JP6765657B2 - 認証装置、認証方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
認証装置、認証方法及びコンピュータプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6765657B2 JP6765657B2 JP2017124730A JP2017124730A JP6765657B2 JP 6765657 B2 JP6765657 B2 JP 6765657B2 JP 2017124730 A JP2017124730 A JP 2017124730A JP 2017124730 A JP2017124730 A JP 2017124730A JP 6765657 B2 JP6765657 B2 JP 6765657B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- waveform data
- user
- electrocardiographic
- authentication
- similarity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 88
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title claims description 10
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 74
- 238000000718 qrs complex Methods 0.000 claims description 39
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 25
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 58
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 9
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 7
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/117—Identification of persons
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
- G06F18/24133—Distances to prototypes
- G06F18/24143—Distances to neighbourhood prototypes, e.g. restricted Coulomb energy networks [RCEN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/12—Classification; Matching
- G06F2218/16—Classification; Matching by matching signal segments
Description
登録フェーズは、認証のために必要なユーザの心電信号に関する情報などを事前に登録する処理を実行する。
図3は、測定された心電信号の前処理を実行するフローチャートである。登録対象のユーザの心電信号が測定装置により測定され、その測定された心電信号が個人認証装置に入力されると、その品質確認処理が行われる(S102)。入力される心電信号は30秒、もしくは、30拍分になると、品質確認処理を行う。信号品質は、式(1)で定義される心電信号の尖度kを求め、その尖度kが閾値範囲内であるかどうかを判定される。尖度kは、分布の突起傾向を示す尺度である。また、μはxの平均値であり、σはxの標準偏差であり、E(x)はxの期待値を表す。
図5は、テンプレート波形データ作成処理のフローチャートである。上述の前処理(S100)で作成された心拍毎のQRST波及びQRS波(心電波形データ)をデータベース(DB)に保存する(S202)。例えば、心電信号から30拍分のQRST波及びQRS波が分離された場合、30個のQRST波及び30個のQRS波がデータベースに登録される。
図6は、テンプレートQRST波及びテンプレートQRS波から抽出される特徴量を説明する図である。特徴量は、(1)テンプレートQRST波の時系列データ、(2)テンプレートQRS波の時系列データ、(3)テンプレートQRST波の差分波の時系列データ、(4)テンプレートQRS波の差分波の時系列データ、(5)テンプレートQRST波の尖度、(6)テンプレートQRS波の尖度、(7)R波の縦幅である。これら7種類の特徴量の組み合わせは特徴量セットを構成し、特徴量の種類は、これら7つに限らず、別の特徴量が採用されてもよく、また、その数も7つに限らず、それより多くとも少なくともよく、最適な数及び種類の特徴量が選択され得る。
図8は、ニューラルネットワークモデル作成処理のフローチャートを示す。図7のS304で登録されたユーザすべてのテンプレート波形データの特徴量が読み出される(S402)。そして、S308で登録されたユーザすべての心電波形データ(QRST波及びQRS波)の特徴量が読み出される(S404)。
認証フェーズは、認証対象のユーザの心電信号を測定し、その測定された心電信号が上述の登録フェーズで登録されているユーザであるかどうか(本人であるか否か)を判定する処理を実行する。
認証対象のユーザの心電信号を測定し、その測定された信号に対する前処理であって、図2に示す登録フェーズの前処理(S100)と同様の処理が実行される。これにより、認証対象のユーザの心電信号の原波形データ(QRST波及びQRS波)が取得される。
認証対象ユーザの心電波形データについての図6に示す各特徴量が、登録フェーズの特徴量抽出処理(S300)と同様の処理により抽出される。
図12は、二段階認証処理のフローチャートである。認証対象ユーザの心拍毎の心電波形データの特徴量セットが一つずつ順次に選択されて入力され(S702)、また、登録されているユーザ毎のテンプレート波形データの特徴量セットが一つずつ順次に選択されて入力され(S704)、これらの特徴量類似度ベクトルが算出される(S706)。
更新フェーズは、データベースに登録されているテンプレート波形データの特徴量を更新する処理である。データベースに登録されているユーザ毎のテンプレート波形データ(又はその特徴量)及び個人別NNモデルは、測定によって得られたユーザ毎の複数の心電波形データから作成される(登録フェーズにおける「特徴量抽出処理」及び「NNモデル作成処理」)。心電信号パターンの経時変化に対応するため、テンプレート波形データを最新の心電波形データにより更新することで、高い認証精度を維持することができる。そのため、認証フェーズにおいて「本人」と判定された心電波形データを追加登録し、それを用いてテンプレート波形データ、個人別NNモデルと平均NNモデルを更新する。
図14は、個人別NNモデルの更新処理のフローチャートである。上述の二段階認証処理(S700)において、「本人」と判定された認証対象ユーザの心電波形データを取得し(S802)、それをデータベースに追加的に登録する(S804)。なお、ユーザ毎に心電波形データの登録数に上限を設け、登録数がすでに上限に達している場合は、最も古い心電波形データを消去し、直近に「本人」と認証された今回取得の心電波形データを登録する。これにより、登録される心電波形データを、より新しい心電波形データに更新される。
Claims (8)
- 複数のユーザの心電信号から心拍毎に抽出した複数の心電波形データを作成する心電波形データ作成部と、
ユーザ毎の前記心電波形データそれぞれと、ユーザ毎に前記心電波形データを平均化して作成されるテンプレート波形データとの類似度を算出する類似度演算部と、
ユーザ全員についての同一ユーザ同士の前記心電波形データと前記テンプレート波形データとの類似度及び異なるユーザ同士の心電波形データとテンプレート波形データとの類似度を用いて第一のニューラルネットワークモデルを学習作成し、一人のユーザについての当該ユーザの前記心電波形データと前記テンプレート波形データとの類似度及び当該ユーザの心電波形データと当該ユーザと異なる他のユーザの前記テンプレート波形データとの類似度を用いてユーザ毎の複数の第二のニューラルネットワークモデルを学習作成するニューラルネットワークモデル作成部と、
認証時において、認証対象ユーザの心電信号から作成される認証用の前記心電波形データと前記テンプレート波形データを用いて算出された前記類似度を、あらかじめ学習作成された前記第一のニューラルネットワークモデルに入力して第一段階の認証処理を実行し、且つあらかじめ学習作成された前記第二のニューラルネットワークモデルに入力して第二段階の認証処理を実行する認証部とを備えることを特徴とする認証装置。 - 前記心電波形データ及び前記テンプレート波形データは、心拍毎のQRST波及びQRS波を含むことを特徴とする請求項1に記載の認証装置。
- 前記心電波形データ及び前記テンプレート波形データは、さらに、心拍毎のQRST波の差分波、QRS波の差分波、QRST波の尖度、QRS波の尖度、R波の縦幅の少なくとも1つを有することを特徴とする請求項2に記載の認証装置。
- 前記認証部は、前記第一段階の認証処理に成功し、且つ前記第二段階の認証処理に成功した場合に本人と認証することを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の認証装置。
- 前記認証部により認証時に本人と認証された心電波形データを用いて、当該本人に対応するユーザの前記テンプレート波形データを更新し、さらに、当該更新されたテンプレート波形データにより当該ユーザの前記第二のニューラルネットワークモデルを更新する更新部を備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の認証装置。
- 前記心電波形データ作成部は、認証時に入力される心電信号に基づいて認証用の前記心電波形データを作成し、前記類似度演算部は、当該認証用の心電波形データに基づいて前記類似度を算出することを特徴とする請求項1乃至5に記載の認証装置。
- 複数のユーザの心電信号から心拍毎に抽出した複数の心電波形データを作成する心電波形データ作成する工程と、
ユーザ毎の前記心電波形データそれぞれと、ユーザ毎に前記心電波形データを平均化して作成されるテンプレート波形データとの類似度を算出する工程と、
ユーザ全員についての同一ユーザ同士の前記心電波形データと前記テンプレート波形データとの類似度及び異なるユーザ同士の心電波形データとテンプレート波形データとの類似度を用いて第一のニューラルネットワークモデルを学習作成し、一人のユーザについての当該ユーザの前記心電波形データと前記テンプレート波形データとの類似度及び当該ユーザの心電波形データと当該ユーザと異なる他のユーザの前記テンプレート波形データとの類似度を用いてユーザ毎の複数の第二のニューラルネットワークモデルを学習作成する工程と、
認証時において、認証対象ユーザの心電信号から作成される認証用の前記心電波形データと前記テンプレート波形データを用いて算出された前記類似度を、あらかじめ学習作成された前記第一のニューラルネットワークモデルに入力して第一段階の認証処理を実行し、且つあらかじめ学習作成された前記第二のニューラルネットワークモデルに入力して第二段階の認証処理を実行する工程とを備えることを特徴とする認証方法。 - 複数のユーザの心電信号から心拍毎に抽出した複数の心電波形データを作成する心電波形データ作成する工程と、
ユーザ毎の前記心電波形データそれぞれと、ユーザ毎に前記心電波形データを平均化して作成されるテンプレート波形データとの類似度を算出する工程と、
ユーザ全員についての同一ユーザ同士の前記心電波形データと前記テンプレート波形データとの類似度及び異なるユーザ同士の心電波形データとテンプレート波形データとの類似度を用いて第一のニューラルネットワークモデルを学習作成し、一人のユーザについての当該ユーザの前記心電波形データと前記テンプレート波形データとの類似度及び当該ユーザの心電波形データと当該ユーザと異なる他のユーザの前記テンプレート波形データとの類似度を用いてユーザ毎の複数の第二のニューラルネットワークモデルを学習作成する工程と、
認証時において、認証対象ユーザの心電信号から作成される認証用の前記心電波形データと前記テンプレート波形データを用いて算出された前記類似度を、あらかじめ学習作成された前記第一のニューラルネットワークモデルに入力して第一段階の認証処理を実行し、且つあらかじめ学習作成された前記第二のニューラルネットワークモデルに入力して第二段階の認証処理を実行する工程とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017124730A JP6765657B2 (ja) | 2017-06-27 | 2017-06-27 | 認証装置、認証方法及びコンピュータプログラム |
PCT/JP2018/024397 WO2019004291A1 (ja) | 2017-06-27 | 2018-06-27 | 認証装置、認証方法及びコンピュータプログラム |
