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ECG 특징추출 기반 개인 바이오 인식
Personal Biometric Identification based on ECG Features 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.10 no.4, 2015년, pp.521 - 526  

윤석주 (송원대학교 컴퓨터정보학과) ,  김광준 (전남대학교 전기.전자통신.컴퓨터공학부)

초록
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개인의 신원을 확인하기 위해 인간의 생물학적 특성을 사용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 심전도를 이용한 생체 인식 기술은 피험자에 피부자극을 일으키지 않고 위조가 어렵다. 기존의 생체 인식 시스템인 지문, 얼굴 등의 인식시스템과 쉽게 접목이 가능하여 다중 생체 인식 시스템으로 응용할 수 있다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용한 심전도의 파형 특성분석법으로 개인을 식별하는 방법을 제안하였다. 심전도 신호의 특징추출은 총 9개의 이산 웨이블릿 변환 계수를 대상으로 상관 계수 분석으로 수행하였다. 식별은 각 클래스특징벡터를 입력으로 오류 역전파 신경망을 적용하여 수행하였다. MIT-BIH QT 데이터베이스내 24명의 심전도에 대해 98.88%의 식별율을 나타냈다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Research on how to use the biological characteristics of human to confirm the identity of the individual is being actively conducted. Electrocardiogram(: ECG) based biometric system is difficult to counterfeit and does not cause skin irritation on the subject. It can be easily combined with conventi...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 인체에서 측정되는 생체신호중 심장의 활동으로 인하여 발생하는 전기적인 신호인 심전도를 이용하여 개인을 식별할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 이산 웨이블릿 변환 계수를 이용한 심전도의 파형 특성 분석과 신경망을 이용한 분류는 정상심전도와 부정맥 심전도를 갖는 24명의 데이터에 대해 98.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
웨이블릿 변환의 특징은? 웨이블릿 변환은 입력된 샘플링 주파수를 다른 형태의 샘플링 주파수로 변환시켜 다양한 주파수 대역에서 신호를 처리할 수 있는 다해상도 시스템이다. 심전도 신호에 적용함으로써 잡음제거 및 파형분할을 동시에 수행할 수 있어 신호내의 각 특징 요소들에 대한 높은 분해능을 제공한다[6].
재분극이란? 심근의 세포활동으로 심장에 전기적 자극을 발생시켜 심근을 수축시키는 것을 탈분극이라 하고, 심근의 전기적 회복으로 심근이 이완되는 것을 재분극이라한다. 심방과 심실의 탈분극과 재분극에 의해 발생한 전류는 전극에 의해 측정된 후에 증폭되고 표시되어 심전도 기록지에 파형과 군으로 기록된다.
심실의 탈분극은 어떠한 파형과 군으로 기록되는가? 심방과 심실의 탈분극과 재분극에 의해 발생한 전류는 전극에 의해 측정된 후에 증폭되고 표시되어 심전도 기록지에 파형과 군으로 기록된다. 심방의 탈분극은 P파로 기록되고 심실의 탈분극은 Q, R, S파, 즉 QRS 군으로 기록된다. 심방의 재분극은 심방 T파로 심실의 재분극은 심실 T파로 기록된다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (14)

  1. A. K. Jain, A. Ross, and S. Prabhakar, "An introduction to biometric recognition," IEEE Trans. Circuit and Systems for Video Technology, vol. 14, no. 1, 2004, pp. 4-20. 

  2. K. Dalac, "A Survey of Boimetric Recognition Methods," 46th Int. Symp. Electronics in Marine, ELMAR-2004, Zadar, Croatia, June 2004, pp. 16-18. 

  3. F. Sufi, I. Khalil, and J. Hu, Handbook of Information and Communication Security. Berlin : Springer, 2010, pp. 309-331. 

  4. T. B. Garcia and N. E. Holtz, Introduction to 12-Lead ECG : The Art of Interpretation. Sudbury : Jones and Bartlett Publishers, 2003. 

  5. W. Kim and K. Yoon, "Implementation of a Black-Box Program Monitoring Abnormal Body Reactions," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 3, 2012, pp. 671-677. 

  6. I. Daubechies, "The Wavelet Transform, Time Frequency Localization and Signal Analysis," IEEE Trans. Information Theory, vol. 36, no. 5, Sept. 1990, pp. 961-1005. 

  7. Y. Kim, "Progressive Image Coding using Wavelet Transform," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 9, no. 1, 2014, pp. 33-40. 

  8. P. Laguna, R. G. Mark, A. Goldberg, and G. B. Moody, "A Database for Evaluation of Algorithms for Measurement of QT and Other Waveform Intervals in the ECG," Computers in Cardiology, vol. 24, no. 1, 1997, pp. 673-676. 

  9. P. de Chazal, C. Heneghan, and M. O'Malley, "Automated Processing of the Single-Lead Electrocardiogram for the Detection of Obstructive Sleep Apnoea," IEEE Trans. Biomedical Engineering, vol. 50, no. 6, June 2003, pp. 686-689. 

  10. J. Pan and W. J. Tompkins, "A real-time QRS detection algorithm," IEEE Trans. Biomedical Engineering, vol. 32, no. 3, Mar. 1985, pp. 230-236. 

  11. H. H. So and K. L. Chan, "Development of QRS detection method for real-time ambulatory cardiac monitor," Engineering in Medicine and Biology Magazine, vol. 1, no. 3, 1997, pp. 289-292. 

  12. T. W. Shen, W. J. Tompkins, and Y. H. Hu, "One-lead ECG for identity verification," Proceeding of the second Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society and Biomedical Engineering Society, Houston, Texas, Oct. 2002, pp. 62-63. 

  13. S. Pal and M. Mitra, "Detection of ECG characteristic points using Multiresolution Wavelet Analysis based Selective Coefficient Method," Measurement, vol. 43, no. 2, 2010, pp. 255-261. 

  14. S. Yoon, G. Kim, and C. Jang, "Classification of ECG arrhythmia using Discrete Cosine Transform, Discrete Wavelet Transform and Neural Network," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 4, 2012, pp. 727-732. 

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