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정보 보안을 강화하기 위해 생체정보가 개인 식별에 활용되고 있다. 생체정보는 정보 보안에 필요한 특성인 고유성과 불변성을 가진다. 본 논문에서는 개인 식별을 위해 multi-lead ECG에서 추출한 QRS 특징점을 기반으로 개인을 대표하는 평균 특징 벡터 생성 방법을 제안한다. 1)각 lead에 대해 QRS 특징점을 검출하고 벡터로 구성한다. 2)특징 벡터를 평균화하여 개인을 대표하는 평균 특징 벡터를 생성한다. 3)생성된 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터의 오차를 계산하여 ...

정보 보안을 강화하기 위해 생체정보가 개인 식별에 활용되고 있다. 생체정보는 정보 보안에 필요한 특성인 고유성과 불변성을 가진다. 본 논문에서는 개인 식별을 위해 multi-lead ECG에서 추출한 QRS 특징점을 기반으로 개인을 대표하는 평균 특징 벡터 생성 방법을 제안한다. 1)각 lead에 대해 QRS 특징점을 검출하고 벡터로 구성한다. 2)특징 벡터를 평균화하여 개인을 대표하는 평균 특징 벡터를 생성한다. 3)생성된 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터의 오차를 계산하여 k-Nearest Neighbor(k-NN)분류기로 개인 식별을 수행한다. PTB Diagnostic ECG Database의 열두 개의 lead 중 main lead를 이용하여 특징 벡터를 구성하고 개인 식별을 실험하였다. 제안하는 방법은 적은 특징을 이용하였으며 특징점 검출 정확도가 개인 식별 결과에 미치는 영향을 최소화하였다. 제안하는 방법은 97.26%의 개인 식별 정확도를 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Biometric information has been utilized in individual identification to enhance the security of information. It has the characteristics of uniqueness and invariability that is required for information security. In this paper, we propose a method of generating an averaged feature vector representing ...

Biometric information has been utilized in individual identification to enhance the security of information. It has the characteristics of uniqueness and invariability that is required for information security. In this paper, we propose a method of generating an averaged feature vector representing each person based on QRS feature points from the multi-lead ECG for individual identification. First, detect QRS feature points for each lead, and configure it as vector in multi-lead ECG. Second, generate an average feature vector that represent each person by averaging the feature vector. Third, performe the individual identification by using k-Nearest Neighbor(k-NN) classifier, calculating distance between averaged feature vector and test feature vector. We experiment individual identification using the main leads of 12 leads from PTB Diagnostic ECG Database. The proposed method uses small features and minimizes the effects of QRS detection accuracy on result of individual identification. Our method has shown 97.26% of individual identification accuracy.

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