US16/725,916 US11500975B2 (en) | 2017-06-27 | 2019-12-23 | Authentication device, authentication method, and computer program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017124730A JP6765657B2 (ja) | 2017-06-27 | 2017-06-27 | 認証装置、認証方法及びコンピュータプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019005305A JP2019005305A (ja) | 2019-01-17 |
JP6765657B2 true JP6765657B2 (ja) | 2020-10-07 |
Family
ID=64741657
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017124730A Active JP6765657B2 (ja) | 2017-06-27 | 2017-06-27 | 認証装置、認証方法及びコンピュータプログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11500975B2 (ja) |
JP (1) | JP6765657B2 (ja) |
WO (1) | WO2019004291A1 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2020254913A1 (ja) * | 2019-06-21 | 2020-12-24 | ||
WO2023188981A1 (ja) * | 2022-03-29 | 2023-10-05 | 東レ株式会社 | 心電信号解析システム |
CN114648048B (zh) * | 2022-04-01 | 2022-10-25 | 山东省人工智能研究院 | 基于变分自编码和PixelCNN模型的心电信号降噪方法 |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002175515A (ja) * | 2000-12-06 | 2002-06-21 | Glory Ltd | パターン認証装置 |
US20060136744A1 (en) * | 2002-07-29 | 2006-06-22 | Lange Daniel H | Method and apparatus for electro-biometric identity recognition |
WO2006048701A2 (en) * | 2004-11-08 | 2006-05-11 | Idesia Ltd. | Method and apparatus for electro-biometric indentity recognition |
US8970569B2 (en) * | 2005-03-01 | 2015-03-03 | Eyesmatch Ltd | Devices, systems and methods of virtualizing a mirror |
JP4965162B2 (ja) * | 2006-05-10 | 2012-07-04 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用不整脈監視装置 |
GB0624081D0 (en) * | 2006-12-01 | 2007-01-10 | Oxford Biosignals Ltd | Biomedical signal analysis method |
GB0624085D0 (en) * | 2006-12-01 | 2007-01-10 | Oxford Biosignals Ltd | Biomedical signal analysis method |
JP2012038913A (ja) | 2010-08-06 | 2012-02-23 | Seiko Instruments Inc | 半導体装置の製造方法 |
JP2012176106A (ja) | 2011-02-25 | 2012-09-13 | Sony Corp | 認証装置及び認証方法、電子機器、並びにコンピューター・プロクラム |
JP2014239737A (ja) | 2013-06-11 | 2014-12-25 | 株式会社ジェイテクト | 個人認証装置および車両用個人認証システム |
JP6389888B2 (ja) * | 2013-08-04 | 2018-09-12 | アイズマッチ エルティーディー.EyesMatch Ltd. | 鏡における仮想化の装置、システム、及び方法 |
KR102257289B1 (ko) | 2014-08-26 | 2021-05-27 | 삼성전자주식회사 | 심전도 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치 |
KR102257300B1 (ko) | 2014-09-01 | 2021-05-27 | 삼성전자주식회사 | 심전도 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치 |
KR102299819B1 (ko) * | 2014-12-30 | 2021-09-08 | 삼성전자주식회사 | 생체 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치 |
JP6655794B2 (ja) * | 2015-03-17 | 2020-02-26 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 個人認証装置、個人認証方法、およびプログラム |
KR20170001490A (ko) * | 2015-06-26 | 2017-01-04 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 생체 센서를 이용한 전자 장치의 기능 제어 방법 |
WO2017084546A1 (zh) * | 2015-11-17 | 2017-05-26 | 安徽华米信息科技有限公司 | 基于可穿戴设备的用户关注信息确定方法、装置和可穿戴设备 |
