[en] The ear is an emerging biometric feature that has caught the attention of the scientific community for more than a decade. Its unique structure has stood out since long ago among forensic scientists, and has been used to identify suspects in many cases. The logical step towards a broader application of ear biometrics is to create a recognition system. To carry out this process, this work focuses on the use of data from images (2D). The present study mentions techniques like the Hausdorff distance, which adds robustness and increases the performance, filtering the subjects to use in the testing process. It also includes image ray transform (IRT) in the detection step. The ear is a fickle biometric feature when working with photographic images under varying conditions. This is largely due to the camera?s focus, the irregular shapes of the captures, the lighting conditions and the ever-changing shape of the projection when it is photographed. Therefore, to identify the presence and location of an ear in an image, we propose an ear detection system with multiple convolutional neural networks (CNN) and a clustering algorithm of detections. The proposed method coincides with the performance of other techniques when we analyze clean photographs, that is to say, catches in ideal conditions (purposeshot), reaching an accuracy of more than 98 %. When the system is subjected to natural images in real world conditions, where the subject appears in a multitude of orientations and photographic conditions in an uncontrolled environment, our system maintains the same precision, clearly exceeding the average result (83 %) obtained in previous researches. Finally, the algorithms used to complete the recognition steps are presented, using convolutional structures, extraction techniques and geometric approximations in order to increase the accuracy of the process.

[es] La oreja es un rasgo biom?trico emergente que ha llamado la atenci?n de la comunidad cient?fica por m?s de una d?cada. Su estructura ?nica ha destacado desde hace mucho tiempo entre los cient?ficos forenses, y se ha utilizado para la identificaci?n de sospechosos en muchos casos. El paso l?gico hacia una aplicaci?n m?s amplia de la biometr?a de orejas es crear un sistema de reconocimiento. Este trabajo se centra en el uso de datos de im?genes (2D) para llevar a cabo dicho proceso. El presente estudio aborda t?cnicas como la distancia Hausdorff; la cual agrega robustez e incrementa el desempe?o filtrando los sujetos a utilizar en la etapa de prueba del proceso. Tambi?n incluye la transformaci?n de im?genes con rayos (IRT) en la etapa de detecci?n. La oreja es una caracter?stica biom?trica inconstante cuando se trabaja con im?genes fotogr?ficas en condiciones variables: esto se debe en gran parte al enfoque de la c?mara, las formas irregulares de las capturas, las condiciones de iluminaci?n y la forma siempre cambiante de la proyecci?n cuando es fotografiada. Por tanto, para identificar la presencia y localizaci?n de una oreja en una imagen proponemos un sistema de detecci?n de orejas con m?ltiples redes neuronales convolucionales (CNN) y un algoritmo de agrupaci?n de detecci?n. El m?todo propuesto coincide con el rendimiento de otras t?cnicas cuando analizamos fotograf?as limpias, es decir, capturas en condiciones ideales (purposeshot), alcanzando una precisi?n de m?s del 98 %. Cuando el sistema est? sujeto a im?genes naturales en condiciones del mundo real, donde el sujeto aparece en una multitud de orientaciones y condiciones fotogr?ficas en ambiente no controlado, nuestro sistema mantiene la misma precisi?n superando claramente el resultado del 83 % promedio obtenido en investigaciones previas. Finalmente se exponen los algoritmos utilizados para completar los pasos del reconocimiento, utilizando estructuras convolucionales, t?cnicas de extracci?n de caracter?sticas y aproximaciones geom?tricas a fin de incrementar la presici?n del proceso.