[en] The project is based on the calculation of likelihood ratios to give a weight or degree of support in the final decision of the judge. It seeks to avoid categorical statements to avoid falling into errors of convicting an innocent or vice versa. To achieve it will study the performance of the LR calculated using three different models: Gaussian, logistic regression and KDF. Thus, the expert will provide a degree of support based on evidence rather than make a decision between two possible, guilty or innocent hypothesis. For making this project we have used samples from actual fingerprints provided by the department identifying of Guardia Civil. With them was made a database in two formats, individual known footprint with its matching fingerprint taken from a crime scene. Finally in the database 248 will have different individual samples. For each individual can have one to four different fingerprints coincide each sample with a different finger to each individual. So that in total they have 258 pairs of traces for conducting further tests. As an extension to this database continued with palm prints, with similar characteristics of the samples for a total of 14 different individuals were combined, a total of 20 pairs of palm prints. This database has enabled 10,000 training trials with different combinations of pairs of traces and test trials with 24,964 different combinations of pairs of firgerprints. Dividing to do, specimens, first between training and test and secondly performing two types of combinations, genuine, when they belong to the same source and impostors when they belong to different sources. With scores (scores) obtained from all comparisons are to be applied three methods of calculating likelihood ratios (LR, Likelihood Ratios). These new scores will be interpretable by themselves and allow us to provide a degree of assurance to the pair of tracks that compares the system you are using, in this case is a methodology accepted by the needs of forensic science. With it you can take a degree of support from the evidence in a court case. This project is not intended to make a final decision between the two hypotheses being considered: guilty or innocent. Likewise, a study and comparison of the performance achieved by the proposed methods is shown. To evaluate the system performance it is studied using cross-entropy curves (ECE) and also propose LR prior to the calculation of three models of transformation of the scores for correct normalization model.

[es] El proyecto está basado en el cálculo de relaciones de verosimilitud para poder dar un peso o un grado de apoyo en la decisión final del juez. Se persigue evitar afirmaciones categóricas para no caer en errores de declarar culpable a un inocente o viceversa. Para lograrlo se estudiará el rendimiento obtenido de los LR calculados mediante tres modelos distintos: Gaussiano, regresión logística y KDF. De esta manera, el perito aportará un grado de apoyo basado en las evidencias científicas en vez de tomar una decisión entre dos hipótesis posibles, culpable o inocente. Para la realización de este proyecto se han utilizado muestras procedentes de huellas dactilares reales cedidas por el departamento de identificación de la Guardia Civil. Con ellas se ha realizado una base de datos, en sus dos formatos, la huella de individuo conocido junto a su huella coincidente extraída de una escena del crimen. Finalmente en la base de datos se tienen muestras de 248 individuos distintos. Para cada individuo se pueden tener de una a cuatro huellas distintas coincidiendo cada muestra con un dedo distinto de cada individuo. Por lo que en total se disponen de 258 pares de huellas para la realización de las pruebas posteriores. Como extensión a esta base de datos se continuó con huellas palmares, con unas características parecidas de las que se reunieron muestras para un total de 14 individuos distintos, con un total de 20 pares de huellas palmares. Esta base de datos ha permitido realizar pruebas de entrenamiento con 10.000 combinaciones diferentes de pares de huellas y pruebas de test con 24.964 combinaciones diferentes de pares de huellas. Dividiendo, para ello, las muestras, en primer lugar entre entrenamiento y test y en segundo lugar realizando dos tipos de combinaciones, genuinas, cuando pertenecen a la misma fuente e impostoras, cuando pertenecen a fuentes distintas. Con las puntuaciones (scores) obtenidas de todas las comparaciones realizadas se van a aplicar tres métodos de cálculo de relaciones de verosimilitud (LR, Likelihood Ratios). Estas nuevas puntuaciones serán interpretables por sí mismas y nos permitirán aportar un grado de fiabilidad al par de huellas que compara el sistema que estemos usando, en este caso supone una metodología aceptada por las necesidades de la ciencia forense. Con él se podrá dar un grado de apoyo, a partir de las evidencias en un caso judicial. En este proyecto no se pretende poder tomar una decisión final de entre las dos hipótesis que se barajan: culpable o inocente. Así mismo, se mostrará un estudio y comparación del rendimiento obtenido por los métodos propuestos. Para evaluar los sistemas se estudia su rendimiento mediante curvas de entropía cruzada (ECE) y se proponen también previo al cálculo de LR tres modelos de transformación de los scores para una correcta normalización del modelo.