586 research outputs found

    Transparent authentication: Utilising heart rate for user authentication

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    There has been exponential growth in the use of wearable technologies in the last decade with smart watches having a large share of the market. Smart watches were primarily used for health and fitness purposes but recent years have seen a rise in their deployment in other areas. Recent smart watches are fitted with sensors with enhanced functionality and capabilities. For example, some function as standalone device with the ability to create activity logs and transmit data to a secondary device. The capability has contributed to their increased usage in recent years with researchers focusing on their potential. This paper explores the ability to extract physiological data from smart watch technology to achieve user authentication. The approach is suitable not only because of the capacity for data capture but also easy connectivity with other devices - principally the Smartphone. For the purpose of this study, heart rate data is captured and extracted from 30 subjects continually over an hour. While security is the ultimate goal, usability should also be key consideration. Most bioelectrical signals like heart rate are non-stationary time-dependent signals therefore Discrete Wavelet Transform (DWT) is employed. DWT decomposes the bioelectrical signal into n level sub-bands of detail coefficients and approximation coefficients. Biorthogonal Wavelet (bior 4.4) is applied to extract features from the four levels of detail coefficents. Ten statistical features are extracted from each level of the coffecient sub-band. Classification of each sub-band levels are done using a Feedforward neural Network (FF-NN). The 1 st , 2 nd , 3 rd and 4 th levels had an Equal Error Rate (EER) of 17.20%, 18.17%, 20.93% and 21.83% respectively. To improve the EER, fusion of the four level sub-band is applied at the feature level. The proposed fusion showed an improved result over the initial result with an EER of 11.25% As a one-off authentication decision, an 11% EER is not ideal, its use on a continuous basis makes this more than feasible in practice

    Personal identity verification based ECG biometric using non-fiducial features

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    Biometrics was used as an automated and fast acceptable technology for human identification and it may be behavioral or physiological traits. Any biometric system based on identification or verification modes for human identity. The electrocardiogram (ECG) is considered as one of the physiological biometrics which impossible to mimic or stole. ECG feature extraction methods were performed using fiducial or non-fiducial approaches. This research presents an authentication ECG biometric system using non-fiducial features obtained by Discrete Wavelet Decomposition and the Euclidean Distance technique was used to implement the identity verification. From the obtained results, the proposed system accuracy is 96.66% also, using the verification system is preferred for a large number of individuals as it takes less time to get the decision

    A Comparative Study Of Different Types Of Mother Wavelets For Heartbeat Biometric Verification System

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    Recently, advanced biometric technology is turning to the use of electrocardiograms (ECG) signal as new modality for verification system. The ECG signal contains sufficient information to verify an individual as it is unique to everyone. One of the feasible methods to extract the salient information from ECG signal for verification is by using wavelet transform. However, there is a challenge in implementing it as different types and orders of mother wavelet used will yield different verification performance. Therefore, in this study, a comparative study is done so as to investigate the optimum type and order of mother wavelet that represents the best feature for the verification system. Three different types of mother wavelets i.e. Symlet, Daubechies and Coiflet with order ranging from one to five have been studied in this research. The extracted features are then trained by using SVM classifier to generate a model to verify the features. The performance of the ECG biometric verification system is evaluated with the Receiver Operating Characteristic (ROC) plot and Equal Error Rate (EER). Experimental result showed that the developed system achieves the best performance when the 3rd order Coiflet is used as feature with an EER score of 10.755% is achieved

    Biometrics

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    Biometrics uses methods for unique recognition of humans based upon one or more intrinsic physical or behavioral traits. In computer science, particularly, biometrics is used as a form of identity access management and access control. It is also used to identify individuals in groups that are under surveillance. The book consists of 13 chapters, each focusing on a certain aspect of the problem. The book chapters are divided into three sections: physical biometrics, behavioral biometrics and medical biometrics. The key objective of the book is to provide comprehensive reference and text on human authentication and people identity verification from both physiological, behavioural and other points of view. It aims to publish new insights into current innovations in computer systems and technology for biometrics development and its applications. The book was reviewed by the editor Dr. Jucheng Yang, and many of the guest editors, such as Dr. Girija Chetty, Dr. Norman Poh, Dr. Loris Nanni, Dr. Jianjiang Feng, Dr. Dongsun Park, Dr. Sook Yoon and so on, who also made a significant contribution to the book

