Resumen

La identificación humana mediante electrocardiograma (ECG) tiene el potencial de mejorar la seguridad biométrica. Sin embargo, se requieren mejoras en la identificación y extracción de características del ECG. Trabajos anteriores se han enfocado en señales de ECG de un solo derivación. Nuestro trabajo propone un nuevo algoritmo para la identificación humana mediante el mapeo de señales de ECG de dos derivaciones en una matriz bidimensional y luego empleando un método de matriz dispersa para procesar la matriz. Esta es la primera aplicación de técnicas de matriz dispersa para la identificación por ECG. Además, los resultados de nuestros experimentos demuestran los beneficios de nuestro enfoque sobre los métodos existentes.

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Electrocardiograma; Identificación humana; Seguridad biométrica; Extracción de características; Método de matriz dispersa; Señales de ECG de dos derivaciones
• Keywords:Electrocardiograph; Human identification; Biometric security; Feature extraction; Sparse matrix method; Two-lead ECG signals