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저자정보
정우혁 (가톨릭대학교) 한미나 이상국 (가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제5호(JKIIT, Vol.15, No.5)
발행연도
2017.5
수록면
115 - 121 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2017.15.5.115

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본 연구에서는 기준점과 무 기준점 기술 결합 기반 특징을 이용한 심전도 개인 식별을 제안한다. 전 처리 단계에서는, 다우비치 웨이블렛(Daubechies Wavelet)을 이용하여 심전도 신호의 기저선 변동과 노이즈를 제거한다. 특징 추출과 선택 단계에서는, r peak를 검출하고, 잘못 검출된 peak를 사전 제외시킨다. 그런 후, 4개의 peak를 그룹화하여 하나의 윈도우로 생성하며 자기상관과 이산코사인 변환을 통해 특징을 추출하고 선택한다. 분류 단계에서는, 선형판별 분류기를 이용하여 개인식별을 수행한다. 그 결과 NSR, PTB 데이터에서 각각 피험자 인식률은 100%, 100%, 윈도우 인식률은 97.19%, 96.40%의 결과를 보인다. 제안한 방법은 중요한 기준점 peak 하나만 추출함으로써 기준점 경계검출에 따른 오류률을 최소화 하고, 검출한 peak 기반으로 윈도우를 설정하여 무 기준점의 비균등 세그먼트 문제를 보완한다. 또한, 추출한 r peak에 대해 판별 검사를 수행하여 잘못 검출된 peak를 사전에 제거함으로써 전체 식별률을 향상 시킨다.
#electrocardiogram #human identification #fiducial #non-fiducial

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 결과 및 토의
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
K. Jain, A. Ross, and S. Prabhakar, An introduction to biometric recognition, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 14, No. 1, pp. 4-20, Jan. 2004. Heng Fui Liau and Dino Isa, Feature selection for support vector machine-based face-iris multimodal biometric system, Expert Systems with Applications, Vol, 38, No. 9, pp. 11105- 11111, Sep. 2011. A. M. Kirzrak, and F. Ozen, A new median filter based fingerprint recognition algorithm, Procedia Computer Science, Vol. 3, pp. 859-865, 2011. L. Yang, G. Yang, Y. Yin, and X. Xi, Exploring soft biometric trait with finger vein recognition, Neurocomputing, Vol. 135, No. 5, pp. 218-228, Jul. 2014. N. V. Boulgouris, N. P. Konstantinos, and E. M. Tzanakou, Biomtrics: Theory, Methods and Applications, 343, Wiley IEEE, Nov. 2009. google schola

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