    Individual identification via electrocardiogram analysis

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    Background: During last decade the use of ECG recordings in biometric recognition studies has increased. ECG characteristics made it suitable for subject identification: it is unique, present in all living individuals, and hard to forge. However, in spite of the great number of approaches found in literature, no agreement exists on the most appropriate methodology. This study aimed at providing a survey of the techniques used so far in ECG-based human identification. Specifically, a pattern recognition perspective is here proposed providing a unifying framework to appreciate previous studies and, hopefully, guide future research. Methods: We searched for papers on the subject from the earliest available date using relevant electronic databases (Medline, IEEEXplore, Scopus, and Web of Knowledge). The following terms were used in different combinations: electrocardiogram, ECG, human identification, biometric, authentication and individual variability. The electronic sources were last searched on 1st March 2015. In our selection we included published research on peer-reviewed journals, books chapters and conferences proceedings. The search was performed for English language documents. Results: 100 pertinent papers were found. Number of subjects involved in the journal studies ranges from 10 to 502, age from 16 to 86, male and female subjects are generally present. Number of analysed leads varies as well as the recording conditions. Identification performance differs widely as well as verification rate. Many studies refer to publicly available databases (Physionet ECG databases repository) while others rely on proprietary recordings making difficult them to compare. As a measure of overall accuracy we computed a weighted average of the identification rate and equal error rate in authentication scenarios. Identification rate resulted equal to 94.95 % while the equal error rate equal to 0.92 %. Conclusions: Biometric recognition is a mature field of research. Nevertheless, the use of physiological signals features, such as the ECG traits, needs further improvements. ECG features have the potential to be used in daily activities such as access control and patient handling as well as in wearable electronics applications. However, some barriers still limit its growth. Further analysis should be addressed on the use of single lead recordings and the study of features which are not dependent on the recording sites (e.g. fingers, hand palms). Moreover, it is expected that new techniques will be developed using fiducials and non-fiducial based features in order to catch the best of both approaches. ECG recognition in pathological subjects is also worth of additional investigations

