Continuous Authentication Using One-Dimensional Multi-Resolution Local Binary Patterns (1DMRLBP) in ECG Biometrics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of a continuous authentication system is to continuously monitor the identity of subjects using biometric systems. In this paper, we proposed a novel feature extraction and a unique continuous authentication strategy and technique. We proposed One-Dimensional Multi-Resolution Local Binary Patterns (1DMRLBP), an online feature extraction for one-dimensional signals. We also proposed a continuous authentication system, which uses sequential sampling and 1DMRLBP feature extraction. This system adaptively updates decision thresholds and sample size during run-time. Unlike most other local binary patterns variants, 1DMRLBP accounts for observations' temporal changes and has a mechanism to extract one feature vector that represents multiple observations. 1DMRLBP also accounts for quantization error, tolerates noise, and extracts local and global signal morphology. This paper examined electrocardiogram signals. When 1DMRLBP was applied on the University of Toronto database (UofTDB) 1,012 single session subjects database, an equal error rate (EER) of 7.89% was achieved in comparison to 12.30% from a state-of-the-art work. Also, an EER of 10.10% was resulted when 1DMRLBP was applied to UofTDB 82 multiple sessions database. Experiments showed that using 1DMRLBP improved EER by 15% when compared with a biometric system based on raw time-samples. Finally, when 1DMRLBP was implemented with sequential sampling to achieve a continuous authentication system, 0.39% false rejection rate and 1.57% false acceptance rate were achieved.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle