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使用卷积神经网络的基于ECG的个人识别
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上传时间: 2021-03-15
详细说明：为了满足日益增长的安全性和隐私要求，基于ECG的个人识别越来越引起人们的关注。 本文提出了一种新颖的特征表示方法，该方法可通过深层卷积神经网络从心电图（ECG）信号中提取特征以进行个人识别。 具体而言，它无需任何参考点检测就可以从ECG片段中提取出鲜明的特征，从而避免了复杂的信号基准特征点提取过程。 此外，我们使用特征图的均值和标准差作为全局特征进行分类。 据我们所知，这是在ECG信号领域中应用该策略的首次尝试。 与大多数现有方法不同，提出的体系结构不需要任何领域知识，并且易于训练和优化。 利用简单的投票步骤可以促进基于ECG的个人识别的实际应用。 使用三个公共ECG数据集来评估我们方法的有效性。 所提出的方法在最近的邻居分类器和支持向量机的支持下，平均识别率分别为97.7％和98.7％，优于大多数最新方法。 实验结果表明，该方法能够很好地捕捉心电信号的特征，具有良好的泛化能力。 （C）2019 Elsevier BV保留所有权利。
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