US10130307B2 (en) * | 2016-01-06 | 2018-11-20 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electrocardiogram (ECG) authentication method and apparatus |
KR102501838B1 (ko) * | 2016-02-01 | 2023-02-23 | 삼성전자주식회사 | 심전도 신호를 이용한 인증 장치 및 방법 |
KR101788803B1 (ko) * | 2016-10-12 | 2017-10-20 | 조선대학교 산학협력단 | 심전도를 이용한 개인 식별 정보 생성방법 및 그 개인 식별 정보를 이용한 개인 식별 방법 |
-
2017
- 2017-06-27 JP JP2017124730A patent/JP6765657B2/ja active Active
-
2018
- 2018-06-27 WO PCT/JP2018/024397 patent/WO2019004291A1/ja active Application Filing
-
2019
- 2019-12-23 US US16/725,916 patent/US11500975B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019005305A (ja) | 2019-01-17 |
WO2019004291A1 (ja) | 2019-01-03 |
US11500975B2 (en) | 2022-11-15 |
US20200134152A1 (en) | 2020-04-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9646261B2 (en) | Enabling continuous or instantaneous identity recognition of a large group of people based on physiological biometric signals obtained from members of a small group of people | |
US9875425B2 (en) | Individual identification device, and identification threshold setting method | |
CN107437074B (zh) | 一种身份认证方法和装置 | |
KR102367481B1 (ko) | 생체 인증 장치 및 방법 | |
US20180068193A1 (en) | Method, Apparatus And System For Biometric Identification | |
JP5121681B2 (ja) | 生体認証システム、認証クライアント端末、及び生体認証方法 | |
US7913090B2 (en) | Authentication systems and authentication method | |
JP6765657B2 (ja) | 認証装置、認証方法及びコンピュータプログラム | |
US20050281439A1 (en) | Method and apparatus for electro-biometric identity recognition | |
AU2004324705A1 (en) | Method and apparatus for electro-biometric indentity recognition | |
US11494474B2 (en) | Brain activity-based authentication | |
JP2012176106A (ja) | 認証装置及び認証方法、電子機器、並びにコンピューター・プロクラム | |
JP5642210B2 (ja) | 電子バイオメトリック識別認識のための方法及び装置 | |
WO2018152711A1 (zh) | 一种基于心电认证的门禁系统及其认证方法 | |
Hussein et al. | An IoT real-time biometric authentication system based on ECG fiducial extracted features using discrete cosine transform | |
KR20180082948A (ko) | 심전도 신호를 사용한 사용자의 신분 인증 방법 및 신분 인증 장치. | |
KR101986241B1 (ko) | 생체신호를 이용한 멀티 모달 기반의 사용자 인증 장치 및 방법 | |
CN113221086A (zh) | 离线人脸认证方法、装置、电子设备及存储介质 | |
JP7067061B2 (ja) | 生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラム | |
CN112766292A (zh) | 身份认证的方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112989937B (zh) | 用户身份验证的方法和装置 | |
Chen et al. | Finger ECG-based authentication for healthcare data security using artificial neural network | |
Farid et al. | Biometric authentication for dementia patients with recurrent neural network | |
CN107615299A (zh) | 用于评估指纹模板的方法和系统 | |
KR101587874B1 (ko) | 단일 채널 심전도를 이용한 생체 인식 장치 및 그 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200409 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200901 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200909 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6765657 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |