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文檔簡介
1、伴隨科技的發(fā)展,人們對個人信息的安全性要求越來越高。身份驗證通常應用于安全性較高的應用,例如支付系統(tǒng)、出入境通關(guān)驗證系統(tǒng)等。由于采用傳統(tǒng)的證件、口令等方法進行身份驗證存在遺忘、偽造、丟失等缺陷,近年來,生物特征識別技術(shù)憑借不易遺忘、不易丟失等優(yōu)勢越來越多應用于身份驗證。心電信號(Electrocardiogram, ECG)作為一種活體信號,與指紋、人臉等生物特征相比更不易被復制和偽造,安全性更高。因此,基于心電信號進行身份驗證受到更多
2、人的關(guān)注。
為了在保證錯誤接受率(False Positive Rate, FPR)為零的情況下,不斷提高身份驗證的正確接受率(True Positive Rate, TPR),本文在研究可繼承學習的基礎上,將可繼承學習機制引入基于心電信號的身份驗證,提出基于心電通道身份驗證策略,并重點研究了心電通道的形成、邊界的提取,以及身份驗證方法等問題。該策略將個體的心電波形形態(tài)以通道的方式繼承下來,隨著數(shù)據(jù)量的增大,個體特征越來越明顯
3、,有助于提高身份驗證的準確性。在 MIT-BIH數(shù)據(jù)集和真實環(huán)境下(手握式采集)進行實驗,實驗結(jié)果表明,將可繼承機制引入到身份驗證中,身份驗證的平均TPR明顯提高。
在心電通道形成與繼承學習過程中,為了降低噪聲波形(或特殊波形)對通道形態(tài)的影響,本文提出基于貢獻排序心電模板選取方法。該方法根據(jù)心電波形的貢獻率排序,運用二階差分的閾值確定個體心電模板的數(shù)目,并選取出具有代表性的心電波形用于通道的繼承學習。在MIT-BIH數(shù)據(jù)集和
4、真實環(huán)境下(手握式采集)進行實驗,隨著通道的繼承學習,身份驗證的平均TPR分別提升了41.93%和26.29%。實驗結(jié)果表明,使用該方法可以使心電通道的邊界更清晰,有助于提高身份認證的準確性。
由于心電信號具有個體差異性,同一個體在不同狀態(tài)下ECG也存在差異。為了在確保FPR為零的情況下,提高身份驗證的TPR,本文提出基于分段策略的關(guān)鍵特征段身份判別方法。該方法對心電通道中的關(guān)鍵特征段進行嚴格匹配,加大了對非關(guān)鍵特征包容性。在
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