انجمن کامپیوتر ایران

ارزیابی و امکان‌سنجی استفاده از سیگنال قلبی (ECG: Electrocardiogram) به عنوان یک راهکار زیستسنجی، از جنبه های مختلف در مطالعات گذشته مورد بررسی قرار گرفته است. تغییرات درون سیگنالی و عدم تکرارپذیری در ضربان‌های قلبی، یک مشکل اساسی سیستمهای تصدیق هویت مبتنی بر ECG است. در این مقاله به منظور دستیابی به مشخصه های اساسی، کاهش تغییرات سطحی و افزایش کارایی سیستم، یک روش جدید استخراج ضربانهای قلبی و تقطیع آنها به مولفههای اصلی ارائه شده است. 30 ویژگی مکانی و زمانی از ضربان‌ها استخراج و بر اساس روش انتخاب ویژگی مستقیم در شش دسته 5 الی30 تایی دسته بندی شده اند. برای طبقه‌بندی الگوها از چهار روش نزدیک‌ترین همسایگی K، مدلهای گوسی، ترکیب مدل‌های گوسی و ماشین بردار پشتیبان استفاده شده است. آزمایشها بر روی پایگاه دادگان MIT-BIH نشان می دهد که با استفاده از طبقه‌بندی‌کننده نزدیک‌ترین همسایگی K، دستیابی به معیار نرخ خطای برابر (EER: Equal Error Rate) برابر 25/0± 70/2% با لحاظ شاخص سطح زیر منحنی مشخصه (AUC: Area Under the ROC Curve) برابر با 03/0±73/99% میسر است.