Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44677
Назва: | Express method of biometric person authentication based on one cycle of the ecg signal |
Інші назви: | Експрес-метод біометричної аутентифікації особи на основі одного циклу сигналу ЕКГ |
Автори: | Лупенко, Сергій Анатолійович Буцій, Роман Андрійович Lupenko, Serhii Butsiy, Roman |
Приналежність: | Факультет електротехніки, автоматики та інформатики, Опольський Політехнічний Університет, Ополе, Польща Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору Національної академії наук України, Київ, Україна Faculty of Electrical Engineering, Automatic Control and Informatics, Opole University of Technology, Opole, Poland Institute of Telecommunications and Global Information Space, National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine |
Бібліографічний опис: | Lupenko S. Express method of biometric person authentication based on one cycle of the ecg signal / Serhii Lupenko, Roman Butsiy // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2024. — Vol 113. — No 1. — P. 100–110. |
Bibliographic description: | Lupenko S., Butsiy R. (2024) Express method of biometric person authentication based on one cycle of the ecg signal. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 113, no 1, pp. 100-110. |
Є частиною видання: | Вісник Тернопільського національного технічного університету, 1 (113), 2024 Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 1 (113), 2024 |
Журнал/збірник: | Вісник Тернопільського національного технічного університету |
Випуск/№ : | 1 |
Том: | 113 |
Дата публікації: | 19-бер-2024 |
Дата подання: | 2-січ-2024 |
Дата внесення: | 17-кві-2024 |
Видавництво: | ТНТУ TNTU |
Місце видання, проведення: | Тернопіль Ternopil |
DOI: | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.01.046 |
УДК: | 519.65 |
Теми: | біометрична аутентифікація електрокардіограма циклічно корельований випадковий процес нормалізація сигналів класифікація сигналів biometric authentication electrocardiogram signal cyclically correlated random process signals normalization signals classification |
Кількість сторінок: | 11 |
Діапазон сторінок: | 100-110 |
Початкова сторінка: | 100 |
Кінцева сторінка: | 110 |
Короткий огляд (реферат): | Присвячено експрес-методу біометричної аутентифікації особи на основі електрокардіограми (ЕКГ). Метод характеризується високою точністю (ефективністю) аутентифікації особи на основі лише одного циклу її ЕКГ. Такі характеристики, як Accuracy, Balanced Accuracy та F1-score в середньому не нижчі за 96.1% для таких бінарних класифікаторів, як k-Nearest Neighbors, Linear SVM, Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, Adaptive Boosting, Naive Bayes і Statistical Interval Classifier. У дослідженні використано базу даних Combined Measurement of ECG, Breathing, and Seismocardiograms, яка містить дані від 20 здорових людей. Розроблено метод побудови довірчих інтервалів для циклів ЕКГ, що базується на ритмо-адаптивній статистичній оцінці математичного сподівання та стандартного відхилення сигналу ЕКГ. Метод побудови довірчих інтервалів лежить в основі функціонування Statistical Interval Classifier у системі біометричної аутентифікації особи. Statistical Interval Classifier має найнижчу часову обчислювальну складність серед восьми досліджених класифікаторів, що виправдовує його використання в портативних системах біометричної аутентифікації, які мають незначні обчислювальні ресурси The article is devoted to an express method of biometric authentication of a person based on an electrocardiogram (ECG). The method is characterized by high accuracy (efficiency) of authentication of a person based on only one cycle of its ECG. Such characteristics as Accuracy, Balanced Accuracy and F1-score on average are not lower than 96.1% for such binary classifiers as k-Nearest Neighbors, Linear SVM, Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, Adaptive Boosting, Naive Bayes and Statistical Interval Classifier. The research utilized the Combined Measurement of ECG, Breathing, and Seismocardiograms database, whicfeatures data from 20 healthy people. A method of constructing confidence intervals for ECG cycles has been developed, which is based on the rhythm-adaptive statistical estimation of the mathematical expectation and the standard deviation of the ECG signal. The method of constructing confidence intervals is based on the functioning of the Statistical Interval Classifier in the system of biometric authentication of a person. The Statistical Interval Classifier has the lowest time computational complexity among the 8 studied classifiers, which justifies its use in portable biometric authentication systems that have negligible computing resources |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44677 |
ISSN: | 2522-4433 |
Власник авторського права: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024 |
URL-посилання пов’язаного матеріалу: | https://doi.org/10.1109/CCECE.2001.933649 https://doi.org/10.1007/978-3-642-29305-4_149 https://doi.org/10.1109/BCC.2006.4341628 https://doi.org/10.1016/j.patrec.2007.01.014 https://doi.org/10.3390/s22062202 https://doi.org/10.1002/tee.21970 https://doi.org/10.14722/ndss.2017.23408 https://doi.org/10.1007/978-3-319-23461-8_27 https://doi.org/10.1109/TIM.2022.3199260 https://doi.org/10.1117/12.819327 https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102226 https://doi.org/10.1109/TIM.2007.909996 https://doi.org/10.1109/BTAS.2010.5634478 https://doi.org/10.13026/C2KW23 https://doi.org/10.1161/01.CIR.101.23.e215 https://doi.org/10.1016/j.dsp.2023.104104 https://doi.org/10.3390/math10183406 https://doi.org/10.32782/cmis/2864-17 |
References: | 1. Park G. Bio-signal and personal authentication. Korea Internet and Security Agency, Technical Report, Aug 2014. 2. Park, G. Analysis of authentication technology using bio-signals and construction of bio-signal database. Korea Internet and Security Agency, Technical Report, Jan. 2016. 3. Kim J., Park G. Personal authentication technology using biosignals and DB construction. TTA J. 2016. 165. P. 41–46. 4. Paranjape R., Mahovsky J., Benedicenti L., Koles Z. The EEG as a biometric. In Proceedings of the IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, Vancouver, BC, Canada, 13–16 May 2001. Volume 2. P. 1363–1366. https://doi.org/10.1109/CCECE.2001.933649 5. Vural E., Simske S., Schuckers S. Verification of individuals from accelerometer measures of cardiac chest movements. In Proceedings of the 2013 International Conference of the BIOSIG, Darmstadt, Germany, 5–6 September 2013. P. 1–8. INSPEC Accession Number: 13826572. 6. Guo H., Cao X., Wu J., Tang J. Ballistocardiogram-based person identification using correlation analysis. In Proceedings of the World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering. Beijing, China. 26–31 May 2012. Volume 39. P. 570–573. https://doi.org/10.1007/978-3-642-29305-4_149 7. Plataniotis K., Hatzinaks D., Lee J. ECG biometric recognition without fiducial detection. In Proceedings of the Biometrics Symposium (BSYM '06), Baltimore, MD, USA. 19–21 September 2006. P. 6–11. Doi: https://doi.org/10.1109/BCC.2006.4341628. 8. Wubbeler G., Stavridis M., Kreiseler D., Bousseljot R., Elster C. Verification of humans using the electrocardiogram. Pattern Recognit. Lett. 2007. 28. P. 1172–1175.. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2007.01.014 9. Pereira T. M. C., Conceição R. C., Sebastião R. Initial Study Using Electrocardiogram for Authentication and Identification. Sensors 2022, 22, 2202. https://doi.org/10.3390/s22062202 10. Molina G., Bruekers F., Presura C., Damstra M., Veen M. Morphological synthesis of ECG signals for person authentication. In Proceedings of the 15th European Signal Processing Conference, Poznan, Poland, 3–7 September 2007. P. 738–742. 