionadas en ceros), cada modelo permite obtener una prima base y clases de riesgo basados en características heterogéneas. Luego, se comparan todos los modelos obtenidos para seleccionar el mejor ajuste para los datos analizados. Por u´ltimo, se aplica el SBM y se determina en qué nivel se clasifica a cada asegurado en función al número de siniestros que reporte en el periodo de análisis, de esa manera, se determina el valor de la prima ajustada para cada asegurado. En resumen, este trabajo desarrolla un SBM con información a priori y a posteriori que permite obtener primas más justas para los asegurados de un producto de seguros vehiculares, de modo que, el asegurado que presente un comportamiento sin siniestros reportados pagará menos que un asegurado que presente siniestros en el periodo evaluado.

Los modelos de supervivencia, aquellos que tratan de describir el tiempo a la ocurrencia de uno o más eventos, han demostrado tener gran versatilidad para poder modelar distintos tipos de eventos y un alcance mayor al que inicialmente se propuso. Su aplicación varía desde el área de la medicina hasta usos en actividades financieras como análisis de riesgos de activos, entre otros. Este trabajo tiene como motivación el análisis del tiempo de permanencia de un cliente con contrato de póliza de seguros. En esta aplicación, solo una fracción de los clientes son susceptibles a la terminación del contrato y, en este sentido, se requiere que el modelo cuente con la flexibilidad de asumir que no todos los clientes son susceptibles al evento de interés. En este trabajo, se propone un modelo de larga duración asumiendo un modelo de riesgos proporcionales para los clientes susceptibles de abandono y donde la función de riesgo basal de este último se modela vía funciones de splines monótonas. Este trabajo empieza con la definición del modelo, el proceso de estimación de parámetros, escenarios de simulación donde se evalúa el desempeño del proceso de estimación e inferencia y finalmente una aplicación para estudiar los factores asociados con el abandono de clientes en una compañía de seguros en el Perú. / Survival models, those that are focused on trying to describe the time before the ocurrence of one or more events, have demonstrated great versatility in their capacity to model various types of events and a further reach than initially proposed. Its application encompasses from medical trials to uses in financial activities like assets risk management, among others. This work focuses in the analysis of the time of a customer until their decision of termination of an insurance policy. In this application, only a fraction of the population are prone to terminate their contract and, in this sense, it is needed that the model have a certain degree of flexibility of assuming that not all the clients are susceptible to this event. A long-term proportional hazard model is proposed in this work with base risk function modeled via monotone splines. This work starts with the model definition, the parameters estimation process, simulation scenarios where the estimation and inference process performance is evaluated and finally an application to study the associated factors with the churn process for an insurance company in Perú.

La miopía es el defecto refractivo del ojo más frecuente. En los últimos años, ha crecido la preocupación por el incremento exponencial de la prevalencia de la miopía en la población juvenil, existiendo una gran presión para la investigación y desarrollo de nuevas técnicas para la predicción y el control de la elongación axial del ojo, que es la principal responsable del crecimiento de la miopía. El riesgo de padecer enfermedades como glaucoma o maculopatías se incrementa muy significativamente a medida que la miopía aumenta. De ahí, la importancia de conocer si existen factores geométricos a nivel de esclera que nos permitan predecir qué casos son más susceptibles de cambios en esclera que conduzcan al alargamiento del ojo y, por consiguiente, al crecimiento de la miopía. Según la literatura, las tecnologías que aparecen actualmente clínicamente aplicables para el análisis de las propiedades geométricas de la estructura esclero-conjuntival se basan en el uso de la tomografía de coherencia óptica de segmento anterior (AS-OCT), la perfilometría o la cámara Scheimpflug. Las tecnologías de ASOCT necesitan una serie de mejoras para alcanzar una caracterización clínica precisa y reproducible de esta estructura. De las técnicas de perfilometria, la perfilometría de dominio de Fourier con el sistema Eye Surface Profiler (ESP) es actualmente la tecnología