論文の概要: EDITH :ECG biometrics aided by Deep learning for reliable Individual auTHentication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08026v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 08:45:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 01:20:25.127511
• Title: EDITH :ECG biometrics aided by Deep learning for reliable Individual auTHentication
• Title（参考訳）: EDITH :ECGバイオメトリックス : 個人認証のための深層学習支援
• Authors: Nabil Ibtehaz, Muhammad E. H. Chowdhury, Amith Khandakar, Serkan Kiranyaz, M. Sohel Rahman, Anas Tahir, Yazan Qiblawey, and Tawsifur Rahman
• Abstract要約: 私たちは、ECGバイオメトリックス認証システムのためのディープラーニングベースのフレームワークであるEDITHを紹介します。 4つの一般的なデータセットを用いてEDITHを評価し、少ないビートで前作を上回りました。 Siameseアーキテクチャは、アイデンティティ検証のEqual Error Rate(EER)を1.29%に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.572194444732638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, physiological signal based authentication has shown great promises,for its inherent robustness against forgery. Electrocardiogram (ECG) signal, being the most widely studied biosignal, has also received the highest level of attention in this regard. It has been proven with numerous studies that by analyzing ECG signals from different persons, it is possible to identify them, with acceptable accuracy. In this work, we present, EDITH, a deep learning-based framework for ECG biometrics authentication system. Moreover, we hypothesize and demonstrate that Siamese architectures can be used over typical distance metrics for improved performance. We have evaluated EDITH using 4 commonly used datasets and outperformed the prior works using less number of beats. EDITH performs competitively using just a single heartbeat (96-99.75% accuracy) and can be further enhanced by fusing multiple beats (100% accuracy from 3 to 6 beats). Furthermore, the proposed Siamese architecture manages to reduce the identity verification Equal Error Rate (EER) to 1.29%. A limited case study of EDITH with real-world experimental data also suggests its potential as a practical authentication system.
• Abstract（参考訳）: 近年, 生理的信号に基づく認証は, 偽造に対する本質的な堅牢性など, 大きな可能性を秘めている。 心電図(ECG)信号は,最も広く研究されている生体信号であり,この点でも注目されている。 多くの研究で、異なる人の心電図信号を解析することにより、許容できる精度で識別できることが証明されている。 本稿では,ecg生体認証システムのための深層学習ベースのフレームワークであるedithを提案する。 さらに,性能向上のために,シームズアーキテクチャが典型的な距離測定値にまたがって利用できることを仮定し,実証する。 4つの一般的なデータセットを用いてEDITHを評価し、少ないビートで前作を上回りました。 EDITHは1つの心拍(96-99.75%の精度)だけで競争力を発揮し、複数の拍子(100%の精度で3から6拍子)を融合させることでさらに強化することができる。 さらに、提案されたSiameseアーキテクチャは、アイデンティティ検証のEqual Error Rate(EER)を1.29%に削減する。 実世界の実験データを用いたEDITHの限られたケーススタディでは、実際の認証システムとしての可能性も示唆されている。

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