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J-GLOBAL ID：202202231033415027   整理番号：22A0479419

指先心電図と音声信号に基づく新規バイオメトリック同定システム【JST・京大機械翻訳】

A novel biometric identification system based on fingertip electrocardiogram and speech signals

著者 (3件)： Guven Gokhan (The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK), Information Technologies Institute, Gebze, Kocaeli, Turkey) ,  Guz Umit (FMV ISIK University, Department of Electrical-Electronics Engineering, Sile, Istanbul, Turkey) ,  Guerkan Hakan (Bursa Technical University, Department of Electrical and Electronics Engineering, Yildirim, Bursa, Turkey)
資料名： Digital Signal Processing  (Digital Signal Processing)
巻： 121  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1600A  ISSN： 1051-2004  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)

抄録/ポイント： 本研究では,音声とECGモダリティを組み合わせた1次元畳込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのバイオメトリック同定システムを提案した。目的は,システムの信頼性と性能の両方を強化する一方で,有効な同定戦略を見つけることである。第一のアプローチでは,従来手法と比較して全体性能を改善するための投票ベースECGと音声融合システムを開発した。第2のアプローチでは,融合システムへの非認可アクセスを防止するためのロバストな拒絶アルゴリズムを開発した。また,携帯用指先ECG装置と患者運動に起因する問題を検出し,除去するために,新たに開発されたECGスパイクと矛盾した拍動除去アルゴリズムを示した。さらに,著者らのアルゴリズムに普遍的背景モデルを加えることによって,1つの認可されたユーザだけで動作するシステムを達成した。第1のアプローチでは,提案した融合システムは,平均3倍の交差確認によって,90人の人々に対して100%の精度率を達成した。第2のアプローチでは,90人の人々を真のクラスとして,26人の人々をインポスタークラスとして,提案したシステムは,不正確なクラスの同定において92%の精度を達成し,インポスタークラスを拒絶する際に96%の精度を達成した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  信頼性 ,  *心電図 ,  心拍 ,  *音声信号 ,  許認可 ,  一次元 ,  投票 ,  携帯型 ,  ロバスト性 ,  性交不能症 ,  *IDシステム
準シソーラス用語： モダリティ ,  *指先 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バイオメトリック同定 ,  バイオメトリック認識 ,  CNN ,  指先ECG ,  音声

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  データ保護  (JD01020V) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 指先 ,  心電図 ,  音声信号 ,  メトリック ,  同定システム