Real time electrocardiogram identification with multi-modal machine learning algorithms

Weaknesses in conventional identification technologies such as identification cards, badges and RFID tags prompts attention to biometric form of identification. Biometrics like voice, brain signal and finger print are unique human traits that can be used for identification. In this paper we present an identification system based on Electrocardiogram (heart signal). There is a considerable number of research in the past with high accuracy for identification, however, most ignore the practical time required to identify an individual. In this study, we explored a more practical approach in identification by reducing the number of time required for identification. We explore ways to identity a person within 3–4 s using just 5 heart beats. We extracted few reliable features from each QRS complexes, combined effort of three algorithms to achieve 96% accuracy. This approach is more suitable and practical in real time applications where time for identification is important

Transparent authentication: Utilising heart rate for user authentication

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

Multimodal biometric authentication using ECG and fingerprint

Biometric system is a very important recognition system which is used for individual verification and identification. Various types of biometric traits are used in today's world, in which some are used for commercial purpose and few used for verification purpose. Existing authentication techniques are suffer from different errors like mismatch image, spoofing, falsification in the data, to solve this errors the combination of Electrocardiography(ECG) and fingerprint multimodal is introduced. This proposed modal produces effective recognition system when compared to individual recognition system. The proposed multimodal recognition system provides optimum results compared to the individual recognition system which yields better results for authentication compared to the Existing system

SSTS: A syntactic tool for pattern search on time series

We would like to acknowledge the financial support obtained from North Portugal Regional Operational Programme (NORTE 2020), Portugal 2020 and the European Regional Development Fund (ERDF) from European Union through the project Symbiotic technology for societal efficiency gains: Deus ex Machina (DEM), NORTE-01-0145-FEDER-000026. We would like to acknowledge as well the projects AHA CMUP-ERI/HCI/0046 and INSIDE CMUP-ERI/HCI/051/2013 both financed by Fundcao para a Ciencia e Tecnologia (FCT).Nowadays, data scientists are capable of manipulating and extracting complex information from time series data, given the current diversity of tools at their disposal. However, the plethora of tools that target data exploration and pattern search may require an extensive amount of time to develop methods that correspond to the data scientist's reasoning, in order to solve their queries. The development of new methods, tightly related with the reasoning and visual analysis of time series data, is of great relevance to improving complexity and productivity of pattern and query search tasks. In this work, we propose a novel tool, capable of exploring time series data for pattern and query search tasks in a set of 3 symbolic steps: Pre-Processing, Symbolic Connotation and Search. The framework is called SSTS (Symbolic Search in Time Series) and uses regular expression queries to search the desired patterns in a symbolic representation of the signal. By adopting a set of symbolic methods, this approach has the purpose of increasing the expressiveness in solving standard pattern and query tasks, enabling the creation of queries more closely related to the reasoning and visual analysis of the signal. We demonstrate the tool's effectiveness by presenting 9 examples with several types of queries on time series. The SSTS queries were compared with standard code developed in Python, in terms of cognitive effort, vocabulary required, code length, volume, interpretation and difficulty metrics based on the Halstead complexity measures. The results demonstrate that this methodology is a valid approach and delivers a new abstraction layer on data analysis of time series.publishersversionpublishe

