Preview

Российский кардиологический журнал

Расширенный поиск

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ИНФОРМАТИВНОСТИ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ИЗ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММ

https://doi.org/10.15829/1560-4071-2018-7-84-91

Полный текст:

Аннотация

 

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.


Об авторах

М. Р. Богданов
https://bspu.ru/users/154
ФГБУ ВО Башкирский государственный педагогический университет им. М.Акмуллы; ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет», Уфа, Россия;
Россия

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

Уфа




В. М. Картак
ФГБУ ВО Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы; Уфимский государственный авиационный технический университет
Россия

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

Уфа



А. А. Думчиков
Башкирский государственный педагогический университет имени М.Акмуллы

Думчиков Александ  Александрович, студент Института исторического и правового образования

Уфа



А. И. Фабарисовна
Башкирский государственный педагогический университет имени М.Акмуллы

Фабарисова Айгуль Ильдаровна, аспирант кафедры прикладной информатики

Уфа



Список литературы

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. Israel SA, Irvine JM, Cheng A, et al. ECG to identify individuals. Pattern Recognit. 2005;38(1):133-42.

5. Tantawi M, Salem A, Tolba MF. Fiducial based approach to ECG biometrics using limited fiducial points. Commun Comput Inf Sci. 2014. p. 199-210.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. Fang S-C, Chan H-L. QRS detection-free electrocardiogram biometrics in the reconstructed phase space. Pattern Recognit Lett. 2013;34(5):595-602.

10. 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.

11. 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.full

12. Andre Cigarro Matos, Andre Lourenco, Jose Nascimento. Embedded system for individual recognition based on ECG Biometrics. Procedia Technology 2014;17:265-72.

13. 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.


Для цитирования:


Богданов М.Р., Картак В.М., Думчиков А.А., Фабарисовна А.И. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ИНФОРМАТИВНОСТИ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ИЗ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММ. Российский кардиологический журнал. 2018;(7):84-91. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2018-7-84-91

For citation:


Bogdanov M.A., Kartak V.M., Dumchikov A.А., Fabarisova A.I. STATISTICAL ASSESSMENT OF BIOMETRICAL SIGNS BY ELECTROCARDIOGRAPHY. Russian Journal of Cardiology. 2018;(7):84-91. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1560-4071-2018-7-84-91

Просмотров: 121


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1560-4071 (Print)
ISSN 2618-7620 (Online)