más avanzada de uso clínico disponible en Europa que proporciona un análisis muy completo de las propiedades geométricas de la estructura escleral-conjuntival humana. Dentro de las tecnologías de cámara Scheimpflug, ha aparecido recientemente en el mercado el módulo de perfil corneo escleral (CSP) del sistema Pentacam que permite obtener datos clínicos de la morfología escleral-conjuntival, especialmente para la adaptación de lentes de contacto esclerales y blandas. La comparación de las mediciones corneo-esclerales obtenidas con estos dos últimos sistemas (ESP y módulo CSP del Pentacam) ha permitido concluir que las medidas no son intercambiables. El módulo de perfil corneo-escleral del sistema Pentacam da unas medidas de altura sagital mayores y unas medidas de esfera de mejor ajuste (BFS) escleral más pronunciadas. Por otro lado, el análisis de la consistencia de las medidas geométricas corneo-esclerales proporcionadas por el sistema ESP ha permitido concluir que las medidas con dicho sistema son altamente repetibles a pesar de la rapidez de la medida, especialmente en lo que respecta a la altura sagital. Además, la medida es mínimamente invasiva, recogiendo en una rápida toma todos los datos necesarios para caracterizar la geometría corneo-escleral sin necesidad de realizar múltiples medidas en distintas posiciones como ocurre con el sistema SMap3D (basado en perfilometria de multiples miradas) o el módulo de CSP del sistema Pentacam. Con este mismo sistema ESP, en la presente tesis se ha permitido apreciar que la asimetría nasotemporal de las alturas sagitales podría ser un buen biomarcador de cambios miópicos. Además, se ha definido modelos con variaciones interoculares que demuestran que la longitud axial podría predecirse con niveles aceptables de precisión mediante una ecuación lineal considerando variables refractivas, corneales y corneoesclerales. Son necesarios más casos para lograr una mayor predictibilidad y una mejor estabilidad de los modelos, así como para confirmar la importancia de incluir la medida de altura sagital mínima en las predicciones. Esta última parte, es un estudio preliminar que proporciona información clave sobre el valor potencial de la geometría de la esclerótica anterior para la predicción de la longitud axial.

El siguiente trabajo de tesis, estudiará el modelo de regresión de Cox con puntos de cambio en las covariables propuesto por Jensen y Lutkebohmert (2008), realizando el desarrollo y la aplicación para una base de líneas móviles postpago. El objetivo es obtener los parámetros de las covariables y el nuevo parámetro en el modelo que es el punto de cambio, para analizar la manera como estas covariables tienen influencia en la desactivación de una línea a solicitud del cliente.

La presente tesis se centra en la problemática existente a la hora de implementar un sistema de detección o clasificación binaria cuando es necesario combinar, integrar o fusionar diversas fuentes de información que pueden ser dependientes y heterogéneas entre sí. Las técnicas de fusión de datos tratan de combinar múltiples fuentes de información para alcanzar la exactitud y precisión en la toma de decisiones que no sería posible conseguir con el uso de una sola fuente de información de forma aislada. En un sistema de detección se pueden encontrar diferentes etapas y niveles de fusión: en la etapa de pre-detección encontramos los niveles de fusión de sensores y de características, donde se combinan los diferentes flujos de muestras proporcionados por una serie de sensores o diferentes características obtenidas del procesado estos; en la etapa de post- detección, se realiza la combinación de diferentes detectores, a través de la fusión de valoraciones continuas o de decisiones individuales aportadas por cada uno de ellos. Atendiendo al tipo de datos a combinar encontramos dos grupos: fusión soft, donde se combinan datos modelados mediante variables aleatorias continuas, caracterizadas mediante sus funciones de densidad de probabilidad (PDFs), o fusión hard, asociada a la combinación de las decisiones individuales tomadas en la etapa de fusión de detectores, donde se combinan datos binarios modelados mediante variables aleatorias discretas, caracterizadas por funciones de masa de probabilidad. Se destaca la fusión de scores como un caso particular de fusión soft asociada a la fusión de diversos detectores, en donde los datos a combinar presentan buenas propiedades discriminatorias de forma aislada y se encuentran definidos en un mismo rango normalizado [0,1]. En el presente trabajo se ha realizado una completa revisión del estado