Diseño y evaluación de un sistema biométrico de bajo coste para registro de la actividad laboral

• PELAYO NUÑO HUERGO ^[1] ; MARTA MENENDEZ ALVAREZ ^[1] ; FRANCISCO GONZALEZ BULNES ^[1] ; JUAN CARLOS GRANDA CANDAS ^[1]
  1. [1] U. de Oviedo
• Localización: Revista DYNA, ISSN-e 0012-7361, ISSN 0012-7361, Vol. 99, Nº 4, 2024, págs. 400-404
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Design and evaluation of a low cost biometric time tracking system
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• Resumen

  • El registro de la actividad laboral de los empleados supone un problema para muchas empresas difícil de abordar por dos razones. La primera, la falta de dispositivos de fácil uso. La segunda, la incomodidad que supone para los empleados. Esto último es especialmente notorio en empresas en las que los empleados no realizan su trabajo dentro de las instalaciones corporativas, lo que dificulta el cómputo de las horas trabajadas. Normativas recientes de algunos gobiernos han acentuado la necesidad de un registro preciso, generando incertidumbre en entornos empresariales. Este trabajo propone una solución simple y económica utilizando una centralita telefónica Asterisk, ejecutable en un computador convencional. Permite a los empleados registrar su actividad sin dispositivos adicionales aunque trabajen fuera de las instalaciones de la empresa. Esta solución utiliza un menú de voz interactivo que permite al empleado registrar acciones relacionadas con su actividad diaria (inicio y fin de jornada, etc.). El empleado llama a la centralita Asterisk y pronuncia una frase de paso antes de registrar la acción pertinente. Entonces, un módulo biométrico analiza la voz del empleado para verificar su identidad, evitando suplantaciones. El proceso de verificación es independiente del texto (TI), por lo que las frases de paso planteadas a los empleados no tienen restricciones. Los resultados de las pruebas realizadas sobre el sistema indican una accuracy del 99.7%, lo que demuestra la fiabilidad del módulo biométrico. También se obtienen valores elevados de precision (99.89) y recall (99.8%) por lo que tanto la identificación de los empleados legítimos, como la de los intentos de identificación fraudulentos, es muy precisa.