La presente tesis de grado propone el desarrollo de un sistema biométrico audio-visual para el reconocimiento e identificación de personas. La parte del audio corresponde al reconocimiento del locutor y la parte visual al reconocimiento de rostro. En el caso del reconocimiento de locutor se hace uso de los Coeficientes Cepstrales a escala de frecuencia Mel (MFCC) para la etapa de la extracción de características, en esta misma etapa se hizo uso de la técnica de Normalización de Media Cepstral (CMN) para mejorar el porcentaje de reconocimiento del hablante, así mismo, se utilizó la técnica de las mezclas gaussianas (GMM) para la etapa de la clasificación, la cual entrena un modelo que permite la identificación del hablante. En el caso del reconocimiento de rostro se hace uso de los eigenface para la etapa de extracción de características así mismo se utilizó la distancia eu...