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저자정보
정우혁 (가톨릭대학교) 이상국 (가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제3호(JKIIT, Vol.15, No.3)
발행연도
2017.3
수록면
91 - 97 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2017.15.3.91

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본 연구에서는 심전도 신호를 이용한 무 기준점(Non-fiducial Point) 특징 추출 기반 개인 식별 방법을 제안한다. 전 처리 단계에서는, 단일 전극으로부터 데이터를 획득하여 웨이블렛을 이용하여 불필요한 노이즈를 제거한다. 특징 추출단계에서는, Normal Sinus Rhythm(NSR)과 PTB Diagnostic Database(PTB)에서 5초 간격으로 데이터를 추출하여 자기상관(Autocorrelation) 계수에 이산 코사인 변환(DCT, Discrete Cosine Transform)를 적용하여 특징을 추출한다. 마지막 분류 단계에서는 유클리디안 기반 최근접 접근법(NN, Nearest Neighbor) 방법을 적용하여 가장 유사한 클래스로 매칭 시킨다. 그 결과, 제안한 방법은 NSR과 PTB 데이터에서 각각 피험자 인식률은 100%, 95.2%, 윈도우 인식률은 95.6%, 94.4%의 식별률을 보인다. 제안한 방법은 기준점(Fiducial Point) 방법처럼 정확한 위치의 데이터를 추출할 필요가 없을 뿐 아니라 많은 기준점 특징을 필요로 하지 않는다. 또한, 불필요한 윈도우를 사전에 효율적으로 제거함으로써 전체 결과를 향상 시킬 수 있다.
#electrocardiogram #non-fiducial #human identification #ecg biometrics

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 토의
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Heng Fui Liau and Dino Isa, Feature selection for support vector machine-based face-iris multimodal biometric system, Expert Systems with Applications, Vol, 38, No. 9, pp. 11105- 11111, Sep. 2011. A. M. Kirzrak and F. Ozen, A new median filter based fingerprint recognition algorithm, Procedia Computer Science, Vol. 3, pp. 859-865, Dec. 2011. L. Yang, G. Yang, Y. Yin, and X. Xi, Exploring soft biometric trait with finger vein recognition, Neurocomputing, Vol. 135, No. 5, pp. 218-228, Jul. 2014. S. A. Israel, J. M. Irvine, A. Cheng, M. D. Wiederhold, and B. K. Wiederhold, Ecg to identify individuals, Pattern Recognition, Vol. 38, No. 1, pp. 133-142, Jan. 2005. L. Biel, O. Pettersson, L. Philipson, and P. Wide, Ecg analysis: a new approach in human identification, IEEE Trans Instrumentation and Measurement, Vol. 50, No. 3, pp. 808-812, Jun. 2001.

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