Original title:
Identifikace a verifikace osob pomocí záznamu EKG
Translated title:
ECG based human authentication and identification
Authors:
Waloszek, Vojtěch ; Smital, Lukáš (referee) ; Vítek, Martin (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2021
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
V posledních letech je zkoumáno využití EKG pro verifikaci a identifikaci osob v biometrických systémech. V této práci je tato možnost rovněž zkoumána a ověřována na databázi ECG ID z PhysioNetu a také na vlastních záznamech měřených pomocí Apple Watch Series 4. Mnohé existující metody již ověřily možnost použití EKG pro biometrii, ale na záznamech pořízených klinickým EKG přístrojem. Tato práce ověřuje možnost využití záznamů EKG pořízených pomocí nositelných zařízení, konkrétně chytrých hodinek. Ze signálu EKG je extrahováno 16 příznaků, které jsou za použití náhodného lesa jako klasifikátoru využity pro verifikaci a identifikaci. Mezi příznaky patří intervaly mezi význačnými body v signálu EKG, potenciálové rozdíly mezi některými body v signálu a variabilita intervalů PR v rámci záznamu. Průměrné výsledky verifikace 14 osob z vlastní databáze dat jsou TRR 96,19 %, TAR 84,25 %.
In the past years, utilization of ECG for verification and identification in biometry is investigated. The topic is investigated in this thesis. Recordings from ECG ID database from PhysioNet and our own ECG recordings recorded using Apple Watch 4 are used for training and testing this method. Many of the existing methods have proven the possibility of using ECG for biometry, however they were using clinical ECG devices. This thesis investigates using recordings from wearable devices, specifically smart watch. 16 features are extracted from ECG recordings and a random forest classifier is used for verification and identification. The features include time intervals between fiducial points, voltage difference between fiducial points and PR intervals variability in a recording. The average performance of verification model of 14 people is TRR 96,19 %, TAR 84,25 %.
Keywords:
ECG biometry; feature extraction; random forest; smart watch; verification and identification; chytré hodinky; EKG biometrie; extrakce příznaků; náhodný les; verifikace a identifikace
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/197018