ЕКГ-ідентифікація з використанням глибинних нейронних мереж
Date
2017-03-28
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Львівської політехніки
Abstract
Описано розроблення нової біометричної системи на основі електрокардіограми
людини (ЕКГ) як альтернативного джерела біометричної інформації. Для здійснення
ідентифікації запропоновано використати передові алгоритми машинного навчання
(глибинні нейроні мережі) у поєднанні з техніками цифрового опрацювання сигналів.
Всі експерименти проводились на самостійно зібраному наборі даних з використанням
вбудованої електроніки з мінімізованою аналоговою частиною.
This paper is focus on developing novel biometric system based on humans’ electrocardiogram (ECG) as alternative type of biometric information. To perform identification advanced machine learning algorithms (deep neural networks) combined with digital signal processing techniques. All experiments were done on self-collected data set using the embedded electronics with a minimized analog front end.
This paper is focus on developing novel biometric system based on humans’ electrocardiogram (ECG) as alternative type of biometric information. To perform identification advanced machine learning algorithms (deep neural networks) combined with digital signal processing techniques. All experiments were done on self-collected data set using the embedded electronics with a minimized analog front end.
Description
Keywords
біометрія, нейронні мережі, ідентифікація, електрокардіограма, biometrics, neural networks, identification, electrocardiogram
Citation
ЕКГ-ідентифікація з використанням глибинних нейронних мереж / В. Хома, Ю. Хома, В. Герасименко, Д. Сабодашко // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Автоматика, вимірювання та керування. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 880. — С. 67–72.