    Biometric authentication and identification through electrocardiogram signals

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    Tese de Mestrado Integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica), 2021, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasO reconhecimento biométrico tem sido alvo de diversas investigações ao longo dos anos, sendo a impressão digital, a face e a iris, os traços biométricos mais explorados. Apesar do seu elevado potencial no que diz respeito a possíveis aplicações tecnológicas, alguns estudos apresentam limitações a estes traços biométricos, nomeadamente a falta de fiabilidade e praticidade num sistema biométrico. Recentemente, vários estudos exploraram o potencial do uso do electrocardiograma (ECG) como traço biométrico, por ser único e singular para cada indivíduo, e dificilmente roubado por outrem, por ser um sinal fisiológico. Nesta dissertação, foi investigada a possibilidade de usar sinais ECG como traço biométrico para sistemas de identificação e autenticação biométrica. Para tal, recorreu-se a uma base de dados pública chamada Check Your Biosignals Here initiative (CYBHi), criada com o intuito de propiciar investigações biométricas. As sessões de aquisição contaram com 63 participantes e ocorreram em dois momentos distintos separados por três meses, numa modalidade “off-the-person”, com recurso a um elétrodo na palma da mão e eletrolicras nos dedos. Os sinais da primeira aquisição correspondem, num sistema biométrico, aos dados armazenados na base de dados, enquanto que os sinais da segunda aquisição correspondem aos dados que serão identificados ou autenticados pelo sistema. Os sistemas de identificação e autenticação biométrica propostos nesta dissertação incluem diferentes fases: o pré-processamento, o processamento e a classificação. O pré-processamento consistiu na aplicação de um filtro passa-banda IIR de 4ª ordem, para eliminar ruídos e artefactos provenientes de atividade muscular e da impedância elétrica dos aparelhos de aquisição. A fase de processamento consistiu em extrair e gerar os templates biométricos, que serão os inputs dos algoritmos de classificação. Primeiramente, extraíram-se os ciclos cardíacos através do Neurokit2 disponível no Python. Para tal, foram localizados os picos R dos sinais ECG e, posteriormente, estes foram segmentados em ciclos cardíacos, com 200 amostras antes e 400 amostras depois dos picos. Com o objetivo de remover os segmentos mais ruidosos, os ciclos cardíacos foram submetidos a um algoritmo de eliminação de segmentos que consistiu em encontrar, para cada sujeito, os 20 e 60 ciclos mais próximos entre si, designados de Set 1 e Set 2, respetivamente. A partir desses dois conjuntos de ciclos, criaram-se dois tipos de templates: 1) os ciclos cardíacos, e 2) escalogramas gerados a partir dos ciclos, através da transformada de wavelet contínua, com dois tamanhos distintos: 56x56 e 224x224, denominados por Size 56 e Size 224, respetivamente. Devido ao elevado tamanho dos escalogramas, foi utilizada a analise de componentes independentes para reduzir a dimensionalidade. Assim, os sistemas biométricos propostos na presente investigação, foram testados com os conjuntos de 20 e 60 templates, quer para ciclos quer para escalogramas, de forma a avaliar o desempenho do sistema quando usados mais ou menos templates para os processos de identificação e autenticação. Os templates foram também testados com e sem normalização, para que pudessem ser analisados os benefícios deste processo. A classificação foi feita através de diferentes métodos, testados numa modalidade “entre-sessões”, isto é, os dados da 2ª aquisição, considerados os dados de teste, foram comparados com os dados da 1ª aquisição, denominados dados de treino, de forma a serem classificados. Quanto ao sistema de identificação com ciclos cardíacos, foram testados diferentes classificadores, nomeadamente LDA, kNN, DT e SVM. Para o kNN e SVM, foi feita uma otimização para encontrar o valor de “k” e os valores de γ e C, respetivamente, que permitem o sistema alcançar o melhor desempenho possível. A melhor performance foi obtida através do LDA, alcançando uma taxa de identificação de 79,37% para a melhor configuração, isto é, usando 60 ciclos normalizados. Os templates com base em escalogramas foram testados como inputs para dois métodos distintos: 1) redes neuronais e 2) algoritmo baseado em distâncias. A melhor performance foi uma taxa de identificação de 69,84%, obtida quando usados 60 escalogramas de tamanho 224, não normalizados. Deste modo, os resultados relativos a identificação provaram que utilizar mais templates (60) para identificar um indivíduo otimiza a performance do sistema biométrico, independentemente do tipo de template utilizado. Para alem disto, a normalização mostrou-se um processo essencial para a identificação com ciclos cardíacos, contudo, tal não se verificou para escalogramas. Neste estudo, demonstrou-se que a utilização de ciclos tem mais potencial para tornar um sistema de identificação biométrica eficiente, do que a utilização de escalogramas. No que diz respeito ao sistema de autenticação biométrica, foi utilizado um algoritmo baseado em distâncias, testado com os dois tipos de templates numa configuração concatenada, isto é, uma configuração na qual cada sujeito e representado por um sinal que contém uma sequência de todos os seus templates, seguidos uns dos outros. A avaliação da performance do sistema foi feita com base nos valores de taxa de autenticação e taxa de impostores, que indicam o número de indivíduos corretamente autenticados face ao número total de indivíduos, e o número de impostores autenticados face ao número total de indivíduos, respetivamente. Os ciclos cardíacos foram testados com e sem redução de dimensionalidade, sendo que a melhor performance foi obtida usando 60 ciclos não normalizados sem redução de dimensionalidade. Para esta configuração, obteve-se uma taxa de autenticação de 90,48% e uma taxa de impostores de 13,06%. Desta forma, concluiu-se que reduzir a dimensionalidade dos ciclos cardíacos prejudica o desempenho do sistema, uma vez que se perdem algumas características indispensáveis para a distinção entre sujeitos. Para os escalogramas, a melhor configuração, que corresponde ao uso de 60 escalogramas normalizados de tamanho 56, atingiu uma taxa de autenticação de 98,42% e uma taxa de impostores de 14,34%. Sendo que a dimensionalidade dos escalogramas foi reduzida com recurso a ICA, foi ainda avaliada a performance do sistema quando reduzido