De senaste åren har biologiska signaler väckt stor uppmärksamhet som ett verktyg för mänskligt gränssnitt. Elektromyogram (EMG) har särskilt använts i en rad olika situationer. Vi mäter EMG av armar eller axlar i många fall. Dessutom använder vi ofta dyra våta sensorer. De är dock obekväma och dyra. Å ena sidan har det varit få verk av personlig autentisering med hjälp av EMG. Därför mäter vi EMG i detta papper genom att fästa torra typ sensorer på handleden och utföra personlig autentisering. Den konventionella metoden i detta dokument är uppdelad i tre enheter såsom en mätning, en funktionsextraktion och en diskrimineringsenhet. Vi mäter EMG-signaler med åtta torrsensorer på handleden. Efter det, identifierar vi en rörelse som öppnar våra händer. Vi använder ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att lära och autentisering. Vi samlade in 40 uppgifter för varje ämne. Den genomsnittliga noggrannheten för tvåklassens separation var 94,9 % för CNN. Utöver den konventionella metoden förbereds uppgifterna genom den föreslagna metoden i detta dokument. Stort buller avlägsnades med hjälp av ett högbanafilter. Genom denna förbearbetning förbättrades identifieringsnoggrannheten (två klassens klassificering med CNN) med 1,5 %. Den verkliga acceptansgraden förbättrades med 7,2 % och den falska acceptansfrekvensen förbättrades med 0,0067 %.
För övrigt är den genomsnittliga noggrannheten för en rörelse som öppnar vår hand 93,75% REF.
Personal Authentication Based on Wrist EMG Analysis by a Convolutional Neural Network
{'venue': 'Proceedings of The 5th IIAE International Conference on Industrial Application Engineering 2017', 'journal': 'Proceedings of The 5th IIAE International Conference on Industrial Application Engineering 2017', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}