11. Pathoumvanh S., Airphaiboon S., Hamamoto K. Robustness study of ECG biometric identification in heart rate variability conditions. IEEE Trans. Electric. Electron. Eng. 2014, 9, 294–301. https://doi.org/10.1002/tee.21970 12. Eberz S., Paoletti N., Roeschlin M., Patani A., Kwiatkowska M., Martinovic I. Broken Hearted: How To Attack ECG Biometrics. In Proceedings of the NDSS, San Diego, CA, USA, 26 February – 1 March 2017. P. 1–15. https://doi.org/10.14722/ndss.2017.23408 13. Alves A., Carreiras C. CardioWheel: ECG Biometrics on the Steering Wheel. In Proceedings of the European Conference: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, Porto, Portugal, 7–11 September 2015. P. 267–270. https://doi.org/10.1007/978-3-319-23461-8_27 14. Fatimah B., Singh P., Singhal A., Pachori R. B. Biometric Identification From ECG Signals Using Fourier Decomposition and Machine Learning. IEEE Trans. Instrum. Meas. 2022, 71, 1–9. https://doi.org/10.1109/TIM.2022.3199260 15. Homer M., Irvine J. M., Wendelken S. A model-based approach to human identification using ECG. In Proceedings of the SPIE Conference on Optics and Photonics for Global Homeland Security V and Biometric Technology for Human Identification VI, Orlando, FL, USA, 13–17 April 2009. Volume 7306. 730625. https://doi.org/10.1117/12.819327 16. Benouis M., Mostefai L., Costen N., Regouid M. ECG-based biometric identification using onedimensional local difference pattern. Biomed. Signal Process. Control. 2021, 64, 102226. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102226 17. Irvine J. M., Wiederhold B. K., Gavshon L. W., Israel S., McGehee S. B., Meyer R., Wiederhold M. D. Heart rate variability: A new biometric for human identification. In Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence (IC-AI'01), Las Vegas, NV, USA, 7–9 November 2001. P. 1106–1111. 18. Wan Y., Yao J. A neural network to identify human subjects with electrocardiogram signals. In Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science, San Francisco, CA, USA, 22–24 October 2008. P. 1–4. 19. Chan A. D., Hamdy M. M., Badre A., Badee V. Wavelet distance measure for person identification using electrocardiograms. IEEE Trans. Instrum. Meas. 2008. 57. P. 248–253. https://doi.org/10.1109/TIM.2007.909996 20. Ye C., Coimbra M. T., Kumar B. V. Investigation of human identification using two-lead electrocardiogram (ECG) signals. In Proceedings of the 2010 Fourth IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS), Washington, DC, USA, 27–29 September 2010; P. 1–8. https://doi.org/10.1109/BTAS.2010.5634478 21. García-González M. A., Argelagós-Palau A. Data from: combined measurement of ECG, breathing, and Seismocardiograms. PhysioNet. 2013. Doi: https://doi.org/10.13026/C2KW23. 22. García-González M. A., Argelagós-Palau A., Fernández-Chimeno M., Ramos-Castro J. A comparison of heartbeat detectors for the seismocardiogram. In Computing in Cardiology 2013, September 22–25, 2013. P. 461–464. 23. Goldberger A., Amaral L., Glass L., Hausdorff J., Ivanov P. C., Mark R. et al. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation 2000. 101. e215–e220. https://doi.org/10.1161/01.CIR.101.23.e215 24. Lupenko S. The rhythm-adaptive Fourier series decompositions of cyclic numerical functions and onedimensional probabilistic characteristics of cyclic random processes. Digital Signal Processing. 2023. 104104, ISSN 1051-2004. https://doi.org/10.1016/j.dsp.2023.104104 25. Lupenko S. The Mathematical Model of Cyclic Signals in Dynamic Systems as a Cyclically Correlated Random Process. Mathematics 2022, 10, 3406. https://doi.org/10.3390/math10183406 26. Lupenko S., Lytvynenko I., Sverstiuk A., Horkunenko A., Shelestovskyi B. Software for statistical processing and modeling of a set of synchronously registered cardio signals of different physical nature. CEUR Workshop Proceedings. 2021.2864. P. 194–205. https://doi.org/10.32782/cmis/2864-17 |
Тип вмісту: | |
Розташовується у зібраннях: | Вісник ТНТУ, 2024, № 1 (113) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
TNTUSJ_2024v113n1_Lupenko_S-Express_method_of_biometric_100-110.pdf | 4,41 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
TNTUSJ_2024v113n1_Lupenko_S-Express_method_of_biometric_100-110.djvu | 313,88 kB | DjVu | Переглянути/відкрити | |
TNTUSJ_2024v113n1_Lupenko_S-Express_method_of_biometric_100-110__COVER.png | 1,34 MB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.