Electrocardiogram (ECG)-Based User Authentication Using Deep Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Personal authentication security is an essential area of research in privacy and cybersecurity. For individual verification, fingerprint and facial recognition have proved particularly useful. However, such technologies have flaws such as fingerprint fabrication and external impediments. Different AI-based technologies have been proposed to overcome forging or impersonating authentication concerns. Electrocardiogram (ECG)-based user authentication has recently attracted considerable curiosity from researchers. The Electrocardiogram is among the most reliable advanced techniques for authentication since, unlike other biometrics, it confirms that the individual is real and alive. This study utilizes a user authentication system based on electrocardiography (ECG) signals using deep learning algorithms. The ECG data are collected from users to create a unique biometric profile for each individual. The proposed methodology utilizes Convolutional Neural Networks (CNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) to analyze the ECG data. The CNNs are trained to extract features from the ECG data, while the LSTM networks are used to model the temporal dependencies in the data. The evaluation of the performance of the proposed system is conducted through experiments. It demonstrates that it effectively identifies users based on their ECG data, achieving high accuracy rates. The suggested techniques obtained an overall accuracy of 98.34% for CNN and 99.69% for LSTM using the Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB) database. Overall, the proposed system offers a secure and convenient method for user authentication using ECG data and deep learning algorithms. The approach has the potential to provide a secure and convenient method for user authentication in various applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».