ABSTRACT Electrocardiogram (EKG) har undersökts som lovande biometri, men det kan inte avbrytas och återanvändas en gång äventyras precis som andra biometri. Vi föreslår metoder för att lösa frågan om oåterkallelighet i EKG-biometri utan att äventyra prestandan. Vår föreslagna avstängbara användarautentisering använder en generaliserad sannolikhetskvot test (GLRT) baserat på en sammansatt hypotes testning i compressive sensing (CS) domän. Vi föreslår också en permutationsbaserad metod för återkallande av CS-baserade inställbara biometriska kännetecken så att den blir motståndskraftig mot registrering av multiplicitetsattack. För att kompensera för den oundvikliga försämringen av prestandan på grund av inställbara system föreslår vi dessutom två metoder för förbättring av prestanda utan att undergräva inställbara system: en självstyrd ECG-filtrering och en T-vågsskiftmodell i vår CS-GLRT. Slutligen utvärderades våra föreslagna metoder för olika inställbara biometriska kriterier med de offentliga ECG-ID-uppgifterna (89 försökspersoner). Våra inställbara ECG-biometriska metoder gav upp till 93,0 % sannolikhet för upptäckt vid 2,0 % falsklarmkvot (PD*) och 3,8 % lika felfrekvens (EER), som är jämförbara med eller till och med bättre än icke-avbrytbara utgångsvärden med 93,2 % PD* respektive 4,8 % EER för utmanande enpulsig EKG-autentisering. Våra föreslagna metoder uppfyllde alla inställbara biometriska kriterier teoretiskt eller empiriskt. Vår inställbara säkra användarmall med vår nya återkallelseprocess är praktiskt taget icke-inverterbar och robust för att registrera multiplicitetsattack. INDEX TERMS Inställbara biometriska kännetecken, EKG-biometri, generaliserad sannolikhetskvottest, kompressiv avkänning, enkelpuls-EKG.
Därefter, i syfte att ta itu med frågan om oåterkallelighet i EKG-biometri, Kim et al. Förslag till indragningsbart biometriskt autentiseringssystem för EKG, där det allmänna sannolikhetstestet (GLRT) antas.
Cancelable ECG Biometrics Using Compressive Sensing-Generalized Likelihood Ratio Test
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}