МЕТОД ВИДІЛЕННЯ ІТЕРАЦІЙ ПУЛЬСОВИХ ХВИЛЬ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАМИ ДЛЯ БІОМЕТРИЧНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ

Abstract

Проблематика. Останніми роками спостерігається розвиток процесу автоматизованої ідентифікації з використанням біометричної автентифікації, що має високий рівень захисту, оскільки дає можливість оцінити фізичні параметри і характеристики конкретної особи. Такий контроль доступу є більш надійним, оскільки ідентифікатори не можуть бути передані третім особам або бути продубльованими для обходу систем захисту. За останні десятиліття розроблено значну кількість систем із біометричною ідентифікацією, однак системам з ідентифікацією за характеристиками фотоплетизмограми досі приділяється замало уваги. Основним завданням біометричної ідентифікації особи за допомогою фотоплетизмограми є пошук та реалізація методів машинного навчання для визначення їх приналежності певному пацієнту. Мета дослідження. Мета роботи – за допомогою розрахунку часових характеристик фотоплетизмограми, таких як максимальне значення амплітуди, дисперсія, середнє абсолютне відхилення, амплітуда Уілсона та загальна сума значень амплітуди сигналу, розробити алгоритм для виділення ітерацій пульсових хвиль. Методика реалізації. На основі дослідження часових характеристик фотоплетизмограми створено алгоритм виділення ітерацій пульсових хвиль, що може бути використаний для подальшої біометричної ідентифікації особи методами машинного навчання. Результати дослідження. Отримані результати можуть бути використані для подальшої розробки автоматизованих систем контролю та управління доступом за допомогою біометричної ідентифікації. Висновки. Відомі методи біометричної ідентифікації базуються, як правило, на статичних параметрах людини (будова рогівки ока, долоні, відбитки пальця, геометрія вушної раковини тощо), але мають низький рівень захисту, оскільки за допомогою спеціального обладнання можна створити копію біометричного ключа. Тому на сьогодні використання методів, що базуються на параметрах динамічної біометричної ідентифікації (плетизмограма, кардіограма та інші), забезпечує найвищий ступінь захисту, але потребує більш точного програмного апарату для виділення та визначення спільних ознак. Запропонований підхід до розрахунку окремих параметрів фотоплетизмограми з метою подальшої їх класифікації методами машинного навчання може бути прийнятним рішенням для систем біометричної ідентифікації пацієнта.

Keywords

• Фотоплетизмограма
• Машинне навчання
• Біометрична ідентифікація
• пульсова хвиля