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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 63 - 69 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.4.63
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최근 지문과 얼굴 인증에 비해 위•변조에 강인한 심전도를 이용하여 사용자 인증 기술이 활발하게 연구되고 있다. 심전도 신호는 전기적 신호로 여러 잡음이 포함되어 측정된다. 특히 피험자 호흡으로부터 발생되는 기저선 변동 잡음이 심할수록 비선형 잡음에 의해 형태학적 특징 변형으로 사용자 인증 성능이 저하된다. 기저선 변동 잡음을 제거하기 위해 주파수 필터를 이용하지만 심전도의 형태학적 특징을 왜곡시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 심전도에서 T-P파, P-R파 중앙값을 이용한 1차 회귀분석으로 기저선 변동을 추정하고, 추정된 기저선을 영점으로 조정한다. 실험결과, 기저선 영점 조정 후 개인 심전도 10주기에서 기존 방법보다 평균 유사도가 최대 4.6% 향상되고, 기저선 영점 조정 전 사용자 인증 최대 EER 성능은 1.82%였지만 기저선 영점 조정 후 최대 성능은 1.11%로 향상됨을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 심전도 잡음 제거 기술 분석
Ⅲ. 1차 회귀분석 기반 기저선 영점 조정된 심전도를 이용한 사용자 인증 시스템
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Q. Xiao / 2007 / Technology review-biometrics-technology, application, challenge, and computational intelligence solutions / IEEE Comput. Intell. Magazi 2(2):5~25
T. M. Nazmy / 2010 / Adaptive neuro-fuzzy inference system for classification of ECG signals / Proc. 7th Int. Conf. on Informatics and Syst :1~6
G. H. Choi / 2019 / User identification system using 2D resized spectrogram features of ECG / IEEE Access 7:34862~34893
M. G. Kim / 2019 / Deep learning based on 1-D ensemble networks using ECG for real-time user recognition / IEEE Trans. Industrial Info :1~8
J. S. Kim / 2017 / A study on ECG-based biometrics using open source hardware / Research Briefs on Information & Communication Technology Evolution 3(18)
T. M. Nazmy / 2010 / Adaptive neuro-fuzzy inference system for classification of ECG signals / Proc. 7th Int. Conf. on Informatics and Syst :1~6
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M. G. Kim / 2019 / Deep learning based on 1-D ensemble networks using ECG for real-time user recognition / IEEE Trans. Industrial Info :1~8
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