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심전도 신호는 위조가 불가능하며 양쪽 손목에서 신호를 간편히 취득할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 방향 정보를 이용해 커플링 이미지를 생성하고, 이를 이용한 개인 인식 방법을 제안한다. 제안하는 커플링 이미지는 정방향 심전도 신호와 R-peak를 기준으로 회전된 역방향 심전도 신호를 이용해 생성하며, 생성한 커플링 이미지는 개인별로 고유한 패턴과 명암을 나타낸다. 또한 같은 주기의 심전도 신호 연산을 통해 R-peak 영역 데이터가 증가하여 개인 인식 성능 향상이 가능하다. 생성한 커플링 이미지는 제안한 합성곱 신경망을 이용해 패턴 및 명암에 대한 특징을 추출하며, 네트워크 속도 향상을 위해 다수의 풀링층을 사용해 데이터 크기를 축소한다. 실험은 47명의 공개된 심전도 데이터를 이용하며, 공개된 네트워크 중 top-5 성능이 상위권인 5개 네트워크와 제안한 네트워크를 이용해 비교 실험을 진행한다. 실험 결과 제안한 네트워크의 개인 인식 성능이 99.28%로 가장 높게 나타남에 따라, 제안한 커플링 이미지를 이용한 개인 인식 방법이 유효함을 확인하였다.
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Z. Y. Ong / 2018 / Power spectral density analysis for human EEG-based biometric identification / International Conference on Computational Approach in Smart Systems Design and Applications
임원철 / 2018 / 심전도 신호기반 개인식별을 위한 텐서표현의 다선형판별분석기법 / 스마트미디어저널 7(4):90~98
T. W. Shen / 2002 / One-lead ECG for identity verification / Proc. of the Second Joint 24th Annual Conference and the Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society/Engineering in Medicine and Biology :62~63
J. J. Wu / 2014 / ECG identification based on neural networks / 11th International Computer Conference on Wavelet Active Media Technology and Information Processing :92~96
M. Jahiruzzaman / 2015 / ECG based biometric human identification using chaotic encryption / International Conference on Electrical Engineering and Information Communication Technology :1~5
임원철 / 2018 / 심전도 신호기반 개인식별을 위한 텐서표현의 다선형판별분석기법 / 스마트미디어저널 7(4):90~98
T. W. Shen / 2002 / One-lead ECG for identity verification / Proc. of the Second Joint 24th Annual Conference and the Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society/Engineering in Medicine and Biology :62~63
J. J. Wu / 2014 / ECG identification based on neural networks / 11th International Computer Conference on Wavelet Active Media Technology and Information Processing :92~96
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