A Survey of Wearable Biometric Recognition Systems

The growing popularity of wearable devices is leading to new ways to interact with the environment, with other smart devices, and with other people. Wearables equipped with an array of sensors are able to capture the owner’s physiological and behavioural traits, thus are well suited for biometric authentication to control other devices or access digital services. However, wearable biometrics have substantial differences from traditional biometrics for computer systems, such as fingerprints, eye features, or voice. In this article, we discuss these differences and analyse how researchers are approaching the wearable biometrics field. We review and provide a categorization of wearable sensors useful for capturing biometric signals. We analyse the computational cost of the different signal processing techniques, an important practical factor in constrained devices such as wearables. Finally, we review and classify the most recent proposals in the field of wearable biometrics in terms of the structure of the biometric system proposed, their experimental setup, and their results. We also present a critique of experimental issues such as evaluation and feasibility aspects, and offer some final thoughts on research directions that need attention in future work

Learning Biosignals with Deep Learning

The healthcare system, which is ubiquitously recognized as one of the most influential system in society, is facing new challenges since the start of the decade.The myriad of physiological data generated by individuals, namely in the healthcare system, is generating a burden on physicians, losing effectiveness on the collection of patient data. Information systems and, in particular, novel deep learning (DL) algorithms have been prompting a way to take this problem. This thesis has the aim to have an impact in biosignal research and industry by presenting DL solutions that could empower this field. For this purpose an extensive study of how to incorporate and implement Convolutional Neural Networks (CNN), Recursive Neural Networks (RNN) and Fully Connected Networks in biosignal studies is discussed. Different architecture configurations were explored for signal processing and decision making and were implemented in three different scenarios: (1) Biosignal learning and synthesis; (2) Electrocardiogram (ECG) biometric systems, and; (3) Electrocardiogram (ECG) anomaly detection systems. In (1) a RNN-based architecture was able to replicate autonomously three types of biosignals with a high degree of confidence. As for (2) three CNN-based architectures, and a RNN-based architecture (same used in (1)) were used for both biometric identification, reaching values above 90% for electrode-base datasets (Fantasia, ECG-ID and MIT-BIH) and 75% for off-person dataset (CYBHi), and biometric authentication, achieving Equal Error Rates (EER) of near 0% for Fantasia and MIT-BIH and bellow 4% for CYBHi. As for (3) the abstraction of healthy clean the ECG signal and detection of its deviation was made and tested in two different scenarios: presence of noise using autoencoder and fully-connected network (reaching 99% accuracy for binary classification and 71% for multi-class), and; arrhythmia events by including a RNN to the previous architecture (57% accuracy and 61% sensitivity). In sum, these systems are shown to be capable of producing novel results. The incorporation of several AI systems into one could provide to be the next generation of preventive medicine, as the machines have access to different physiological and anatomical states, it could produce more informed solutions for the issues that one may face in the future increasing the performance of autonomous preventing systems that could be used in every-day life in remote places where the access to medicine is limited. These systems will also help the study of the signal behaviour and how they are made in real life context as explainable AI could trigger this perception and link the inner states of a network with the biological traits.O sistema de saúde, que é ubiquamente reconhecido como um dos sistemas mais influentes da sociedade, enfrenta novos desafios desde o ínicio da década. A miríade de dados fisiológicos gerados por indíviduos, nomeadamente no sistema de saúde, está a gerar um fardo para os médicos, perdendo a eficiência no conjunto dos dados do paciente. Os sistemas de informação e, mais espcificamente, da inovação de algoritmos de aprendizagem profunda (DL) têm sido usados na procura de uma solução para este problema. Esta tese tem o objetivo de ter um impacto na pesquisa e na indústria de biosinais, apresentando soluções de DL que poderiam melhorar esta área de investigação. Para esse fim, é discutido um extenso estudo de como incorporar e implementar redes neurais convolucionais (CNN), redes neurais recursivas (RNN) e redes totalmente conectadas para o estudo de biosinais. Diferentes arquiteturas foram exploradas para processamento e tomada de decisão de sinais e foram implementadas em três cenários diferentes: (1) Aprendizagem e síntese de biosinais; (2) sistemas biométricos com o uso de eletrocardiograma (ECG), e; (3) Sistema de detecção de anomalias no ECG. Em (1) uma arquitetura baseada na RNN foi capaz de replicar autonomamente três tipos de sinais biológicos com um alto grau de confiança. Quanto a (2) três arquiteturas baseadas em CNN e uma arquitetura baseada em RNN (a mesma usada em (1)) foram usadas para ambas as identificações, atingindo valores acima de 90 % para conjuntos de dados à base de eletrodos (Fantasia, ECG-ID e MIT -BIH) e 75 % para o conjunto de dados fora da pessoa (CYBHi) e autenticação, atingindo taxas de erro iguais (EER) de quase 0 % para Fantasia e MIT-BIH e abaixo de 4 % para CYBHi. Quanto a (3) a abstração de sinais limpos e assimptomáticos de ECG e a detecção do seu desvio foram feitas e testadas em dois cenários diferentes: na presença de ruído usando um autocodificador e uma rede totalmente conectada (atingindo 99 % de precisão na classificação binária e 71 % na multi-classe), e; eventos de arritmia incluindo um RNN na arquitetura anterior (57 % de precisão e 61 % de sensibilidade). Em suma, esses sistemas são mais uma vez demonstrados como capazes de produzir resultados inovadores. A incorporação de vários sistemas de inteligência artificial em um unico sistema pederá desencadear a próxima geração de medicina preventiva. Os algoritmos ao terem acesso a diferentes estados fisiológicos e anatómicos, podem produzir soluções mais informadas para os problemas que se possam enfrentar no futuro, aumentando o desempenho de sistemas autónomos de prevenção que poderiam ser usados na vida quotidiana, nomeadamente em locais remotos onde o acesso à medicinas é limitado. Estes sistemas também ajudarão o estudo do comportamento do sinal e como eles são feitos no contexto da vida real, pois a IA explicável pode desencadear essa percepção e vincular os estados internos de uma rede às características biológicas

A Survey Study of the Current Challenges and Opportunities of Deploying the ECG Biometric Authentication Method in IoT and 5G Environments

The environment prototype of the Internet of Things (IoT) has opened the horizon for researchers to utilize such environments in deploying useful new techniques and methods in different fields and areas. The deployment process takes place when numerous IoT devices are utilized in the implementation phase for new techniques and methods. With the wide use of IoT devices in our daily lives in many fields, personal identification is becoming increasingly important for our society. This survey aims to demonstrate various aspects related to the implementation of biometric authentication in healthcare monitoring systems based on acquiring vital ECG signals via designated wearable devices that are compatible with 5G technology. The nature of ECG signals and current ongoing research related to ECG authentication are investigated in this survey along with the factors that may affect the signal acquisition process. In addition, the survey addresses the psycho-physiological factors that pose a challenge to the usage of ECG signals as a biometric trait in biometric authentication systems along with other challenges that must be addressed and resolved in any future related research.

A survey of wearable biometric recognition systems

The growing popularity of wearable devices is leading to new ways to interact with the environment, with other smart devices, and with other people. Wearables equipped with an array of sensors are able to capture the owner's physiological and behavioural traits, thus are well suited for biometric authentication to control other devices or access digital services. However, wearable biometrics have substantial differences from traditional biometrics for computer systems, such as fingerprints, eye features, or voice. In this article, we discuss these differences and analyse how researchers are approaching the wearable biometrics field. We review and provide a categorization of wearable sensors useful for capturing biometric signals. We analyse the computational cost of the different signal processing techniques, an important practical factor in constrained devices such as wearables. Finally, we review and classify the most recent proposals in the field of wearable biometrics in terms of the structure of the biometric system proposed, their experimental setup, and their results. We also present a critique of experimental issues such as evaluation and feasibility aspects, and offer some final thoughts on research directions that need attention in future work.This work was partially supported by the MINECO grant TIN2013-46469-R (SPINY) and the CAM Grant S2013/ICE-3095 (CIBERDINE

Biometric Authentication Based on Electrocardiogram

The life of modern society is impossible without trust. To ensure trust in the digital world, various encryption algorithms and password policies are used. Passwords are used in a variety of applications from banking applications to email. The advantages of passwords include ease of use and widespread distribution. Forgotten password can be restored or changed. Password weaknesses are largely related to the human factor. Many users use passwords such as “1234” or “qwerty,” and they are also willing to share passwords with friends and colleagues. Vulnerabilities are also associated with software and hardware manufacturers. Many Wi-Fi routers preset very simple passwords, which many users leave unchanged. There are questions for manufacturers of mobile applications. Due to the imperfection of their software, personal data of users often leak. Due to the prevalence of social networks, new authentication methods have appeared. On many websites, you can use accounts from Facebook  or Gmail.com for authentication. If hackers manage to break into large IT vendors, then millions of accounts will be leaked. Many common password problems can be overcome with biometric identification. In particular, biometric data are very difficult to fake; they usually do not change over time. Widespread methods of biometric identification, such as fingerprinting, retina recognition, and voice recognition have various vulnerabilities unfortunately

Identifying Humans by the Shape of Their Heartbeats and Materials by Their X-Ray Scattering Profiles

Security needs at access control points presents itself in the form of human identification and/or material identification. The field of Biometrics deals with the problem of identifying individuals based on the signal measured from them. One approach to material identification involves matching their x-ray scattering profiles with a database of known materials. Classical biometric traits such as fingerprints, facial images, speech, iris and retinal scans are plagued by potential circumvention they could be copied and later used by an impostor. To address this problem, other bodily traits such as the electrical signal acquired from the brain (electroencephalogram) or the heart (electrocardiogram) and the mechanical signals acquired from the heart (heart sound, laser Doppler vibrometry measures of the carotid pulse) have been investigated. These signals depend on the physiology of the body, and require the individual to be alive and present during acquisition, potentially overcoming circumvention. We investigate the use of the electrocardiogram (ECG) and carotid laser Doppler vibrometry (LDV) signal, both individually and in unison, for biometric identity recognition. A parametric modeling approach to system design is employed, where the system parameters are estimated from training data. The estimated model is then validated using testing data. A typical identity recognition system can operate in either the authentication (verification) or identification mode. The performance of the biometric identity recognition systems is evaluated using receiver operating characteristic (ROC) or detection error tradeoff (DET) curves, in the authentication mode, and cumulative match characteristic (CMC) curves, in the identification mode. The performance of the ECG- and LDV-based identity recognition systems is comparable, but is worse than those of classical biometric systems. Authentication performance below 1% equal error rate (EER) can be attained when the training and testing data are obtained from a single measurement session. When the training and testing data are obtained from different measurement sessions, allowing for a potential short-term or long-term change in the physiology, the authentication EER performance degrades to about 6 to 7%. Leveraging both the electrical (ECG) and mechanical (LDV) aspects of the heart, we obtain a performance gain of over 50%, relative to each individual ECG-based or LDV-based identity recognition system, bringing us closer to the performance of classical biometrics, with the added advantage of anti-circumvention. We consider the problem of designing combined x-ray attenuation and scatter systems and the algorithms to reconstruct images from the systems. As is the case within a computational imaging framework, we tackle the problem by taking a joint system and algorithm design approach. Accurate modeling of the attenuation of incident and scattered photons within a scatter imaging setup will ultimately lead to more accurate estimates of the scatter densities of an illuminated object. Such scattering densities can then be used in material classification. In x-ray scatter imaging, tomographic measurements of the forward scatter distribution are used to infer scatter densities within a volume. A mask placed between the object and the detector array provides information about scatter angles. An efficient computational implementation of the forward and backward model facilitates iterative algorithms based upon a Poisson log-likelihood. The design of the scatter imaging system influences the algorithmic choices we make. In turn, the need for efficient algorithms guides the system design. We begin by analyzing an x-ray scatter system fitted with a fanbeam source distribution and flat-panel energy-integrating detectors. Efficient algorithms for reconstructing object scatter densities from scatter measurements made on this system are developed. Building on the fanbeam source, energy-integrating at-panel detection model, we develop a pencil beam model and an energy-sensitive detection model. The scatter forward models and reconstruction algorithms are validated on simulated, Monte Carlo, and real data. We describe a prototype x-ray attenuation scanner, co-registered with the scatter system, which was built to provide complementary attenuation information to the scatter reconstruction and present results of applying alternating minimization reconstruction algorithms on measurements from the scanner

Biometric authentication and identification through electrocardiogram signals

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