o número de componentes independentes. Os resultados mostraram que um número de componentes igual ao número de sujeitos otimiza o desempenho do sistema, uma vez que se verificou um decréscimo da taxa de autenticação quando reduzido o número de componentes. Assim, concluiu-se que são necessárias 63 componentes independentes para distinguir corretamente os 63 sujeitos. Para a autenticação através de ciclos cardíacos, a normalização e a redução de dimensionalidade são dois processos que degradam a performance do sistema, enquanto que, quando utilizados escalogramas, a normalização e vantajosa. Os resultados obtidos provaram ainda que, contrariamente ao que acontece para processos de identificação, a utilização de escalogramas e uma abordagem mais eficiente e eficaz para a autenticação de indivíduos, do que a utilização de ciclos. Esta investigação comprovou o potencial do ECG enquanto traço biométrico para identificação e autenticação de indivíduos, fazendo uma análise comparativa entre diferentes templates extraídos dos sinais ECG e diferentes metodologias na fase de classificação, e avaliando o desempenho do sistema em cada uma das configurações testadas. Estudos anteriores apresentaram algumas limitações, nomeadamente, o uso de aquisições “on-the-person”, ˜ que apresentam pouco potencial para serem integradas em sistemas biométricos devido à baixa praticidade, e à classificação numa modalidade “intra-sessão”, na qual os dados classificados e os dados armazenados foram adquiridos numa só sessão. Este estudo preenche essas lacunas, visto que utilizou dados adquiridos “off-the-person”, dados esses que foram testados numa modalidade “entre-sessões”. Apesar das aquisições ˜ “off-the-person” estarem sujeitas a mais ruídos e, consequentemente, dificultarem processos de identificação ou autenticação, estas abordagens são as mais adequadas para sistemas biométricos, dada a sua possível integração nas mais diversas aplicações tecnológicas. A modalidade “entre-sessões” resulta também numa pior performance relativamente a utilização de sinais de uma só sessão. No entanto, permite comprovar a estabilidade do ECG ao longo do tempo, o que é um fator indispensável para o funcionamento adequado de um sistema biométrico, uma vez que o mesmo terá que comparar diversas vezes o ECG apresentado no momento de identificação ou autenticação, com o ECG armazenado uma única vez na base de dados. Apesar dos bons resultados apresentados nesta dissertação, no futuro devem ser exploradas bases de dados que contenham mais participantes, com uma faixa etária mais alargada, incluindo participantes com diversas condições de saúde, com aquisições separadas por um período de tempo mais longo, de forma a simular o melhor possível a realidade de um sistema biométrico.Biometrics is a rapidly growing field with applications in personal identification and authentication. Over the recent years, several studies have demonstrated the potential of Electrocardiogram (ECG) to be used as a physiological signature for biometric systems. In this dissertation, the possibility of using the ECG signal as an unequivocal biometric trait for identification and authentication purposes has been presented. The ECG data used was from a publicly available database, the Check Your Biosignals Here initiative (CHBYi) database, developed for biometric purposes, containing records of 63 participants. Data was collected through an off-the-person approach, in two different moments, separated by three months, resulting in two acquisitions per subject. Signals from the first acquisition represent, in a biometric system, the data stored in the database, whereas signals from the second acquisition represent the data to be authenticated or identified. The proposed identification and authentication systems included several steps: signal pre-processing, signal processing, and classification. In the pre-processing phase, signals were filtered in order to remove noises, while the signal processing consisted of extracting and generating the biometric templates. For that, firstly, the cardiac cycles were extracted from the ECG signals, and segment elimination was performed to find the segments more similar to one another, resulting in two sets of templates, with 20 and 60 templates per participant, respectively. After that, two types of templates were generated: 1) templates based on cardiac cycles, and 2) templates based on scalograms generated from the cardiac cycles, with two different sizes, 56x56 and 224x224. Due to the large size of the scalograms, ICA was applied to reduce their dimensionality. Thus, the biometric systems were evaluated with two sets of each type of template in order to analyze the advantages of using more or fewer templates per subject, and the templates were also tested with and without normalization. For the identification system using cardiac cycles, LDA, kNN, DT, and SVM were tested as classifiers in an “across-session” modality, reaching an accuracy of 79.37% for the best model (LDA) in the best configuration (60 normalized cardiac cycles). When using scalograms, two different methodologies were tested: 1) neural network, and 2) a distance-based algorithm. The best accuracy was 69.84% for 60 not-normalized scalograms of Size 224, using NN. Thus, results suggested that the templates based on cardiac cycles are a more promising approach for identification tasks. For the authentication, a distance-based algorithm was used for both templates. Cardiac cycles were tested with and without dimensionality reduction, and the best configuration (60 not-normalized cardiac cycles without dimensionality reduction) reached an accuracy of 90.48% and an impostor score of 13.06%. For the scalograms, the best configuration (60 normalized scalograms of Size 56) reached an accuracy of 98.42% and an impostor score of 14.34%. Therefore, using scalograms for the authentication task proved to be a more efficient and accurate approach. The results from this work support the claim that ECG-based biometrics can be successfully used for personal identification and authentication. This study brings novelty by exploring different templates and methodologies in order to perform a comparative analysis and find the approaches that optimize the performance of the biometric system. Moreover, this represents a step forward towards a real-world application of an ECG-based biometric system, mainly due to the use of data from off-the-person acquisitions in an across-session modality
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