【摘要】 作为信息安全领域的一项核心技术，基于指纹、人脸、视网膜等多种生物特征的人体生物扫描识别在过去的几年里成为研究人员关注的焦点

作为信息安全领域的一项核心技术，基于指纹、人脸、视网膜等多种生物特征的人体生物扫描识别在过去的几年里成为研究人员关注的焦点[1]。由于伪造难度很高，心电在身份识别中的应用潜力很大，但目前仅对其静止状态进行了实验研究[2]。克服了以往研究过于简单化的缺点，构建了包含运动和休息两种情况下信号的心电数据集，并对其在心电身份识别(ECGID)中的性能进行了评估，特别是运动对整个实验的影响。通过将已有的几种学习算法应用于我们自己的心电数据集，发现现有的方法能够很好地支持休息下的个体识别，但在运动情况下不能同样地表现出令人满意的性能，从而暴露了现有心电识别算法的不足。重点研究了运动对ECGID的影响，并应用现有的机器学习方法，结合我们自己的心电数据库对REST-EX ECGID的性能进行了分析。通过多组实验发现，对于目前的方法，REST ECGID的准确率可以达到95%以上，而ex-ex ECGID的准确率略低。对于REST-EX ECGID性能，除了KL特征选择方法可以达到65%左右之外，大多数方法都下降到10%甚至更差。虽然KL特征选择方法的性能比其他方法要好得多，但其结果仍然不尽如人意。在未来，研究人员可能会克服目前关于REST-EX ECGID的过于简化的问题，开发更复杂的特征选择算法，或者通过过滤掉由于运动而引起剧烈变化的部分来获得更稳定的特征。此外，可以开发身份识别领域中的其他更先进的方法来提高REST-EX ECGID的准确性。

 

[1] A.K. Jain, A. Ross, S. Prabhakar, An introduction to biometric recognition, IEEE Trans. Circuits Syst. Video Tech. 14 (1) (2004) 4–20.

[2] B. Pourbabaee, M.J. Roshtkhari, K. Khorasani, Deep convolutional neural networks and learning ECG features for screening paroxysmal atrial fibrillation patients, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 48 (12) (2018) 2095–2104

 

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