La situación actual en el control de acceso de la mayoría de las aplicaciones o
servicios web, se encuentra regulada por técnicas convencionales basadas en contraseñas,
tarjetas de crédito y firmas, que son susceptibles de suplantación. Una posible solución,
dado que no se basa en las técnicas de uso común que utilizan características extrínsecas
de las personas, es la biometría. En este momento, se están investigando y utilizando
rasgos fisiológicos, como la huella dactilar, el iris y la cara. Pero estos rasgos son falsificables
mediante lentes de contacto, impresión de huellas etc. Recientemente, se está buscando
dar un enfoque más exclusivo mediante el uso de las señales eléctricas del corazón. Por
ello, se ha sugerido el Electrocardiograma (ECG), una prueba que posee numerosas
características interpretables para la identificación entre individuos. En el presente Trabajo
de Fin de Grado se propone realizar un estudio de la aplicación del ECG como nuevo
método de identificación, planteando un estudio desde el diseño de un electrocardiógrafo
con transmisión Bluetooth, hasta la búsqueda de parámetros diferenciadores mediante
algoritmos automáticos.
Dado que el estudio se enfoca en un análisis conceptual de la inserción del ECG
como nuevo control de acceso, se toman pocas muestras de ECG reales, procesados y
limpiados para aplicar posteriormente un algoritmo de aprendizaje supervisado como es el
de los K vecinos más cercanos (K-Nearest Neighbors). Este busca clasificar una muestra
desconocida basándose en la similitud con sus vecinos más cercanos, en este caso, una
métrica de distancia entre señales.
Finalmente, y pese a tratarse de un prototipo, se logró un rendimiento de un
97,22% de precisión en la clasificación, con lo que abre la posibilidad a que en líneas futuras
se pueda perfeccionar con otras técnicas. Llegando, a implementarlo en un dispositivo que
pueda ser usado como método identificativo de uso diario.
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