Cerrón González, Juan

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https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/48843

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Cerrón González

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Juan

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Automática y Computación

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    PublicationOpen Access
    A framework for radial data comparison and its application to fingerprint analysis
    (Elsevier, 2016) Marco Detchart, Cedric; Cerrón González, Juan; Miguel Turullols, Laura de; López Molina, Carlos; Bustince Sola, Humberto; Galar Idoate, Mikel; Automatika eta Konputazioa; Institute of Smart Cities - ISC; Automática y Computación; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
    This work tackles the comparison of radial data, and proposes comparison measures that are further applied to fingerprint analysis. First, we study the similarity of scalar and non-scalar radial data, elaborated on previous works in fuzzy set theory. This study leads to the concepts of restricted radial equivalence function and Radial Similarity Measure, which model the perceived similarity between scalar and vectorial pieces of radial data, respectively. Second, the utility of these functions is tested in the context of fingerprint analysis, and more specifically, in the singular point detection. With this aim, a novel Template-based Singular Point Detection method is proposed, which takes advantage of these functions. Finally, their suitability is tested in different fingerprint databases. Different Similarity Measures are considered to show the flexibility offered by these measures and the behaviour of the new method is compared with well-known singular point detection methods.
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    PublicationOpen Access
    Usos de la lógica difusa e intervalos en el reconocimiento del habla
    (2011) Cerrón González, Juan; Orduna Urrutia, Raúl; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
    Este trabajo explora el uso de técnicas provenientes de la lógica difusa, para conseguir un sistema de clasificación de fonemas sobre espectrogramas de voz. El motor de clasificación obtenido, dispone de muchos parámetros que se han autoajustado por medio de algoritmos genéticos. El clasificador lingüístico de fonemas obtenido, permite realizar la tarea de reconocimiento del habla con una probabilidad muy alta de acierto. La principal aportación del trabajo ha consistido en la generalización de un sistema de reconocimiento de habla que utiliza conjuntos difusos con dos formas diferentes de aplicar intervalos, en primer lugar a los datos de entrada, con lo que evitamos perder información en el tratamiento de los datos de entrada, y en segundo lugar en el uso de conjuntos intervalo-valorados difusos en el propio motor de reconocimiento.