Performance Optimization of Surface Electromyography Based Biometric Sensing System for Both Verification and Identification
Notice bibliographique
Résumé
Recently, surface electromyography (sEMG) emerged as a novel biometric authentication method. Since EMG system parameters, such as the feature extraction methods and the number of channels, have been known to affect system performances, it is important to investigate these effects on the performance of the sEMG-based biometric system to determine optimal system parameters. In this study, three robust feature extraction methods, Time-domain (TD) feature, Frequency Division Technique (FDT), and Autoregressive (AR) feature, and their combinations were investigated while the number of channels varying from one to eight. For these system parameters, the performance of sixteen static wrist and hand gestures was systematically investigated in two authentication modes: verification and identification. The results from 24 participants showed that the TD features significantly ( <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">${p} < 0.05$ </tex-math></inline-formula> ) and consistently outperformed FDT and AR features for all channel numbers. The results also showed that the performance of a four-channel setup was not significantly different from those with higher number of channels. The average equal error rate (EER) for a four-channel sEMG verification system was 4% for TD features, 5.3% for FDT features, and 10% for AR features. For an identification system, the average Rank-1 error (R1E) for a four-channel configuration was 3% for TD features, 12.4% for FDT features, and 36.3% for AR features. The electrode position on the flexor carpi ulnaris (FCU) muscle had a critical contribution to the authentication performance. Thus, the combination of the TD feature set and a four-channel sEMG system with one of the electrodes positioned on the FCU are recommended for optimal authentication performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».