Un metaverificador de firmas y su aplicación en la inscripción de organizaciones políticas en el Perú

• Autor: Vilchez Fernandez, Luis Enrique
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2008
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/8477
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/8477
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Elecciones - Perú - Automatización; Elecciones - Innovaciones tecnológicas; Algoritmos; Bootstrap (Estadística); Software de aplicación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En el Perú, para lograr una inscripción como organización política se debe contar con una relación de adherentes (planillones de firmas) la cual es verificada por el Registro Nacional de Identificación y Estado Civil, utilizando la técnica del cotejo visual. La problemática radica en que esta técnica es completamente manual, propensa al error humano influenciado por los tiempos cortos para homologación y alta demanda en época electoral, lo cual está ocasionando que la verificación de firmas no se realice de manera exhaustiva, llegando a aceptar firmas cuya originalidad no ha sido completamente verificada. En consecuencia, algunas organizaciones políticas están logrando su inscripción en el ROP con firmas falsificadas, las cuales posteriormente son denunciadas en los medios de comunicación, generando desconfianza en la ciudadanía. Este trabajo de investigación propone el desarrollo de un metaverificador de firmas, el cual realizará la verificación de los patrones de la firma en cuestión con las firmas genuinas, determinando la originalidad de la misma. La propuesta incluye el uso de nuevas características y un motor de verificación compuesto por dos módulos, el primer módulo tiene como función verificar si la firma en cuestión es falsa, y el segundo, realizar una verificación más detallada de las firmas que no fueron detectadas como falsas en el primer módulo. Los resultados demuestran que el metaverificador propuesto logra obtener una precisión del 93.3%, lo cual es bastante alto en comparación con resultados señalados en la literatura, usando solo 3 firmas genuinas para el entrenamiento.