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利用分析和外觀模型的混合心電圖人體識(shí)別方法

發(fā)布時(shí)間:2018-04-06 07:10

  本文選題:心電圖 切入點(diǎn):人體識(shí)別 出處:《計(jì)算機(jī)工程》2017年03期


【摘要】:為提高心電圖(ECG)生物識(shí)別對(duì)噪聲和變化信號(hào)的敏感度,優(yōu)化區(qū)分心跳特征,提出一種混合的ECG人體識(shí)別方法。聯(lián)合心跳分析和外觀屬性,使用Fisher線性判別分析方法從這些屬性中獲取主要屬性,在Fisher空間計(jì)算心跳特征,使用時(shí)域特征計(jì)算ECG特征。在一系列心跳推導(dǎo)時(shí)域特征后,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化和縮放ECG信號(hào)獲取形態(tài)學(xué)特征。采用最大化類(lèi)間個(gè)體散列與類(lèi)內(nèi)個(gè)體散列的比率選擇最具區(qū)分性的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在健康個(gè)體組成的大型數(shù)據(jù)庫(kù)上的識(shí)別準(zhǔn)確率為99.24%。當(dāng)人體處于心率失調(diào)的情況下等錯(cuò)誤率(EER)為0.76%,處于混合狀態(tài)時(shí)EER為1.31%,驗(yàn)證了該方法具有較好的魯棒性。
[Abstract]:In order to improve the sensitivity of electrocardiogram (ECG) biometrics to noise and change signals, and to optimize the identification of heartbeat characteristics, a hybrid ECG human body recognition method was proposed.Combined with heartbeat analysis and appearance attributes, the main attributes are obtained from these attributes by Fisher linear discriminant analysis, heartbeat features are calculated in Fisher space, and ECG features are calculated using time-domain features.After deriving a series of heartbeat time domain features, morphological features are obtained by standardizing and scaling ECG signals.The most distinguishing features are selected by using the ratio of maximization of inter-class individual hash to intra-class individual hash.The experimental results show that the recognition accuracy of this method is 99.24on a large database composed of healthy individuals.When the human body is in the condition of heart rate disturbance, the equal error rate (er) is 0.76, and the EER is 1.31 when the human body is in the mixed state, which proves that the method has good robustness.
【作者單位】: 四川師范大學(xué)數(shù)學(xué)與軟件科學(xué)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“復(fù)雜醫(yī)療保健數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷和過(guò)程控制”(11301364) 四川省教育廳科研重點(diǎn)項(xiàng)目(13sa0137)
【分類(lèi)號(hào)】:R540.41;TP391.41

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