Dado el interés creciente en las Soft Biometrics y su aplicación en numerosas áreas relacionadas con la biometría, en este trabajo se ha elegido este campo haciendo referencia a aquellas características que se basan únicamente en los atributos corporales de un sujeto. Los atributos Soft Biometrics seleccionados en este proyecto han sido: Altura, Ancho de Hombros, Ancho de Caderas, Largo de los brazos, Envergadura y Color de Pelo de una persona. Se parte de la premisa de que la estimación automática de estos atributos corporales mejoraría el reconocimiento de personas en diversos sistemas, como pueden ser los de vídeo vigilancia, y aportaría una mayor robustez en los sistemas biométricos clásicos. Sin embargo, dada la dificultad y limitaciones existentes en la extracción de dichos atributos, en este trabajo se pretende desarrollar un estimador automático de Soft Biometrics corporales. Durante el desarrollo del trabajo se ha diferenciado el tratamiento para atributos objetivos y subjetivos, se han modelado estas Soft Biometrics extrayendo features propias y features utilizadas en trabajos relacionados y se han entrenado clasificadores SVM para la estimación de a qué grupo pertenece cada atributo correspondiente al sujeto. Finalmente se han evaluado los resultados obtenidos utilizando un protocolo experimental y dividiendo su análisis según las features utilizadas para la estimación de los atributos demostrando cuál funciona mejor para la clasificación de cada uno de ellos. En definitiva, el principal objetivo del proyecto ha sido implementar un estimador que, a partir de una imagen de una persona tomada a distancia, extraiga de forma automática sus principales atributos corporales.

Given the growing interest in Soft Biometri s and its appli ation in many areas related to biometri s, in this work this eld has been hosen referring to those hara teristi s that are based only on the body attributes of a subje t. The sele ted Soft Biometri s attributes in this proje t have been the following: Height, Shoulder width, Hip width, Arms length, Span and Hair olor of a person. The automati estimation of these orporal attributes would improve the people's re ognition in di erent systems, su h as video surveillan e, and would provide greater robustness in lassi al biometri systems. However, given the existing di ulty and limitations in the extra tion of these attributes, this work intends to develop an automati estimator of Body Soft Biometri s. During the development of this work, the treatment for obje tives and subje tives attributes has been di erentiated, these Soft Biometri s have been modelled by extra ting own features and related work's features, and then SVM lassi ers have been trained for estimating to whi h group ea h attribute orresponding to the subje t belongs. Finally, the obtained results have been evaluated using an experimental proto ol and dividing the analysis a ording to the features that have been used for estimating the orrespondent attributes. It shows whi h feature works better for lassifying ea h one of them. In on lussion, the main obje tive of the proje t is to implement an estimator that, based on an image of a person taken at a distan e, automati ally extra t its main body attributes.

Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación