russjcardiolРоссийский кардиологический журналRussian Journal of Cardiology1560-40712618-7620«SILICEA-POLIGRAF» LLC10.15829/1560-4071-2018-7-84-91russjcardiol-2553Research ArticleМЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙRESEARCH METHODSСТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ИНФОРМАТИВНОСТИ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ИЗ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММSTATISTICAL ASSESSMENT OF BIOMETRICAL SIGNS BY ELECTROCARDIOGRAPHYhttps://orcid.org/0000-0003-1775-5920БогдановМ. Р.BogdanovM. A.

Богданов Марат Робертович,  кандидат биологических наук, доцент кафедры прикладной информатики БГПУ им.М. Акмуллы, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики УГАТУ

Уфа

bogdanov_marat@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8167-8291КартакВ. М.KartakV. M.

Картак  Вадим Михайлович, профессор кафедры прикладной информатики, доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой защиты информации

Уфа

kvmail@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9227-4241ДумчиковА. А.DumchikovA. А.

Думчиков Александ  Александрович, студент Института исторического и правового образования

Уфа

dumchikov@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4426-1750ФабарисовнаА. И.FabarisovaA. I.

Фабарисова Айгуль Ильдаровна, аспирант кафедры прикладной информатики

Уфа

cyberbotan@mail.ruФГБУ ВО Башкирский государственный педагогический университет им. М.Акмуллы; ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет», Уфа, Россия;РоссияM. Akumulla Bashkir State Pedagogic University; Ufа State Aviation Technical UniversityRussian FederationФГБУ ВО Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы; Уфимский государственный авиационный технический университетРоссияM. Akumulla Bashkir State Pedagogic University; Ufа State Aviation Technical UniversityRussian FederationБашкирский государственный педагогический университет имени М.АкмуллыM. Akumulla Bashkir State Pedagogic University201814082018078491Copyright © Богданов М.Р., Картак В.М., Думчиков А.А., Фабарисовна А.И., 20182018Богданов М.Р., Картак В.М., Думчиков А.А., Фабарисовна А.И.Bogdanov M.A., Kartak V.M., Dumchikov A.А., Fabarisova A.I.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://russjcardiol.elpub.ru/jour/article/view/2553 

 

Проведена статистическая оценка информативности биометрических признаков, выделенных из электрокардиограмм. Было установлено, что амплитудные и временные признаки PQST-областей электрокардиограмм обладают достаточно большой дисперсией и трудно разделяются. Для надежной биометрической идентификации личности требуется пространство таких признаков достаточно большой размерности. На основании существующих признаков были сгенерированы новые признаки методом бутстреп. Новые признаки показали гораздо меньшую дисперсию. Было показано, что надежная идентификация личности возможна при совместном использовании значений амплитуды в Sи T-областях кардиоцикла.

Statistical analysis performed, of the informativity of biometric signs of electrocardiogram. It was found that amplitude and time parameters of PQST areas of electrocardiograms show enough dispersion and are not easily distinguished. For reliable biometric personality identification quite a range of such signs is needed. Based on the known signs, novel signs were formulated via the bootstrap method. The novel signs presented much lower dispersion. It was found, that reliable identification of personality is possible with combined usage of the amplitudes in Sand T-areas of cardiocycle.

биометрическая идентификация личностиэлектрокардиограммараспознавание образовbiometric personal identityelectrocardiogramReferencesFratini A, Sansone M, Bifulco P, Cesarelli M. Individual identification via electrocardiogram analysis. BioMed Eng OnLine. 2015;14:78. doi:10.1186/s12938-015-0072-y.Fratini A, Sansone M, Bifulco P, Cesarelli M. Individual identification via electrocardiogram analysis. BioMed Eng OnLine. 2015;14:78. doi:10.1186/s12938-015-0072-y.Carreiras C, Lourenco A, Fred A, Ferreira R. ECG signals for biometric applications: are we there yet? In: ICINCO. 2014 — Proceedings of the 11th international conference on informatics in control, automation and robotics. 2014. p. 765-72.Carreiras C, Lourenco A, Fred A, Ferreira R. ECG signals for biometric applications: are we there yet? In: ICINCO. 2014 — Proceedings of the 11th international conference on informatics in control, automation and robotics. 2014. p. 765-72.Shen T-W, Tompkins WJ, Hu YH. Implementation of a one-lead ECG human identification system on a normal population. J Eng Comput Innov. 2011;2(1):12-21.Shen T-W, Tompkins WJ, Hu YH. Implementation of a one-lead ECG human identification system on a normal population. J Eng Comput Innov. 2011;2(1):12-21.Israel SA, Irvine JM, Cheng A, et al. ECG to identify individuals. Pattern Recognit. 2005;38(1):133-42.Israel SA, Irvine JM, Cheng A, et al. ECG to identify individuals. Pattern Recognit. 2005;38(1):133-42.Tantawi M, Salem A, Tolba MF. Fiducial based approach to ECG biometrics using limited fiducial points. Commun Comput Inf Sci. 2014. p. 199-210.Tantawi M, Salem A, Tolba MF. Fiducial based approach to ECG biometrics using limited fiducial points. Commun Comput Inf Sci. 2014. p. 199-210.Fratini A, Sansone M, Bifulco P, Romano M, Pepino A, Cesarelli M, et al. Individual identification using electrocardiogram morphology. In: IEEE international symposium on medical measurements and applications proceedings (MeMeA), 2013. 2013. p. 107-10.Fratini A, Sansone M, Bifulco P, Romano M, Pepino A, Cesarelli M, et al. Individual identification using electrocardiogram morphology. In: IEEE international symposium on medical measurements and applications proceedings (MeMeA), 2013. 2013. p. 107-10.Lourenco A, Silva H, Fred A. ECG-based biometrics: a real time classification approach. In: IEEE international workshop on machine learning for signal processing (MLSP), 2012. 2012. p. 1-6.Lourenco A, Silva H, Fred A. ECG-based biometrics: a real time classification approach. In: IEEE international workshop on machine learning for signal processing (MLSP), 2012. 2012. p. 1-6.Plataniotis KN, Hatzinakos D, Lee JKM. ECG biometric recognition without fiducial detection. In: Biometrics symposium: special session on research at the biometric consortium conference, 2006. IEEE. 2006. p. 1-6.Plataniotis KN, Hatzinakos D, Lee JKM. ECG biometric recognition without fiducial detection. In: Biometrics symposium: special session on research at the biometric consortium conference, 2006. IEEE. 2006. p. 1-6.Fang S-C, Chan H-L. QRS detection-free electrocardiogram biometrics in the reconstructed phase space. Pattern Recognit Lett. 2013;34(5):595-602.Fang S-C, Chan H-L. QRS detection-free electrocardiogram biometrics in the reconstructed phase space. Pattern Recognit Lett. 2013;34(5):595-602.Mai V, Khalil I, Meli C. ECG biometric using multilayer perceptron and radial basis function neural networks. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:2745-8.Mai V, Khalil I, Meli C. ECG biometric using multilayer perceptron and radial basis function neural networks. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:2745-8.Goldberger AL, Amaral LAN, Glass L, et al. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation. 2000 (June 13);101(23):e215-e220. http://circ.ahajournals.org/content/101/23/e215.fullGoldberger AL, Amaral LAN, Glass L, et al. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation. 2000 (June 13);101(23):e215-e220. http://circ.ahajournals.org/content/101/23/e215.fullAndre Cigarro Matos, Andre Lourenco, Jose Nascimento. Embedded system for individual recognition based on ECG Biometrics. Procedia Technology 2014;17:265-72.Andre Cigarro Matos, Andre Lourenco, Jose Nascimento. Embedded system for individual recognition based on ECG Biometrics. Procedia Technology 2014;17:265-72.Wang Y, Plataniotis KN, Hatzinakos D. Integrating analytic and appearance attributes for human identification from ECG signals. The Edward S. Rogers Sr. Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto, M5S 3G4, Canada. 2006 Biometrics Symposium.Wang Y, Plataniotis KN, Hatzinakos D. Integrating analytic and appearance attributes for human identification from ECG signals. The Edward S. Rogers Sr. Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto, M5S 3G4, Canada. 2006 Biometrics Symposium.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.