On biometric systems: electrocardiogram Gaussianity and data synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Electrocardiogram is a slow signal to acquire, and it is prone to noise. It can be inconvenient to collect large number of ECG heartbeats in order to train a reliable biometric system; hence, this issue might result in a small sample size phenomenon which occurs when the number of samples is much smaller than the number of observations to model. In this paper, we study ECG heartbeat Gaussianity and we generate synthesized data to increase the number of observations. Data synthesis, in this paper, is based on our hypothesis, which we support, that ECG heartbeats exhibit a multivariate normal distribution; therefore, one can generate ECG heartbeats from such distribution. This distribution is deviated from Gaussianity due to internal and external factors that change ECG morphology such as noise, diet, physical and psychological changes, and other factors, but we attempt to capture the underlying Gaussianity of the heartbeats. When this method was implemented for a biometric system and was examined on the University of Toronto database of 1012 subjects, an equal error rate (EER) of 6.71% was achieved in comparison to 9.35% to the same system but without data synthesis. Dimensionality reduction is widely examined in the problem of small sample size; however, our results suggest that using the proposed data synthesis outperformed several dimensionality reduction techniques by at least 3.21% in EER. With small sample size, classifier instability becomes a bigger issue and we used a parallel classifier scheme to reduce it. Each classifier in the parallel classifier is trained with the same genuine dataset but different imposter datasets. The parallel classifier has reduced predictors' true acceptance rate instability from 6.52% standard deviation to 1.94% standard deviation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».