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Reconocimiento de gestos basado en RFID y acelerómetros

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dc.contributor.author Horno Murillo, Juan Carlos
dc.date.accessioned 2014-12-02T11:10:24Z
dc.date.available 2014-12-02T11:10:24Z
dc.date.issued 2014-12-02
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/22860
dc.description Treball de fi de grau en Telemàtica
dc.description Tutor: Joan Melià Seguí
dc.description.abstract La tecnología RFID (Radio Frecuency Identification) presenta vulnerabilidades de seguridad en la lectura de los tags RFID. Supone un reto proporcionar mecanismos de defensa sin que implique un cambio en el paradigma de uso de la tecnología RFID. Mediante tags RFID pasivos y un dispositivo móvil equipados con sensores acelerómetros, se obtiene información en cuanto a un gesto realizado por un usuario. Esto ofrece la posibilidad de realizar gestos e identificar qué gesto se está produciendo y a quien pertenece. La primera parte del proyecto se centra en procesar y caracterizar el conjunto de gestos realizados por el móvil y el tag RFID. En la segunda parte, las características extraídas de los gestos son estudiadas por el algoritmo k-Nearest Neighbour, basado en Machine Learning, para poder clasificar e identificar el gesto realizado. Los resultados obtenidos permiten implementar un sistema de autenticación basado en tags RFID pasivos y un dispositivo móvil. Este estudio permitirá crear aplicaciones para garantizar la lectura segura de los tags RFID y aplicaciones de identificación de personas.
dc.description.abstract RFID technology has important security problems in the tag reading process. This weakness restricts the commercial application of this technology. The aim is to provide security systems without modifying the RFID technology usage paradigm. It used RFID tags and a Smartphone, both provided with accelerometer sensors, to collect data sets based on user’s gestures to identify what gesture they are doing and who they belong to. The first part of the project was focused on processing and featuring accelerometer data sets to model the gestures. In the second part, we used k-Nearest Neighbour as Machine Learning method for classifying and deciding what gesture was performed./nLooking forward, we will be able to recognize a gesture performed by a tag. This gesture will be linked to a mobile device, where a second authentication will be performed based on the uniqueness of the gesture. It will work in future applications to identify people and to guarantee secure tag reading operations.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso spa
dc.rights Aquest document està subjecte a una llicència Creative Commons
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.other Sistemes d'identificació per radiofreqüència
dc.title Reconocimiento de gestos basado en RFID y acelerómetros
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.rights.accessRights info:eu-repo/semantics/openAccess


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