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Política de Privacidad
Puedes consultar los datos del Responsable del tratamiento, las finalidades del tratamiento, las bases legitimadoras, el plazo de conservación, etc. en nuestra página de "Política de Privacidad".
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Las cookies que utilizamos en nuestro sitio web, se suelen clasificar en tres categorías distintas.
Clasificación según entidad que la gestiona
Según la entidad que las gestione distinguiremos entre cookies propias y de terceros.
Cookies propias
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Cookies de terceros
Las cookies de terceros, son creadas por una empresa externa, como suelen ser las cookies de análisis, por ejemplo las de Google Analytics.
Clasificación según la duración
Si las clasificamos por el tiempo que permanecen en el equipo con el que se accede a la web (Ordenador, Smartphone, Tablet, etc.), podremos distinguir entre cookies de sesión y cookies persistentes.
Cookies de sesión
Las cookies de sesión, solo existen mientras se tiene la página web abierta en el navegador, se suelen usar para almacenar información necesaria para la prestación del servicio, como puede ser el nombre de usuario o la lista de la cesta de la compra.
Cookies persistentes
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Como ejemplo de cookies de tipo persistente, es la cookie que almacena la respuesta al mensaje de cookies, la cual se usa para evitar que se muestre el mensaje de cookies cada vez que el usuario abre la web.
Clasificación según el tipo de información que almacenan
Según el tipo de información que gestionan podemos clasificarlas en cookies de análisis, cookies técnicas y cookies de personalización.
Cookies de Análisis
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Cookies Técnicas
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Cookies de Personalización
Son aquéllas que permiten adaptar la navegación en nuestra página web a tus preferencias, como pueden ser Idioma, navegador utilizado, etc.
Listado de cookies
A continuación se muestra una tabla con las cookies que utiliza nuestra página web.
| Nombre | Propia / Terceros | Duración | Descripción | Propietario |
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| _ga | Terceros | 2 años | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| _gid | Terceros | 24 horas | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| PHPSESSID | Propia | Sesion | Cookie de Sesion, desaparece cuando se cierra la web. | Arnoia |
| COOKIE_CONSENT | Propia | 1 mes | Cookie de personalización. | Arnoia |
| SESS_ID | Propia | 10 días | Cookie de Sesion. | Arnoia |
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Configuración de privacidad mediante mensaje de cookies
Puedes configurar los tipos de cookies que deseas permitir en nuestro sitio web desde el mensaje de cookies.
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Configuración de privacidad en navegadores
A continuación indicamos los pasos para acceder a la configuración de privacidad en los principales navegadores.
Microsoft Internet Explorer: Herramientas -> Opciones de Internet -> Privacidad -> Configuración.
Microsoft Edge: Herramientas -> Configuración -> Privacidad, búsqueda y servicios.
Firefox: Herramientas -> Ajustes -> Privacidad & Seguridad.
Chrome: Herramientas -> Configuración -> Seguridad y privacidad -> Cookies y otros datos de sitios.
Safari: Preferencias -> Seguridad.
Opera: Herramientas -> Privacidad y seguridad.
Debido a que la configuración de cada navegador es distinta y con las nuevas versiones pueden sufrir cambios, recomendamos consultar la información sobre cookies que ofrecen los principales navegadores de internet en su ayuda o en la web de soporte correspondiente.
En los siguientes enlaces podrás encontrar información adicional sobre las opciones de configuración de las cookies en los principales navegadores.
– Internet Explorer: https://support.microsoft.com/es-es/windows/eliminar-y-administrar-cookies-168dab11-0753-043d-7c16-ede5947fc64d
– Microsoft Edge: https://support.microsoft.com/es-es/microsoft-edge/eliminar-las-cookies-en-microsoft-edge-63947406-40ac-c3b8-57b9-2a946a29ae09
– Google Chrome Escritorio: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DDesktop&oco=1
– Google Chrome Android: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DAndroid&oco=1
– Firefox: https://support.mozilla.org/es/kb/cookies-informacion-que-los-sitios-web-guardan-en-
– Safari Escritorio: https://support.apple.com/es-es/guide/safari/sfri11471/mac
– Safari iPhone, iPad o iPod touch: https://support.apple.com/es-es/HT201265
– Opera: https://help.opera.com/en/latest/web-preferences/#cookies
This book provides an integrated solution for security and safety in the home, covering both assistance in health monitoring and safety from strangers/intruders who want to enter the home with harmful intentions. It defines a system whereby recognition of a person/stranger at the door is done using three modules: Face Recognition, Voice Recognition and Similarity Index. These three modules are taken together to provide a percentage likelihood that the individual is in the 'known' or 'unknown' category. The system can also continuously monitor the health parameters of a vulnerable person living alone at home and aid them in calling for help in an emergency. The authors have analyzed a number of existing biometric techniques to provide security for an individual living alone at home. These biometric techniques have been tested using MATLAB« image processing and signal processing toolboxes, and results have been calculated on the basis of recognition rate. A major contribution in providing security is a hybrid algorithm proposed by the author named PICA, which combines features of both PCA (Principle Component Analysis) and ICA (Independent Component Analysis) algorithms. This hybrid approach gives better performance recognition than either system alone. The second proposed hybrid algorithm for voice recognition is named as a MFRASTA algorithm by combining features of MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient) and RASTA-PLP (RelAtive SpecTrA-Perceptual Linear Prediction) algorithm. After performing experiments, results are collected on the basis of recognition rate. The authors have also proposed a third technique named as a Similarity Index to provide trust-based security for an individual. This technique is text independent in which a person is recognized by pronunciation, frequency, tone, pitch, etc., irrespective of the content spoken by the person. By combining these three techniques, a high recognition rate is provided to the person at the door and high security to the individual living independently at home. In the final contribution, the authors have proposed a fingertip-based application for health monitoring by using the concept of sensors. This application is developed using iPhone 6?s camera. When a person puts their fingertip on a camera lens, with the help of brightness of the skin, the person?s heartbeat will be monitored. This is possible even with a low-quality camera. In case of any emergency, text messages will be sent to the family members of the individual living alone by using 3G Dongle and MATLAB tool. Results show that the proposed work outperforms all the existing techniques used in face recognition, voice recognition, and health monitoring alone.