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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제7권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
90 - 98 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

웨이블릿 분석과 다선형 판별분석을 이용한 심전도기반 개인식별
임원철 ,  변영현 ,  곽근창 Proceedings of KIIT Conference 2018.11 학술대회자료
심전도 신호기반 개인식별을 위한 텐서표현의 다선형판별분석기법
임원철 ,  곽근창 스마트미디어저널 2018.01 학술저널

초록· 키워드

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심전도 신호는 기본적으로 심장의 전기적 활동에 포함되며 이를 통해 심박수 측정, 심장 박동의 리듬 검사, 심장 이상 진단,정서 인식 및 생체 인식과 같은 다양한 목적으로 분석 및 활용된다. 본 논문의 목적은 다차원 데이터 배열인 텐서 특성을 가진다선형 판별분석(MLDA: Multilinear Linear Discriminant Analysis) 기법을 이용하여 개인식별을 수행하고자 한다. MLDA는 상위 차원의 텐서를 포함하는 분류 문제에 대해서 차원 문제를 해결 할 수 있으며, 상호 연관된 부분 공간은 서로 다른 클래스를 구별하기 위해 사용될 수 있다. 제시된 방법의 성능을 검증하기 위해 Physionet의 MIT-BIH데이터베이스를 적용하였다. 이 데이터베이스에 대해 실험한 결과, MLDA는 기존 PCA와 LDA와 비교하여 개인식별 성능이 우수함을 확인하였다.
#multilinear discriminant analysis #tensor representation #MIT-BIH database #electrocardiogram #biometrics

목차

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참고문헌 (25)

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S. Gutta / 2015 / Joint Feature Extraction and Classifier Design for ECG-Based Biometric Recognition / IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 20(2):460~468 google schola S. I Safie / 2011 / ECG biometric authentication using Pulse Active Width(PAW) / Biometric Measurements and Systems for Security and Medical Applications(BIOMS) :1~6 google schola 김종훈 / 2006 / 제주지역 초등정보영재 교육 운영에 대한 초등학교 교사의 인식 조사 / 한국콘텐츠학회 논문지 6(8):144~156 dbpia 조주희 / 2017 / 주성분 분석기법을 이용한 심전도 기반 개인인증 / 전기학회 논문지 P권 66(4):258~262 dbpia F. G. S. Teodoro / 2017 / Feature selection for biometric recognition based on electrocardiogram signals / 2017International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN) :14~19 google schola

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