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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/1990| Sistema biométrico basado en ECG e implementación en un sistema embebido con VHDL | |
| JUAN CARLOS BERNAL ROMERO | |
| JUAN MANUEL RAMIREZ CORTES | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| BIOMETRÍA BIOMETRÍCO ECG RECONOCIMIENTO AUTENTICACIÓN VERIFICACIÓN IDENTIFICACIÓN VARIABILIDAD MAHALANOBIS kNN VDHL | |
| El aumento en el diseño y la difusión de dispositivos portátiles de bajo costo para la adquisición y análisis de señales cardíaca, a aumentado los posibles escenarios de aplicación de los sistemas biométricos basados en electrocardiograma (ECG), generando actualmente la investigación sobre el rendimiento del sistema de autenticación e identificación ante fuentes de variabilidad cardíaca, diferentes longitudes de adquisición de la señal y diferentes longitudes de la base de datos, en sistemas con técnicas de extracción de características y toma de decisión que no utilicen muchos recursos para implementar en hardware. Para la investigación desarrollada se consolido una base de datos de 1400 registros ECG de 10 s cada uno para 140 personas sanas ante escenarios de variabilidad cardíaca, con la que se estudia un sistema biométrico de mundo cerrado y reconocimiento positivo. El sistema biométrico propuesto consiste en una extracción híbrida de 10 características conformadas por 5 parámetros de forma (asimetría, curtosis, actividad, movilidad y complejidad) y 5 coeficientes de un proceso AC/AR solucionado con el método de Yule-Walker, realizando una comparación del rendimiento del sistema ante técnicas de extracción de características como FFT y AC/DCT, donde la técnica propuesta obtiene el mejor resultado. Además se realiza el estudio del rendimiento del sistema ante diferentes métricas de asociación como es el caso de la distancia de correlación, dtw, euclidiana, Mahalanobis y de Pearson, donde la mejor métrica es la distancia de Mahalanobis. También se compara el rendimiento para la identificación con kNN, LDA y una red neuronal de 148 neuronas en su capa oculta con función de activación de base radial, donde el mejor resultado se obtiene con kNN. El sistema de autenticación para 140 personas obtiene una EER de 4.88, 6.15 y 8.51 %, una TPR de 98.64, 98.25 y 97.37 % y una TNR de 94.79, 93.22 y 90.30 % para registros de 10, 5 y 3 s de duración de adquisición respectivamente en cada tasa mediante distancia Mahalanobis. Para el sistema de identificación de 140 personas se obtiene una IR de 94.63, 88.07 y 76.75 % para registros de 10, 5 y 3 s de duración de adquisición respectivamente mediante kNN (k = 1) con distancia Mahalanobis. Los módulos de preprocesamiento, extracción de características y métrica de asociación del sistema propuesto fueron implementados en VHDL con una representación numérica de punto fijo con formato 8.24. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2020-11 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Bernal Romero, J.C., (2020), Sistema biométrico basado en ECG e implementación en un sistema embebido con VHDL, Tesis de Maestría, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. | |
| ELECTRÓNICA | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Electrónica |
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