論文の概要: ECG-guided individual identification via PPG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01983v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 08:56:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-12 03:17:10.868185
• Title: ECG-guided individual identification via PPG
• Title（参考訳）: PPGによる心電図誘導個人識別
• Authors: Riling Wei, Hanjie Chen, Kelu Yao, Chuanguang Yang, Jun Wang, Chao Li,
• Abstract要約: フォトプレソグラフィーに基づく個人識別は、本質的な心血管活動を通して人間を認識することを目的としている。 本稿では,入力情報の密度を高めるための新しいモダリティとして心電図(ECG)信号を紹介する。 新たなクロスモーダルな知識蒸留フレームワークは、ECGのモダリティからPPGのモダリティへの知識の伝播を、推論段階で追加の要求を生じさせることなく実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.307427732752455
• License:
• Abstract: Photoplethsmography (PPG)-based individual identification aiming at recognizing humans via intrinsic cardiovascular activities has raised extensive attention due to its high security and resistance to mimicry. However, this kind of technology witnesses unpromising results due to the limitation of low information density. To this end, electrocardiogram (ECG) signals have been introduced as a novel modality to enhance the density of input information. Specifically, a novel cross-modal knowledge distillation framework is implemented to propagate discriminate knowledge from ECG modality to PPG modality without incurring additional computational demands at the inference phase. Furthermore, to ensure efficient knowledge propagation, Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP)-based knowledge alignment and cross-knowledge assessment modules are proposed respectively. Comprehensive experiments are conducted and results show our framework outperforms the baseline model with the improvement of 2.8% and 3.0% in terms of overall accuracy on seen- and unseen individual recognitions.
• Abstract（参考訳）: 光胸腔造影法(PPG)を用いた心血管活動によるヒトの認識を目的とした個人識別は,その安全性と模倣に対する抵抗性から注目されている。 しかし、この種の技術は、低情報密度の限界のために結果を実証することができない。 この目的のために、入力情報の密度を高めるための新しいモダリティとして心電図(ECG)信号が導入された。 具体的には、新しいクロスモーダルな知識蒸留フレームワークが実装され、ECGのモダリティからPPGのモダリティへの識別知識を推論フェーズで追加の計算要求を発生させることなく伝播させる。 さらに,効率的な知識伝達を確保するために,CLIPに基づく知識アライメントとクロス知識アライメントモジュールを提案する。 網羅的な実験を行い、その結果、我々のフレームワークは、全体の認識精度を2.8%、3.0%向上させ、ベースラインモデルより優れていることが示された。

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