Embedded platform for ECG biometric recognition

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e TelecomunicaçõesMuitas das tarefas diárias do ser humano requerem processos que validem a identidade do utilizador. Cartões de identificação, chapas de identificação militar, senhas e códigos são as estratégias mais usuais no campo da validação e identificação de utilizador. Apesar do amplo uso de tais mecanismos, os meios de autenticação baseados na entidade ou no conhecimento do sujeito levantam graves problemas de segurança no que diz respeito ao risco de fraude e roubo de identidade. O uso de características físicas ou comportamentais dos seres vivos como forma de identificálos unicamente, é o tópico da Biometria [bio (vida) + metria (medida)]. A principal vantagem destes sistemas é a dependência completa no individuo, não existindo nenhuma sujeição a objetos ou à memorização de códigos, como ocorre nas estratégias tradicionais. Isto leva a uma maior utilização de sistemas biométricos a fim de aumentar a dificuldade de falsificação de credencias, visto este ser a principal falha dos sistemas de reconhecimento pessoal tradicionais. Por exemplo, uma foto pode fingir um rosto, a íris do olho pode ser falsificada por lentes de contacto e até mesmo a impressão digital pode ser trocada por um dedo de gel. Este trabalho propõe um sistema de reconhecimento biométrico baseado em sinais electrocardiográficos (ECG). As diferenças de potencial podem ser obtidas pela colocação de elétrodos sobre a superfície do corpo e medindo a tensão entre eles. O sistema de aquisição dos sinais ECG deste trabalho é constituído por dois elétrodos colocados um em cada membro superior do utilizador, preferencialmente nas mãos, para um aquisição mais cómoda. A fim de tornar esta solução móvel e facilmente transportável para qualquer local, é proposto um sistema embebido autónomo para autenticação humana baseada no ECG de cada indivíduo. Normalmente, os sistemas baseados em ECG usam hardware capaz de adquirir o sinal e um micro-controlador para enviar os sinais para um computador onde é realizado o tratamento dos dados. Em alternativa, o objetivo deste trabalho é conceber de um prototipo capaz de adquirir e processar o sinal ECG de diferentes indivíduos e, através de um algoritmo de extração e classificação de padrões, autenticar ou identificar as pessoas em questão. Este prototipo será baseado num sistema embebidos capaz de autenticar ou identificar indivíduos em tempo real sem recurso a um computador pessoal ou a qualquer plataforma de processamento externa. O problema do reconhecimento humano com base em biometria, é tipicamente dividido em várias fases (independentemente do tipo de biométrica) típicas de um sistema de reconhecimento de padrões: • Aquisição do sinal biométrico por sensores; • Pré-processamento do sinal de acordo com o sistema adotado; • Extração das características necessárias ao reconhecimento; • Seleção das características mais discriminativas do sujeito; • Classificação das características escolhidas e decisão de qual a correspondência da mesma na base de dados. Nesta abordagem o sinal ECG obtido é segmentado por batimento cardíaco, usando o pico R (complexo R, incluído no complexo QRS, nomes dados às ondas características constituintes do ECG) como ponto de pesquisa para a segmentação. Dois algoritmos de segmentação são estudados, Hamilton e Slope Sum Function (SSF), sendo o SSF a solução implementada no sistema embebido pelas suas propriedades de execução em tempo real. Outra particularidade da implementação do algoritmo SSF é que este foi desenvolvido para detetar pulsos de pressão arterial e é aqui adaptado para a deteção do complexo R, constituinte do sinal ECG. A extração de características do sinal ECG segmentado é baseada na análise do sinal no domínio da frequência e segue um algoritmo proposto por Odinaka. Cada batimento cardíaco é analisado por troços obtidos pela segmentação do sinal em várias janelas sobrepostas. É calculada a transformada de Fourier de cada janela segmentada (em que normalmente é usada uma janela de Hamming para melhor estimativa) e estimada uma distribuição de gaussiana (caracterizada por uma média e desvio padrão) para cada intervalo de frequência que caracteriza o batimento cardíaco típico em analise. Posteriormente, para treino, é estimada a distribuição gaussiana para as janelas extraídas de cada segmento e calculada a sua média entre todos os segmentos. São estas as características guardadas na base de dados para futura comparação com novas aquisições para se efetuar o reconhecimento dos batimentos. A cada nova aquisição, é confirmada a veracidade do utilizador, e é feita uma atualização dos valores da base de dados com os novos adquiridos, através de uma média ponderada. Com este método é possível contornar o efeito temporal nos sinais ECG. É de conhecimento comum que com a evolução da idade do individuo, os seus sinais fisiológicos sofrem pequenas alterações e o ECG não é exceção. Para a transformada de Fourier foi aumentado a dimensão do array para aumentar a definição nas baixas frequências, onde a informação requerida para o reconhecimento pessoal é preponderante. Neste trabalho, o sistema foi implementado para garantir uma execução em tempo real. As amostras do sinal ECG não podem ser perdidas e o processo de autenticação tem que ser realizado de forma muito eficiente de modo a permitir o funcionamento em tempo real. Para isto é necessária a escolha de hardware capaz de concretizar este objetivo. A possibilidade do uso de um microprocessador foi descartada pela sua baixa versatilidade e alto custo de desenvolvimento. Os sistema ASIC e FPGA, também foram descartados pelos elevados custos de desenvolvimento e aquisição. Foi escolhido então, um sistema de desenvolvimento baseado num micro-controlador (MCU) com arquitetura ARM Cortex 4. O MCU escolhido, STM32F4-Discovery, conta com uma grande versatilidade, baixo consumo de energia (100mA), grande velocidade de processamento (168MHz), integração de DSP e unidade de virgula flutuante. Memoria interna não volátil também é necessária, a fim de conservar as características de treino de cada individuo. O sistema é projetado para ser autónomo, não-intrusivo e fácil de usar em diferentes cenários. Isto é conseguido combinando a facil utilização de apenas dois elétrodos, um em cada membro superior, com um sistema embebido alimentado por bateria com processamento em tempo real e capacidade de visualização de resultados. O sistema foi validado em duas fases. Em primeiro lugar os algoritmos foram validados usando uma base de dados já testada em estudos anteriores, e foi comprovado que o sistema tem uma percentagem de identificação de 89% e 10% de taxa de erros em autenticação. Finalmente foram realizadas novas aquisições que comprovaram a eficiência do sistema. Com 11 sujeitos na base de dados o sistema conta com uma taxa de identificação de 100% e um taxa de erros de autenticação de 9.3%. Utilizando as propriedades dos sinais ECG, este sistema torna-se um plataforma fiável, eficaz e eficiente. Problemas cardíacos humanos, como arritmias são um problema que fazem descer o rendimento do sistema. O sistema realizado é uma prova de conceito que ilustra como os sistemas embebidos podem mudar o mundo dos sistemas de autenticação pois proporcionam segurança e uma utilização muito fácil para toda a população.Abstract: Traditional strategies for authentication are either entity-based or knowledge-based, like PIN numbers, passwords and ID cards. This raises serious security problems, concerning the risk of identity theft as these mechanisms are widely spread. They are a part of many daily tasks and they are dependent on objects or memories. This work prompts to change these mechanisms for a secure and ubiquitous biometric reckoning system based on the electrocardiographic (ECG) signal. It includes the study of all the steps required for the development of a biometric system, namely: acquisition, processing and classification. In the acquisition, the ECG signal is obtained from two electrodes placed at each limb to a electronic device that filters and amplifies the raw signal to be able to be converted to digital in the microcontroller, using the internal Analogue-to-Digital Converter; In the processing phase, the signal is digitally filtered and segmented in heartbeats. Features are selected and extracted using one algorithm created by Odinaka and herein modified to increase performance in low bandwidth ECG signals; In classification, extracted features are compared, using nearest neighbour algorithm, with data stored in the database in order to classify each heartbeat. The work develop and implement a working prototype based on an embedded system (ARMBased Cortex4 32 bit RISC STM32F407VGT6). Acquisition modules, processing units and algorithms are studied and developed on a prototype for identification and authentication mobile system based on the ECG. The lack of mobile real-time reckoning systems makes this thesis a challenging and self-motivated work. Unique, continuous acquisition and non-intrusive are the main characteristics of the ECG signals. These properties make ECG based reckoning system a reliable and effective platform. Preliminary evaluation showed a 100% identification rate and a 9.3% equal error rate at the authentication procedure. These results came form an acquired database of 11 subjects, with test and train sequences acquired in different procedures. Human heart problems, like arrhythmias are a challenging problem that drop the reckoning performance of the system. This kind of embedded solutions can change the world of authentication systems in order to provide security and be easy-to-use for the general population

Sistema de reconhecimento biométrico baseado no electrocardiograma

Este projecto pretende criar uma plataforma do tipo framework, para desenvolvimento de software que permita a implementação de sistemas biométricos de identificação e autenticação pessoal, usando sinais electrofisiológicos. O sinal electrocardiograma (ECG) é uma característica biométrica em ascensão, existindo fortes indícios de que contém informação suficiente para discriminar um indivíduo de um conjunto vasto de população. Usa-se a framework desenvolvida para criar aplicações que permitam avaliar o desempenho de várias abordagens do estado da arte do reconhecimento biométrico, baseadas no ECG. A arquitectura típica destes sistemas biométricos inclui blocos de aquisição, préprocessamento, extracção de características e classificação de sinais ECG, utilizando tipicamente duas abordagens distintas. Uma das abordagens (fiducial) assenta em pormenores dos diferentes segmentos da forma de onda do sinal ECG, enquanto que a outra abordagem (nonfiducial) tem a vantagem de não depender criticamente desses pormenores. Neste projecto ainda será explorada uma nova variante numa abordagem (non-fiducial) baseada em compressão de dados. Finalmente, pretende-se ainda estudar o desempenho destas abordagens em sinais ECG adquiridos nas mãos, o que constitui um desafio, dado não existirem actualmente estudos sistemáticos usando este tipo de sinais

