För att förbättra den digitala informationens säkerhetsnivå får den biometriska autentiseringsmetoden baserad på elektrokardiografisk (EKG) allt större uppmärksamhet i ett brett spektrum av tillämpningar. Jämfört med andra biometriska kännetecken, t.ex. fingeravtryck och ansikte, har EKG-signaler flera fördelar, t.ex. högre säkerhet, enklare förvärv, upptäckt av liv och hälsoinformation. Därför har olika metoder för EGG-baserad autentisering föreslagits. Emellertid, generalisering förmåga av dessa metoder är begränsad, därför att dragextraktionen för EKG-signalerna i konventionella metoder är databeroende. För att förbättra generaliseringsförmågan och uppnå mer stabila resultat på olika datauppsättningar föreslås i detta dokument ett parallellt flerdimensionellt nätverk för restprodukter. Detta nätverk använder tre konvolutionskärnor med olika kärnstorlekar, vilket ger bättre klassificeringsnoggrannhet än de konventionella systemen. Dessutom används två förlustfunktioner som heter centerförlust och marginalförlust under utbildningen av nätverket. Jämfört med den konventionella softmax-förlusten kan dessa två förlustfunktioner ytterligare förbättra generaliseringsförmågan hos de extraherade inbäddningsfunktionerna. Dessutom utvärderar vi effektiviteten av vår föreslagna metod noggrant på ECG-ID-databasen, PTB Diagnostic EKG-databasen, och MIT-BIH Arrytmi databasen, uppnå 2,00%, 0,59%, och 4,74% av lika felfrekvens (EER), respektive. Jämfört med andra arbeten förbättrar vår föreslagna metod klassificeringsnoggrannheten 1,61 % respektive 4,89 % i ECG-ID-databasen respektive MIT-BIH Arrhythmia-databasen.
År 2019, Chu et al. konstruerade ECG-autentiseringssystemet med användning av parallella flerskaliga endimensionella nätverk REF, där tre konvolutionskärnor med olika kärnstorlekar används.
ECG Authentication Method Based on Parallel Multi-Scale One-Dimensional Residual Network With Center and Margin Loss
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}