La fusion multimodal permite mejorar los resultados obtenidos por una sola caracteristica biometrica y hace el sistema mas robusto a ruidos e interferencias y mas resistente a posibles ataques. En este trabajo se presentan diversos metodos de normalizacion que modifican la estadistica de parametros o puntuaciones de manera previa al proceso de fusion. Se propone la normalizacion de la media y la varianza de las puntuaciones unimodales teniendo en cuenta las estadisticas separadas de las puntuaciones de clientes e impostores. Por otro lado, se ha utilizado la ecualizacion de histograma como tecnica de normalizacion utilizando como referencia tanto el histograma de las puntuaciones de una de las modalidades biometricas como funciones previamente establecidas: una gaussiana para la normalizacion de parametros y una doble gaussiana para la normalizacion de puntuaciones. Las tecnicas presentadas se han probado utilizando diferentes estrategias tanto para bases de datos quimericas como para una base de datos multimodal. La fusion se ha realizado para puntuaciones de espectro de voz, prosodia y caras, y a nivel de parametros, puntuaciones y decision en el entorno del proyecto Agatha."