Identitetsigenkänning står inför flera utmaningar, särskilt när det gäller att utvinna en individs unika egenskaper från biometriska villkor och mönsterklassificeringar. Vågformerna för elektrokardiogram (EKG) har till exempel unika identitetsegenskaper för mänsklig igenkänning, och deras signaler är inte periodiska. För närvarande används, för att generera en betydande EKG-funktion, icke-fiduciala metoder baserade på en autokorrelering (AC) tillsammans med linjära dimensionsreduktionsmetoder. I detta dokument föreslås en ny icke-fiducial ram för EGG biometrisk verifiering med hjälp av kärnmetoder för att minska både höga autokorreleringsvektorer dimensionalitet och igenkänningssystem efter denoisering av signaler av 52 ämnen med Discrete Wavelet Transform (DWT). Effekterna av olika dimensionsreduktionstekniker för användning i funktionsextraktion undersöktes för att utvärdera verifieringsprestandan hos en flerklassig Support Vector Machine (SVM) med metoden One-Against-All (OAA). De experimentella resultaten visade högre testigenkänningsfrekvenser för Gaussian OAA SVM på slumpmässiga okända EKG-datamängder med användning av Kernel Principal Component Analysis (KPCA) jämfört med användningen av Linjär Discriminant Analysis (LDA) och Principal Component Analysis (PCA).
Hejazi M m m.fl. REF använde kärnkomponentanalys (KPCA) för att extrahera dimensionalitetsegenskaperna hos EKG-signaler och klassificerade dem genom stödvektormaskin (SVM).