En la presente tesis, se implementa y evalúa un modelo de sistema biométrico de interfaz híbrida para cerraduras de seguridad electrónicas. Para el reconocimiento del locutor existen muchos enfoques, pero según los estudios realizados se recomienda la utilización de Coeficientes Cepstrales en las Frecuencias de Mel (MFCC). El uso de MFCC ha permitido caracterizar las señales de voz teniendo en cuenta el ruido presente en el ambiente de grabación. Para el reconocimiento de la huella dactilar se basa en minucias y se utiliza una Red Neuronal con entrenamiento Backpropagation y se trabaja con Algoritmos Genéticos para la optimización de los pesos. La plataforma más conveniente para éste modelo, es el entorno de Matlab, ya que muchas de las tareas que se necesita, ya estaban implementadas, como son: dct (transformada de coseno discreta), fft (transformada rápida de Fourier), etc. Como resultado se obtuvo un reconocimiento superior al 95%, entre un grupo de 5 muestras por persona para el entrenamiento y 3 muestras para la validación. Las muestras se tomaron a de 5 personas.Tesis