Information Theoretic Methods For Biometrics, Clustering, And Stemmatology

This thesis consists of four parts, three of which study issues related to theories and applications of biometric systems, and one which focuses on clustering. We establish an information theoretic framework and the fundamental trade-off between utility of biometric systems and security of biometric systems. The utility includes person identification and secret binding, while template protection, privacy, and secrecy leakage are security issues addressed. A general model of biometric systems is proposed, in which secret binding and the use of passwords are incorporated. The system model captures major biometric system designs including biometric cryptosystems, cancelable biometrics, secret binding and secret generating systems, and salt biometric systems. In addition to attacks at the database, information leakage from communication links between sensor modules and databases is considered. A general information theoretic rate outer bound is derived for characterizing and comparing the fundamental capacity, and security risks and benefits of different system designs. We establish connections between linear codes to biometric systems, so that one can directly use a vast literature of coding theories of various noise and source random processes to achieve good performance in biometric systems. We develop two biometrics based on laser Doppler vibrometry: LDV) signals and electrocardiogram: ECG) signals. For both cases, changes in statistics of biometric traits of the same individual is the major challenge which obstructs many methods from producing satisfactory results. We propose a ii robust feature selection method that specifically accounts for changes in statistics. The method yields the best results both in LDV and ECG biometrics in terms of equal error rates in authentication scenarios. Finally, we address a different kind of learning problem from data called clustering. Instead of having a set of training data with true labels known as in identification problems, we study the problem of grouping data points without labels given, and its application to computational stemmatology. Since the problem itself has no true answer, the problem is in general ill-posed unless some regularization or norm is set to define the quality of a partition. We propose the use of minimum description length: MDL) principle for graphical based clustering. In the MDL framework, each data partitioning is viewed as a description of the data points, and the description that minimizes the total amount of bits to describe the data points and the model itself is considered the best model. We show that in synthesized data the MDL clustering works well and fits natural intuition of how data should be clustered. Furthermore, we developed a computational stemmatology method based on MDL, which achieves the best performance level in a large dataset

Bioelectrical User Authentication

There has been tremendous growth of mobile devices, which includes mobile phones, tablets etc. in recent years. The use of mobile phone is more prevalent due to their increasing functionality and capacity. Most of the mobile phones available now are smart phones and better processing capability hence their deployment for processing large volume of information. The information contained in these smart phones need to be protected against unauthorised persons from getting hold of personal data. To verify a legitimate user before accessing the phone information, the user authentication mechanism should be robust enough to meet present security challenge. The present approach for user authentication is cumbersome and fails to consider the human factor. The point of entry mechanism is intrusive which forces users to authenticate always irrespectively of the time interval. The use of biometric is identified as a more reliable method for implementing a transparent and non-intrusive user authentication. Transparent authentication using biometrics provides the opportunity for more convenient and secure authentication over secret-knowledge or token-based approaches. The ability to apply biometrics in a transparent manner improves the authentication security by providing a reliable way for smart phone user authentication. As such, research is required to investigate new modalities that would easily operate within the constraints of a continuous and transparent authentication system. This thesis explores the use of bioelectrical signals and contextual information for non-intrusive approach for authenticating a user of a mobile device. From fusion of bioelectrical signals and context awareness information, three algorithms where created to discriminate subjects with overall Equal Error Rate (EER of 3.4%, 2.04% and 0.27% respectively. Based vii | P a g e on the analysis from the multi-algorithm implementation, a novel architecture is proposed using a multi-algorithm biometric authentication system for authentication a user of a smart phone. The framework is designed to be continuous, transparent with the application of advanced intelligence to further improve the authentication result. With the proposed framework, it removes the inconvenience of password/passphrase etc. memorability, carrying of token or capturing a biometric sample in an intrusive manner. The framework is evaluated through simulation with the application of a voting scheme. The simulation of the voting scheme using majority voting improved to the performance of the combine algorithm (security level 2) to FRR of 22% and FAR of 0%, the Active algorithm (security level 2) to FRR of 14.33% and FAR of 0% while the Non-active algorithm (security level 3) to FRR of 10.33% and FAR of 0%