Sammanfattning av denna webbsida: Elektrokardiogram (EKG) signaler från mobila enheter har potential för biometrisk identitetsigenkänning i fjärrstyrningssystem där förbättrad datasäkerhet är krävande. I denna studie föreslår vi en ny algoritm som består av en tvåstegs klassificering som kombinerar slumpmässig skogs- och vågavståndsmätning genom en probabilistisk tröskelschema, för att förbättra effektiviteten och robustheten i ett biometriskt igenkänningssystem med hjälp av EKG-data från en biosensor integrerad i mobila enheter. Den föreslagna algoritmen utvärderas med hjälp av ett blandat dataset från 184 försökspersoner under olika hälsoförhållanden. Den föreslagna tvåstegsklassificeringen uppnår en total noggrannhet på 99,52 % för ämneskontroll, bättre än noggrannheten på 98,33 % enbart från slumpmässig skog och 96,31 % för enbart våget avståndsmätningsalgoritm. Dessa resultat visar att den föreslagna algoritmen för biometrisk identifiering är överlägsen och stöder därmed dess praktiska tillämpning inom områden som molndatasäkerhet, cybersäkerhet eller avlägsna hälso- och sjukvårdssystem.
Tan och Al. Ref fokuserade snarare på att förbättra effektiviteten och robustheten i ett biometriskt igenkänningssystem med hjälp av en kombination av slumpmässiga mätningar av skog och våget avstånd.
Toward Improving Electrocardiogram (ECG) Biometric Verification using Mobile Sensors: A Two-Stage Classifier Approach
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}