論文の概要: CardioID: Mitigating the Effects of Irregular Cardiac Signals for Biometric Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16381v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 15:07:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 19:03:39.746066
• Title: CardioID: Mitigating the Effects of Irregular Cardiac Signals for Biometric Identification
• Title（参考訳）: 心臓ID : 生体認証における不規則心信号の影響の軽減
• Authors: Weizheng Wang, Marco Zuniga and Qing Wang
• Abstract要約: 我々は、より現実的な(制御されていない)シナリオで収集された心臓信号を解析する。 本フレームワークは,各ユーザに対してフィルタスペクトルを調整することにより,安定かつ異なる特徴を実現する。 評価の結果,SoAの平均平衡精度(BAC)は制御シナリオの90%以上から制御されていないシナリオの75%に低下した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.142315382800959
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cardiac patterns are being used to obtain hard-to-forge biometric signatures and have led to high accuracy in state-of-the-art (SoA) identification applications. However, this performance is obtained under controlled scenarios where cardiac signals maintain a relatively uniform pattern, facilitating the identification process. In this work, we analyze cardiac signals collected in more realistic (uncontrolled) scenarios and show that their high signal variability (i.e., irregularity) makes it harder to obtain stable and distinct user features. Furthermore, SoA usually fails to identify specific groups of users, rendering existing identification methods futile in uncontrolled scenarios. To solve these problems, we propose a framework with three novel properties. First, we design an adaptive method that achieves stable and distinct features by tailoring the filtering spectrum to each user. Second, we show that users can have multiple cardiac morphologies, offering us a much bigger pool of cardiac signals and users compared to SoA. Third, we overcome other distortion effects present in authentication applications with a multi-cluster approach and the Mahalanobis distance. Our evaluation shows that the average balanced accuracy (BAC) of SoA drops from above 90% in controlled scenarios to 75% in uncontrolled ones, while our method maintains an average BAC above 90% in uncontrolled scenarios.
• Abstract（参考訳）: 心臓パターンは、生体認証の難易度を得るために使われており、最先端(SoA)識別アプリケーションにおいて高い精度を導いている。 しかし、この性能は、心臓信号が比較的均一なパターンを維持し、識別プロセスを容易にする制御シナリオで得られる。 本研究では,より現実的な(制御不能)シナリオで収集された心信号を分析し,その高い信号変動性(不規則性)が安定かつ異なるユーザ特性を得ることを困難にしていることを示す。 さらに、soaは通常、特定のユーザーグループを特定することに失敗し、制御されていないシナリオで既存の識別メソッドを無駄にします。 これらの問題を解決するために,3つの新しい性質を持つフレームワークを提案する。 まず,各ユーザに対してフィルタスペクトルを調整することで,安定した特徴と異なる特徴を実現する適応手法を設計する。 第二に、ユーザーは複数の心臓形態を持つことができ、SoAに比べてはるかに大きな心臓信号と使用者のプールを提供する。 第3に,マルチクラスタアプローチとマハラノビス距離を用いた認証アプリケーションにおける他の歪み効果を克服する。 評価の結果,SoAの平均平衡精度(BAC)は制御されたシナリオでは90%以上から制御されていないシナリオでは75%に低下し,制御されていないシナリオでは90%以上に低下した。

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