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J-GLOBAL ID：202202272385880155   整理番号：22A0848467

新しいロバストなフォトプレチスモグラムに基づく認証【JST・京大機械翻訳】

Novel Robust Photoplethysmogram-Based Authentication

著者 (4件)： Pu Limeng (Center of Computing and Technology, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, USA) ,  Chacon Pedro J. (Viking Pure Solutions, LLC, Port Orange, FL, USA) ,  Wu Hsiao-Chun (School of Electrical Engineering and Computer Science, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, USA) ,  Choi Jin-Woo (School of Electrical Engineering and Computer Science, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, USA)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 5  ページ： 4675-4686  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： バイオセンシング技術における大きな進歩として,従来のパスワードベースシステムを置き換えるためにバイオメトリック認証アプローチを採用した。それらの無害な性質のため,フォトプレチスモグラム(PPG)関連応用は近年非常に興味深い。PPGは末梢循環における体積血流変化を測定することができる。PPGシグナルは,他のバイオメトリック(指紋,虹彩/レチナなど)と比較して,特に低コストウェアラブル電子装置により,取得が非常に容易であるので,それらは,心拍数を測定するために広く採用される。本論文では,従来手法によって実行される1回認証の代わりにユーザを連続認証できる新しいロバストPPGベース認証システムを考案した。この新システムは前処理とフィルタリング,運動アーチファクト(MA)除去,テンプレートと特徴抽出,訓練から成る。関連するマルチウェーブレットベースの特徴抽出機構は,従来のスカラーウェーブレット方式よりも信頼性の高い特徴を容易にし,それにより,学習モデルがユーザをより良く識別することを可能にする。関連するオートエンコーダは入力PPG信号を潜在空間に完全に変換する。最後に,ユーザを分類または認証するために,任意の距離測度を採用できる。十分に大きなデータセットを構築するために,著者らは,全部で120人の被験者から成る新しいデータセットを作成するために,著者ら自身によって収集した3つの公開データセットと著者らの自身のデータセットを結合した。実時間訓練データ収集と実時間認証のためのハードウェアプロトタイプを既に構築した。認証段階における等誤差率は5.5%に達し,識別精度は同定段階で98%に達した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  信頼性 ,  フィルタリング ,  特徴抽出 ,  血流 ,  虹彩 ,  心拍 ,  ハードウェア ,  電子装置 ,  指紋 ,  *ロバスト性 ,  *認証 ,  バイオメトリクス
準シソーラス用語： 被験者 ,  距離測度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： ロバスト ,  認証