A novel human identification system based on electrocardiogram features
Künye
Gürkan, H., Güz, Ü., & Yarman, B. S. B. (2013). A novel human identification system based on electrocardiogram features. Paper presented at the International Symposium on Signals, Circuits and Systems ISSCS2013, 1-4. doi:10.1109/ISSCS.2013.6651266Özet
In this work, we present a novel biometric authentication approach based on combination of AC/DCT features, MFCC features, and QRS beat information of the ECG signals. The proposed approach is tested on a subset of 30 subjects selected from the PTB database. This subset consists of 13 healthy and 17 non-healthy subjects who have two ECG records. The proposed biometric authentication approach achieves average frame recognition rate of %97.31 on the selected subset. Our experimental results imply that the frame recognition rate of the proposed authentication approach is better than that of ACDCT and MFCC based biometric authentication systems, individually.
Kaynak
International Symposium on Signals, Circuits and Systems ISSCS2013İlgili Öğeler
Başlık, yazar, küratör ve konuya göre gösterilen ilgili öğeler.
-
Kernel kod-tablosu kodlaması ile sahne etiketleme
Ateş, Hasan Fehmi; Sünetci, Sercan (IEEE, 2017-06-27)Sahne bölütleme ve etiketlemede son yıllarda süperpiksel tabanlı yaklaşımların başarılı olduğu görülmektedir. Öncelikle görüntü bir süperpiksel algoritması ile görsel olarak tutarlı küçük parçalara bölütlenmekte; daha sonra ... -
Türkçe haber yayını verileri için bürünsel bilginin çıkarılması ve cümle bölütlemede kullanılması
Dalva, Doğan; Revidi, İzel D.; Güz, Ümit; Gürkan, Hakan (IEEE, 2014-04-23)Bu çalışmada, Türkçe haber yayını verilerine ilişkin bürünsel özelliklerin açık kaynak kodlu yazılımlar ile çıkarılması ve bürünsel özellik gruplarının Otomatik Konuşma Tanıma (Automatic Speech Recognition) Sistemi ... -
Extraction and selection of muscle based features for facial expression recognition
Benli, Kristin Surpuhi; Eskil, Mustafa Taner (IEEE Computer Soc, 2014-12-04)In this study we propose a new set of muscle activity based features for facial expression recognition. We extract muscular activities by observing the displacements of facial feature points in an expression video. The ...