Evrişimsel sinir ağı ve QRS imgeleri kullanarak EKG tabanlı biyometrik tanıma yöntemi

Authors : Hakan GÜRKAN, Ayça HANİLÇİ

Pages : 318-327

View : 25 | Download : 9

Publication Date : 2020-04-07

Article Type : Research Paper

Abstract :Medikal uygulamalarda yaygın olarak kullanılan elektrokardiyogram insert ignore into journalissuearticles values(EKG); işaretleri, aldatma saldırılarına karşı güçlü kılan yaşam işareti olma özelliği sayesinde, biyometrik uygulamalar için bir biyometrik büyüklük olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bilgisayar sistemlerinin hesaplama güçlerinin artmasına bağlı olarak kişi tanıma ve sınıflandırma doğruluğunu arttırmak amacıyla son yıllarda EKG biyometrik tanıma için birkaç evrişimsel sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(ESA); tabanlı yöntem sunulmuştur. Bu çalışmada, QRS insert ignore into journalissuearticles values(QRS dalgası); imgeleri ve 2 boyutlu ESA yapısı kullanılarak EKG işaretleri tabanlı bir biyometrik tanıma yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde, ilk olarak EKG işaretleri gürültü temizleme ve QRS belirleme algoritmalarından geçirilerek QRS bölütlerine ayrılmıştır. Elde edilen bu bölütler R noktalarına göre hizalandıktan sonra 256x256 büyüklüğünde QRS imgesi olarak adlandırılan 2 boyutlu EKG işaretlerine dönüştürülmüştür. Son olarak elde edilen bu QRS imgelerinin giriş olarak uygulandığı 2 boyutlu bir ESA modeli geliştirilerek biyometrik tanıma gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemin başarımı diğer ESA tabanlı EKG biyometrik tanıma yöntemleri ile karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Önerilen yöntem 46 kişiden oluşan bir EKG veri kümesi üzerinde %98.08 doğruluk oranı ve %99.275 kişi tanıma oranı sağlamıştır.
Keywords : Elektrokardiyogram EKG, Biyometrik, Evrişimsel sinir ağı ESA, QRS imgeleri