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Reconhecimento de padrões baseado em compressão: um exemplo de biometria utilizando ECG
The amount of data being collected by sensors and smart devices that
people use on their daily lives has been increasing at higher rates than
ever before. That enables the possibility of using biomedical signals in
several applications, with the aid of pattern recognition algorithms in several
applications. In this thesis we investigate the usage of compression based
methods to perform classification using one-dimensional signals. In order to
test those methods, we use as testbed example, electrocardiographic (ECG)
signals and the task biometric identification.
First and foremost, we introduce the notion of Kolmogorov complexity
and how it relates with compression methods. Then, we explain how
can these methods be useful for pattern recognition, by exploring different
compression-based measures, namely, the Normalized Relative Compression,
a measure based on the relative similarity between strings. For this purpose,
we present finite-context models and explain the theory behind a generalized
version of those models, called the extended-alphabet finite-context models,
a novel contribution.
Since the testbed application for the methods presented in the thesis is
based on ECG signals, we explain what constitutes such a signal and the
methods that should be used before data compresison can be applied to
them, such as filtering and quantization.
Finally, we explore the application of biometric identification using the ECG
signal into more depth, making some tests regarding the acquisition of
signals and benchmark different proposals based on compresison methods,
namely, non-fiducial ones. We also highlight the advantages of such an
alternative approach to machine learning methods, namely, low computational
costs and not requiring any kind of feature extraction, making this
approach easily transferable into different applications and signals.A quantidade de dados recolhidos por sensores e dispositivos inteligentes
que as pessoas utilizam no seu dia a dia tem aumentado a taxas mais
elevadas do que nunca. Isso possibilita a utilização de sinais biomédicos
em diversas aplicações práticas, com o auxílio de algoritmos de reconhecimento
de padrões. Nesta tese, investigamos o uso de métodos baseados
em compressão para realizar classificação de sinais unidimensionais. Para
testar esses métodos, utilizamos, como aplicação de exemplo, o problema
de identificação biométrica através de sinais eletrocardiográficos (ECG).
Em primeiro lugar, introduzimos a noção de complexidade de Kolmogorov
e a forma como a mesma se relaciona com os métodos de compressão. De
seguida, explicamos como esses métodos são úteis para reconhecimento de
padrões, explorando diferentes medidas baseadas em compressão, nomeadamente,
a compressão relativa normalizada (NRC), uma medida baseada
na similaridade relativa entre strings. Para isso, apresentamos os modelos
de contexto finito e explicaremos a teoria por detrás de uma versão generalizada
desses modelos, chamados de modelos de contexto finito de alfabeto
estendido (xaFCM), uma nova contribuição.
Uma vez que a aplicação de exemplo para os métodos apresentados na tese
é baseada em sinais de ECG, explicamos também o que constitui tal sinal
e os métodos que devem ser utilizados antes que a compressão de dados
possa ser aplicada aos mesmos, tais como filtragem e quantização.
Por fim, exploramos com maior profundidade a aplicação da identificação
biométrica utilizando o sinal de ECG, realizando alguns testes relativos à
aquisição de sinais e comparando diferentes propostas baseadas em métodos
de compressão, nomeadamente os não fiduciais. Destacamos também as
vantagens de tal abordagem, alternativa aos métodos de aprendizagem computacional, nomeadamente, baixo custo computacional bem como não exigir tipo de extração de atributos, tornando esta abordagem mais facilmente
transponível para diferentes aplicações e sinais.Programa Doutoral em Informátic