Identifikacija osobe zasnovana na usporednoj analizi elektrokardiograma i hoda : diplomski rad / Ivan Luetić ; [mentor Ratko Magjarević].
By: Luetić, Ivan
.
Contributor(s): Magjarević, Ratko [ths].
Publisher: Zagreb, I. Luetić, 2014Description: 25 str. ; 30 cm + CD-ROM.Other title: Human identification by comparative analysis of ECG and gait [Naslov na engleskom: ].Subject(s): identifikacija biometrija elektrokardiogram (EKG) hod | human identification biometrics electrocardiogram (ECG) gaitDissertation note: diplomski studij Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu smjer: Obradba informacija, šifra smjera: 51, datum predaje: 2014-06-30, datum završetka: 2014-07-09 Abstract: Sažetak na hrvatskom: U ovom radu predložena je metoda identifikacije osoba zasnovana na nakupini
empirijskih razlaganja (EEMD - Ensemble Empirical Mode Decomposition) prvog
odvoda elektrokardiograma (EKG-a) i rekonstrukciji atraktora signala hoda, dobivenog
korištenjem akcelerometra postavljenom na pojasu, u faznom prostoru korištenjem
aproksimacijske geometrije pravokutnika. Predobradbom EKG-a uklanja se utjecaj
šuma i smetnji te varijabilnosti srčanog ritma. EKG se razloži na intrinzične funkcije
(IMF - Intrinsic mode functions) i Welchovom metodom se izračunaju spektri istih.
IMF-ovi i pripadajući spektri predstavljaju izlučene značajke signala otkucaja srca.
Ljudski hod promatra se kao dinamički sustav, a neparne svojstvene vrijednosti rekonstruiranog
atraktora dobivene singularnom spektralnom analizom predstavljaju izlučene
značajke. K-najbližih susjeda metoda koristi se kao klasifikator. Najbolja postignuta
točnost identifikacije je 94%.Abstract: Sažetak na engleskom: This paper presents a method of human identification based on ensemble empirical
mode decomposition (EEMD) of an one-lead electrocardiogram (ECG) signal and by
box approx-imation geometry of reconstructed attractors in latent space of a gait signal
measured by an accelerometer located on the waist. Pre-processing of the ECG signal
eliminates effects of noise and heart rate variability. The ECG signal is decomposed
into a number of intrinsic mode functions (IMFs) and IMF’s spectrums are obtained
using Welch method. IMFs and corresponding spectrums respresnt significant heartbeat
signal features. Human gait is considered as a dynamical system and the features
are the eigenvalues of the reconstructed attractor in the odd principal dimensions obtained
using the Singular Spectrum Analysis. The K-nearest neighbours (K-NN) method
is applied as the classifier tool. The best achieved identification accuracy is 94%.
| Item type | Current location | Call number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
|---|---|---|---|---|---|---|
Diplomski rad
|
Središnja knjižnica Spremište | DI-223 | Arhivski primjerak | 0000000966160 |
diplomski studij Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu smjer: Obradba informacija, šifra smjera: 51, datum predaje: 2014-06-30, datum završetka: 2014-07-09
Sažetak na hrvatskom: U ovom radu predložena je metoda identifikacije osoba zasnovana na nakupini
empirijskih razlaganja (EEMD - Ensemble Empirical Mode Decomposition) prvog
odvoda elektrokardiograma (EKG-a) i rekonstrukciji atraktora signala hoda, dobivenog
korištenjem akcelerometra postavljenom na pojasu, u faznom prostoru korištenjem
aproksimacijske geometrije pravokutnika. Predobradbom EKG-a uklanja se utjecaj
šuma i smetnji te varijabilnosti srčanog ritma. EKG se razloži na intrinzične funkcije
(IMF - Intrinsic mode functions) i Welchovom metodom se izračunaju spektri istih.
IMF-ovi i pripadajući spektri predstavljaju izlučene značajke signala otkucaja srca.
Ljudski hod promatra se kao dinamički sustav, a neparne svojstvene vrijednosti rekonstruiranog
atraktora dobivene singularnom spektralnom analizom predstavljaju izlučene
značajke. K-najbližih susjeda metoda koristi se kao klasifikator. Najbolja postignuta
točnost identifikacije je 94%.
Sažetak na engleskom: This paper presents a method of human identification based on ensemble empirical
mode decomposition (EEMD) of an one-lead electrocardiogram (ECG) signal and by
box approx-imation geometry of reconstructed attractors in latent space of a gait signal
measured by an accelerometer located on the waist. Pre-processing of the ECG signal
eliminates effects of noise and heart rate variability. The ECG signal is decomposed
into a number of intrinsic mode functions (IMFs) and IMF’s spectrums are obtained
using Welch method. IMFs and corresponding spectrums respresnt significant heartbeat
signal features. Human gait is considered as a dynamical system and the features
are the eigenvalues of the reconstructed attractor in the odd principal dimensions obtained
using the Singular Spectrum Analysis. The K-nearest neighbours (K-NN) method
is applied as the classifier tool. The best achieved identification accuracy is 94%.
There are no comments for this item.