バイオメトリックシステムのためのECGデータベース:系統的レビュー【Powered by NICT】

Merone Mario; Soda Paolo; Sansone Mario; Sansone Carlo

文献

J-GLOBAL ID：201802236184336493 整理番号：18A0354336

バイオメトリックシステムのためのECGデータベース:系統的レビュー【Powered by NICT】

ECG databases for biometric systems: A systematic review

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資料名：
巻： 67 ページ： 189-202 発行年： 2017年
JST資料番号： W0178A ISSN： 0957-4174 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

計算機利用バイオメトリックシステム(CBBSs)個々の認識は多くの分野で関心を集めているエキスパートおよびインテリジェントシステムであり,金融システム,通信とヘルスケア応用確保など。心電図(ECG)は,その低回避,大きな受容性と一意性のためのバイオメトリック特徴として用い,いくつかCBBSsの基礎にされている。臨床応用のために収集されたECGデータベースは,バイオメトリック応用には十分ではないので,著者らはE CGの他のリポジトリの開発への支援,それぞれ他と異なり,心電図に基づくバイオメトリック認識の特定の問題を強調した。,ここで述べた系統的フレームワークを通して,定量的文献で入手可能なおよびCBBSsを開発に適した解析,取得ハードウェアとE CGデータベースの収集プロトコルを評価し,比較した。最も最近のもの,すなわちCYBHIとUofTDB,収集ハードウェアと取得プロトコルのための最良の結果,それぞれが,著者らの調査は,ロバストで一般的な十分CBBSsを開発するための網羅的ではないないことを示した。解析もこの分野における標準化の欠如と効果的なベンチマーキング活動を行うことが困難なことを明らかにした。公的に利用可能なデータベースは,既存のアルゴリズムの性能や商用エキスパートシステムを正しく査定するための心電図に基づくCBBSにおける研究コミュニティに必須であるので,手でインテリジェント適用のために「最適な」貯蔵する主な特徴を論じた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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生体計測 , パターン認識

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