Název: Identifikace a verifikace osob pomocí záznamu EKG
Překlad názvu: ECG based human authentication and identification
Autoři: Waloszek, Vojtěch ; Smital, Lukáš (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2021
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [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 %.
Klíčová slova: chytré hodinky; EKG biometrie; extrakce příznaků; náhodný les; verifikace a identifikace; ECG biometry; feature extraction; random forest; smart watch; verification and identification

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/197018

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-442492


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce