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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 54 - 60 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEEP.2022.71.1.54
이용수
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In this paper, we propose personal identification method based on Convolutional Neural Networks (CNN) by various two-dimensional (2D) transform of Electrocardiogram (ECG) signals. For this purpose, various 2D time-frequency representation are peformed by Short-Time Fourier Transform (STFT), Fourier Synchrosqueezed Transform (FSST), and Wavelet Synchrosqueezed Transform (WSST) from one-dimensional ECG signals. The individual identification performance is achieved by transfer learning based on the pretrained GoogleNet and ResNet-101. The performance of experimental results are compared by the well-known PTB-ECG database.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시간-주파수 변환 방법
4. 시간-주파수 변환기반 2차원 합성곱 신경망
5. 실험 결과
6. 결론
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
D. Jeong, “Artificial intelligence security threat, crime, and forensics: Taxonomy and open issues,” IEEE Access, vol. 8, pp. 184560-184574, 2020.
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L. Lu, J. Mao, W. Wang, G. Ding and Z. Zhang, “A Study of Personal Recognition Method Based on EMG Signal,” IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, vol. 14, no. 4, pp. 681-691, Aug. 2020.
H. S. Sin, C. Y. Hahm, N. K. Kim, M. K. Kim, S. H. Lee, Y. S. Kim, “Trends of Emotional Information & Communication Technology,” Electronics and Telecommunications Trends, vol. 29, no. 5, pp. 30-39, 2014.
A. Barros, D. Rosário, P. Resque, E. Cerqueira, “Heart of IoT: ECG as biometric sign for authentication and identification,” 2019 15th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC), pp. 307-312, 2019.
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