論文の概要: Open Access Dataset for Electromyography based Multi-code Biometric Authentication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01051v1
• Date: Tue, 4 Jan 2022 09:20:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-05 19:15:10.102143
• Title: Open Access Dataset for Electromyography based Multi-code Biometric Authentication
• Title（参考訳）: 筋電図に基づく生体認証のためのオープンアクセスデータセット
• Authors: Ashirbad Pradhan, Jiayuan He, Ning Jiang
• Abstract要約: 表面筋電図(EMG)は新しい生体計測特性として提案されている。 EMG信号には独特の特性がある。 複数日間の生体認証の結果、前腕のEERは0.017、手首のEERは0.025であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.162643581562756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, surface electromyogram (EMG) has been proposed as a novel biometric trait for addressing some key limitations of current biometrics, such as spoofing and liveness. The EMG signals possess a unique characteristic: they are inherently different for individuals (biometrics), and they can be customized to realize multi-length codes or passwords (for example, by performing different gestures). However, current EMG-based biometric research has two critical limitations: 1) a small subject pool, compared to other more established biometric traits, and 2) limited to single-session or single-day data sets. In this study, forearm and wrist EMG data were collected from 43 participants over three different days with long separation while they performed static hand and wrist gestures. The multi-day biometric authentication resulted in a median EER of 0.017 for the forearm setup and 0.025 for the wrist setup, comparable to well-established biometric traits suggesting consistent performance over multiple days. The presented large-sample multi-day data set and findings could facilitate further research on EMG-based biometrics and other gesture recognition-based applications.
• Abstract（参考訳）: 近年、表面筋電図 (emg) は、スプーフィングや活力といった現在の生体計測のいくつかの重要な制限に対処するための新しい生体計測特性として提案されている。 EMG信号は個人(バイオメトリックス)と本質的に異なる特徴を持ち、マルチ長のコードやパスワード(例えば、異なるジェスチャーを実行することで)を実現するようにカスタマイズできる。 しかし、現在のEMGベースの生体計測研究には2つの限界がある。 1)他のより確立された生体特性と比較して小さな被験者プール 2) シングルセッションまたはシングルデイデータセットに限定される。 本研究は,手指と手首のジェスチャーをしながら,3日間にわたり3つの異なる被験者から前腕筋電図と手首筋電図を収集した。 複数日間の生体認証の結果、前腕のEERは0.017、手首のEERは0.025となり、整合性のある生体認証特性に匹敵する性能を示した。 提示された大規模マルチデイデータセットと知見は、emgベースのバイオメトリックスや他のジェスチャー認識に基づくアプリケーションに関するさらなる研究を促進することができる。

関連論文リスト

• Multibiometrics Using a Single Face Image [0.11184789007828977]
  本研究では, 顔, 虹彩, 眼周囲, 鼻, まぶたの5つの生体特性を組み合わせて, 単一顔画像から抽出できる新しい多生体計測法を提案する。 提案手法は,単面画像のみを入力として使用するため,バイオメトリックスの利便性を犠牲にしない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T06:55:01Z)
• Privacy-preserving Multi-biometric Indexing based on Frequent Binary Patterns [7.092869001331781]
  本稿では,保護された深いキャンセル可能なテンプレートを検索する,効率的なプライバシー保護型マルチバイオメトリック識別システムを提案する。 異なるタイプの生体特性から抽出された頻繁な二分パターンに含まれる低クラス内部の変動特性を利用するために,マルチバイオメトリック・ビンニング方式が設計された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T18:18:24Z)
• Multi-Channel Time-Series Person and Soft-Biometric Identification [65.83256210066787]
  本研究は, 深層建築を用いて異なる活動を行う人間の記録から, 個人とソフトバイオメトリックスを同定する。 マルチチャネル時系列ヒューマンアクティビティ認識(HAR)の4つのデータセットに対する手法の評価を行った。 ソフトバイオメトリクスに基づく属性表現は、有望な結果を示し、より大きなデータセットの必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T07:24:51Z)
• Pain level and pain-related behaviour classification using GRU-based sparsely-connected RNNs [61.080598804629375]
  慢性的な痛みを持つ人は、特定の身体の動きを無意識に適応させ、怪我や追加の痛みから身を守る。 この相関関係を分析するための専用のベンチマークデータベースが存在しないため、日々の行動に影響を及ぼす可能性のある特定の状況の1つを検討した。 我々は、複数のオートエンコーダを組み込んだゲートリカレントユニット(GRU)と疎結合なリカレントニューラルネットワーク(s-RNN)のアンサンブルを提案した。 本手法は,痛みレベルと痛み関連行動の両方の分類において,最先端のアプローチよりも優れていることを示すいくつかの実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T12:56:28Z)
• Facial Soft Biometrics for Recognition in the Wild: Recent Works, Annotation, and COTS Evaluation [63.05890836038913]
  制約のないシナリオにおける人物認識システムを強化するために,ソフトバイオメトリックスが果たす役割について検討する。 1) ソフトバイオメトリックスのマニュアル推定と,2) 市販オフザシェルフシステムによる自動推定の2つの仮定を考察する。 深層学習に基づく2つの最先端顔認識システムを用いた軟式生体計測実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T11:29:57Z)
• Evaluation of a User Authentication Schema Using Behavioral Biometrics and Machine Learning [0.0]
  本研究では,行動バイオメトリックスを用いたユーザ認証手法の作成と評価により,行動バイオメトリックスの研究に寄与する。 この研究で用いられる行動バイオメトリクスには、タッチダイナミクスと電話の動きがある。 2つのバイオメトリックスの異なる単一モーダルと多モーダルの組み合わせの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-07T05:16:34Z)
• ECG Biometric Recognition: Review, System Proposal, and Benchmark Evaluation [0.0]
  我々は、ECGバイオメトリック認識における様々なシナリオの分析と比較を行う。 我々は、社内の大規模データベースでトレーニングされた堅牢なディープラーニング技術であるECGXtractorを提案する。 システムの性能を4つの異なるデータベースで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-08T10:53:11Z)
• Mobile Behavioral Biometrics for Passive Authentication [65.94403066225384]
  本研究は, 単モーダルおよび多モーダルな行動的生体特性の比較分析を行った。 HuMIdbは、最大かつ最も包括的なモバイルユーザインタラクションデータベースである。 我々の実験では、最も識別可能な背景センサーは磁力計であり、タッチタスクではキーストロークで最良の結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:05:59Z)
• Generalizing electrocardiogram delineation: training convolutional neural networks with synthetic data augmentation [63.51064808536065]
  ECGのデライン化のための既存のデータベースは小さく、サイズやそれらが表す病態の配列に不足している。 まず、原データベースから抽出した基本セグメントのプールを与えられたECGトレースを確率的に合成し、その整合性のある合成トレースに配置するための一連のルールを考案した。 第二に、2つの新しいセグメンテーションに基づく損失関数が開発され、これは、正確な数の独立構造の予測を強制し、サンプル数の削減に焦点をあてて、より密接なセグメンテーション境界を創出することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T10:11:41Z)
• EDITH :ECG biometrics aided by Deep learning for reliable Individual auTHentication [4.572194444732638]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T08:45:17Z)
• Video-based Remote Physiological Measurement via Cross-verified Feature Disentangling [121.50704279659253]
  非生理的表現と生理的特徴を混同するための横断的特徴分離戦略を提案する。 次に, 蒸留された生理特性を用いて, 頑健なマルチタスク生理測定を行った。 歪んだ特徴は、最終的に平均HR値やr信号のような複数の生理的信号の合同予測に使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T09:39:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。