del arte en cuanto a técnicas de fusión y combinación de datos aplicadas en problemas de detección donde los datos pueden ser heterogéneos y dependientes entre sí. Se realiza una revisión en mayor profundidad de la técnica de estimación de PDFs basada en la teoría de cópulas, la cual puede ser usada en la fusión óptima de datos soft. Se destaca de forma especial tanto por su novedad e incipiente uso en el campo del procesado de señal, como por su adecuación en problemas de detección, permitiéndonos modelar de forma aislada las funciones marginales de los datos y la estructura de dependencia presente entre ellos, simplificando el problema de modelado de PDFs de datos heterogéneos y dependientes. Se ha propuesto una nueva técnica de fusión soft denominada integración-a, basada en una función de media-a, la cual, sin elevar mucho la complejidad, aporta un mayor grado de flexibilidad y de adaptación, siendo capaz de mejorar las prestaciones que se pueden obtener con respecto al resto de técnicas subóptimas utilizadas comúnmente en problemas de fusión de scores heterogéneos y dependientes entre sí. Se ha derivado un novedoso método de entrenamiento basado en el criterio de maximización parcial del área bajo la curva ROC. Se han utilizado diversas bases de datos públicas para poder testear y comprobar el correcto funcionamiento de las técnicas de fusión propuestas en problemas de autentificación multibiométrica. También se han aplicado algunas de las técnicas de fusión en la mejora de un sistema de detección de eventos acústicos. Se ha propuesto un nuevo tipo de detector basado en la teoría de cópulas denominado COCD para lidiar con el problema de la detección de señal desconocida en presencia de ruido aleatorio dependiente y no Gaussiano, centrándonos en su utilización para una aplicación de detección de eventos sonoros desconocidos. También se realiza un estudio de fusión de más de un canal de audio (utilizando más de un micrófono para captar diferentes señales) como método para incrementar las prestaciones obtenidas. / Soriano Tolosa, A. (2013). Fusión de datos estadísticamente dependientes en sistemas de detección [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/34780

La contaminación ambiental es uno de los principales problemas que afecta a nuestro planeta. El crecimiento industrial y los aglomerados urbanos, entre otros, están contribuyendo a que dicho problema se diversifique y se cronifique. La presencia de contaminantes ambientales en niveles elevados afecta la salud humana, siendo la calidad del aire y los niveles de ruido ejemplos de factores que pueden causar efectos negativos en las personas tanto psicológicamente como fisiológicamente. Sin embargo, la ubiquidad de los microcomputadores, y el aumento de los sensores incorporados en nuestros smartphones, han hecho posible la aparición de nuevas estrategias para medir dicha contaminación. Así, el Mobile Crowdsensing se ha convertido en un nuevo paradigma mediante el cual los teléfonos inteligentes emergen como tecnología habilitadora, y cuya adopción generalizada proporciona un enorme potencial para su crecimiento, permitiendo operar a gran escala, y con unos costes asumibles para la sociedad. A través del crowdsensing, los teléfonos inteligentes pueden convertirse en unidades de detección flexibles y multiuso que, a través de los sensores integrados en dichos dispositivos, o combinados con nuevos sensores, permiten monitorizar regiones de interés con una buena granularidad tanto espacial como temporal. En esta tesis nos centramos en el diseño de soluciones de crowdsensing usando smartphones donde abordamos problemas de contaminación ambiental, específicamente del ruido y de la contaminación del aire. Con este objetivo, se estudian, en primer lugar, las propuestas de crowdsensing que han surgido en los últimos años. Los resultados de nuestro estudio demuestran que todavía hay mucha heterogeneidad en términos de tecnologías utilizadas y métodos de implementación, aunque los diseños modulares en el cliente y en el servidor parecen ser dominantes. Con respecto a la contaminación del aire, proponemos una arquitectura que permita medir la contaminación del aire, concretamente del ozono, dentro de entornos urbanos. Nuestra propuesta utiliza smartphones como centro de la arquitectura, siendo estos dispositivos los encargados de leer los datos de un sensor móvil externo, y de luego enviar dichos datos a un servidor central para su procesamiento y tratamiento. Los resultados obtenidos demuestran que la orientación del sensor y el período de muestreo, dentro de ciertos límites, tienen muy poca influencia en los datos capturados. Con respecto a la contaminación acústica, proponemos una arquitectura para medir los niveles de ruido en entornos urbanos basada en crowdsensing, y cuya característica principal es que no requiere intervención del usuario. En esta tesis detallamos aspectos tales como la calibración de los smartphones, la calidad de las medidas obtenidas, el instante de muestreo, el diseño del servidor, y la interacción cliente-servidor. Además, hemos validado nuestra solución en escenarios reales para demostrar el potencial de la solución alcanzada. Los resultados experimentales muestran que, con nuestra propuesta, es posible medir niveles de ruido en diferentes zonas urbanas o rurales con un grado de precisión comparable al de los dispositivos profesionales, todo ello sin requerir intervención del usuario, y con un consumo reducido en cuanto a recursos del sistema. En general, las diferentes contribuciones de esta tesis doctoral ofrecen un punto de partida para nuevos desarrollos, ofreciendo estrategias de calibración y algoritmos eficientes de cara a realizar medidas representativas. Además, una importante ventaja de nuestra propuesta es que puede ser implementada de forma directa tanto en instituciones públicas como no gubernamentales en poco tiempo, ya que utiliza tecnología accesible y soluciones basadas en código abierto. / La contaminació ambiental és un dels principals problemes que afecten el nostre planeta. El creixement industrial i els aglomerats urbans, entre altres, estan contribuint al fet que aquest problema es diversifique i es cronifique. La presència de contaminants ambientals en nivells elevats afecta la salut humana, sent la qualitat de l'aire i els nivells de soroll exemples de factors que poden causar efectes negatius en les persones, tant psicològicament com fisiològicament. No obstant això, la ubiqüitat de les microcomputadores i l'augment dels sensors incorporats als nostres telèfons intel·ligents han fet possible l'aparició de noves estratègies per a mesurar aquesta contaminació. Així, el mobile crowdsensing s'ha convertit en un nou paradigma mitjançant el qual els telèfons intel·ligents emergeixen com a tecnologia habilitadora, i l'adopció generalitzada d'aquest proporciona un enorme potencial per al seu creixement, ja que permet operar a gran escala i amb uns costos assumibles per a la societat. A través del crowdsensing, els telèfons intel·ligents poden convertir-se en unitats de detecció flexibles i multiús que, a través dels sensors integrats en els esmentats dispositius, o combinats amb nous sensors, permeten monitoritzar regions d'interès amb una bona granularitat, tant espacial com temporal. En aquesta tesi ens centrem en el disseny de solucions de crowdsensing usant telèfons intel·ligents, on abordem problemes de contaminació ambiental, específicament del soroll i de la contaminació de l'aire. Amb aquest objectiu, s'estudien, en primer lloc, les propostes de crowdsensing que han sorgit en els últims anys. Els resultats del nostre estudi demostren que encara hi ha molta heterogeneïtat en termes de tecnologies utilitzades i mètodes d'implementació, encara que els dissenys modulars en el client i en el servidor semblen ser dominants. Pel que fa a la contaminació de l'aire, proposem una arquitectura que permeta mesurar la contaminació d'aquest, concretament de l'ozó, dins d'entorns urbans. La nostra proposta utilitza telèfons intel·ligents com a centre de l'arquitectura, sent aquests dispositius els encarregats de llegir les dades d'un sensor mòbil extern, i d'enviar després aquestes dades a un servidor central per al seu processament i tractament. Els resultats obtinguts demostren que l'orientació del sensor i el període de mostratge, dins de certs límits, tenen molt poca influència en les dades capturades. Pel que fa a la contaminació acústica, proposem una arquitectura per a mesurar els nivells de soroll en entorns urbans basada en crowdsensing, i la característica principal de la qual és que no requereix intervenció de la persona usuària. En aquesta tesi detallem aspectes com ara el calibratge dels telèfons intel·ligents, la qualitat de les mesures obtingudes, l'instant de mostratge, el disseny del servidor i la interacció client-servidor. A més, hem validat la nostra solució en escenaris reals per a demostrar el potencial de la solució assolida. Els resultats experimentals mostren que, amb la nostra proposta, és possible mesurar nivells de soroll en diferents zones urbanes o rurals amb un grau de precisió comparable al dels dispositius professionals, tot això sense requerir intervenció de l'usuari o usuària, i amb un consum reduït quant a recursos del sistema. En general, les diferents contribucions d'aquesta tesi doctoral ofereixen un punt de partida per a nous desenvolupaments, i ofereixen estratègies de calibratge i algorismes eficients amb vista a realitzar mesures representatives. A més, un important avantatge de la nostra proposta és que pot ser implementada de forma directa tant en institucions públiques com no governamentals en poc de temps, ja que utilitza tecnologia accessible i solucions basades en el codi obert. / Environmental pollution is one of the main problems that affect our planet. Industrial growth and urban agglomerations, among others, are contributing to the diversification and chronification of this problem. The presence of environmental pollutants at high levels affect human health, with air quality and noise levels being examples of factors that can cause negative effects on people both psychologically and physiologically. Traditionally, environmental pollution is measured through monitoring centers, which are usually fixed and have a high cost. However, the ubiquity of microcomputers and the increase in the number of sensors embedded in our smartphones, have paved the way for the appearance of new strategies to measure such pollution. Thus, Mobile Crowdsensing has become a new paradigm through which smartphones emerge as an enabling technology, and whose widespread adoption provides enormous potential for growth, allowing large-scale operations, and with costs acceptable to our society. Through crowdsensing, smartphones can become flexible and multipurpose detection units that, through the sensors integrated into these devices, or combined with new sensors, allow monitoring regions of interest with good spatial and temporal granularity. In this thesis, we focus on the design of crowdsensing solutions using smartphones. We deal with environmental pollution problems, specifically noise and air pollution. With this objective, the crowdsensing proposals that have emerged in recent years are studied in the first place. The results of our study show that there is still a lot of heterogeneity in terms of technologies used and implementation methods, although modular designs at both client and server seem to be dominant. Concerning air pollution, we propose an architecture that allows measuring air pollution, specifically ozone, in urban environments. Our proposal uses smartphones as the center of the architecture, being these devices responsible for reading the data obtained by an external mobile sensor, and then sending such data to a central server for processing and analysis. In this proposal, several problems have been analyzed with regard to the orientation of the external sensor and the sampling time, and the proposed solution has been validated in real scenarios. The results obtained show that the orientation of the sensor and the sampling period, within certain limits, have very little influence on the captured data. Also, by comparing the heat maps generated by our solution with the data from the existing monitoring stations in the city of Valencia, we demonstrate that our approach is capable of providing greater data granularity. Concerning noise pollution, we propose an architecture to measure noise levels in urban environments based on crowdsensing, and whose main characteristic is that it does not require user intervention. In this thesis, we detail aspects such as the calibration of smartphones, the quality of the measurements obtained, the sampling instant, the server design, and the client-server interaction. Besides, we have validated our solution in real scenarios to demonstrate the potential of the proposed solution. Experimental results show that, with our proposal, it is possible to measure noise levels in different urban or rural areas with a degree of precision comparable to that of professional devices, all without requiring the intervention of the user, and with reduced consumption of system resources. In general, the different contributions of this doctoral thesis provide a starting point for new developments, offering efficient calibration strategies and algorithms to make representative measurements. Besides, a significant advantage of our proposal is that it can be implemented straightforwardly by both public and non-governmental institutions in a short time, as it relies on accessible technology and open source software / Zamora Mero, WJ. (2018). Crowdsensing solutions for urban pollution monitoring using smartphones [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/115483