KR101863840B1 - 심전도 기반의 인증 장치 - Google Patents

심전도 기반의 인증 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101863840B1
KR101863840B1 KR1020170008412A KR20170008412A KR101863840B1 KR 101863840 B1 KR101863840 B1 KR 101863840B1 KR 1020170008412 A KR1020170008412 A KR 1020170008412A KR 20170008412 A KR20170008412 A KR 20170008412A KR 101863840 B1 KR101863840 B1 KR 101863840B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
authentication
template
registration
electrocardiogram signal
unit
Prior art date
Application number
KR1020170008412A
Other languages
English (en)
Inventor
전세영
김성필
Original Assignee
울산과학기술원
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 울산과학기술원 filed Critical 울산과학기술원
Priority to KR1020170008412A priority Critical patent/KR101863840B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101863840B1 publication Critical patent/KR101863840B1/ko

Links

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
    • A61B5/0408—
    • A61B5/04525—
    • A61B5/0456—
    • 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
    • A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
    • 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
    • A61B5/35—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle by template matching
    • 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
    • A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225—Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
    • G06T3/0068—Geometric image transformation in the plane of the image for image registration, e.g. elastic snapping
    • G06T3/0075—Geometric image transformation in the plane of the image for image registration, e.g. elastic snapping using affine transformations
    • G06T3/147—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/001—Image restoration
    • G06T5/002—Denoising; Smoothing
    • G06T5/70—

Abstract

본 발명은 심전도 기반의 인증 장치에 관한 것이다. 본 발명은 단일 펄스의 심전도 신호로 인증을 수행함으로써 빠른 응답 특성을 갖는 소규모 인증 방법을 제공하고, 등록된 사용자의 심전도 정보를 가이드로 하여 인증하고자하는 사용자의 심전도 신호의 잡음을 제거함으로써 인증 정확도를 향상시킬 수 있다.

Description

심전도 기반의 인증 장치{AUTHENTICATION APPARATUTUS BASED ON ECG}
본 발명은 심전도를 기반으로 하는 인증 장치에 관한 기술이다.
일반적인 사용자 인증 시스템은 비밀번호와 같은 배타적 지식이나, 일회용 비밀번호 생성 기기, ID 카드 등과 같은 사용자의 신원을 대신하는 매개체를 이용한다. 반면, 지문, 얼굴, 홍채와 같은 생체 인식은 사용자의 신원을 직접 나타내므로, 이를 사용자 인증 시스템에 이용하기 위한 연구가 진행되고 있다.
예컨대, 생체 인식은 전자 여권 시스템과 결합되어 많은 국가의 여행자 식별 시스템에 적용된다. 일부 여행자 식별 시스템은 사용자 인식 성능을 향상시키기 위해 지문 및 얼굴 등 복수의 생체 인식을 조합하여 여행자를 식별한다. 또한, 개인용 컴퓨터, 노트북 컴퓨터 및 스마트 폰 등에도 지문 또는 얼굴을 이용하여 사용자를 인증하는 시스템이 적용된다.
최근 심전도(electrocardiogram; ECG)를 이용한 사용자 식별 및 인증 방법이 연구되고 있다. 심전도는 주기성을 갖는 심장의 전기 활동 신호로서, 심전도의 단위 펄스는 심방 탈분극(depolarization), 심실 탈분극 및 심실 재분극 과정에 의해 각각 나타나는 P파, QRS파 및 T파를 포함한다. 여기서, QRS파는 세 개의 연속된 변위 파동(Q파, R파 및 S파)으로서, 이를 통칭하여 QRS 군(QRS complex)이라 한다.
이러한 심전도는 사람의 심장 구조에 따라 다른 특성을 가지며, 심전도를 기반으로 생체 인식을 하기 위해 복수의 단위 펄스를 수집하고, 각 단위 펄스로부터 단위 펄스의 특징, 예컨대 P파, QRS파 및 T파의 진폭, 지속 시간, 기울기 등을 추출하여 사용자 인증에 사용한다.
그런데, 기존의 심전도 기반의 생체 인식 방법에서는 한번에 최소 5개 내지 최대 20개의 단위 펄스를 수집한다. 일반적으로 약 1~2초 동안 최대 1~3개의 단위 펄스를 수집할 수 있기 때문에, 기존의 방법으로 인식 결과를 얻기 위해서는 수 초의 시간이 소요된다. 따라서, 빠른 응답 특성이 필요한 사용자 인증 시스템에는 적합하지 않다.
또한, 다수의 사용자의 심전도 신호가 필요한 주 성분 분석(principle component analysis, PCA)과 같은 차원 감소 방법(dimensionality reduction method)이나 지지도 벡터 머신(support vector machine, SVM)과 같은 분류기를 적용하여 수집된 특징을 분류하였기 때문에, 단일 사용자 또는 적은 수의 사용자를 대상으로 하는 소규모 인증 시스템에 적용하기 적합하지 않다.
예컨대, 웨어러블 단말기의 경우 다른 사용자의 심전도 신호를 수집할 수 없고, 일부 사용자는 타인과의 생체 정보 공유를 원하지 않을 수 있다. 따라서, 소규모 인증 시스템에 주 성분 분석 방법(PCA)이나 지지도 벡터 머신(SVM)을 적용하는 인증 방법은 저 비용 또는 저 전력을 구현할 수 없다.
본 발명의 실시 예는 응답 특성이 빠르고, 소규모 인증 시스템에 적합한 심전도 기반의 인증 장치를 제공한다.
발명의 한 특징에 따른 심전도 기반의 인증 장치는, 단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 심전도 신호 획득부, 미리 저장된 등록 템플릿으로 상기 인증 심전도 신호의 잡음을 제거하여 인증 템플릿을 생성하는 필터링부, 및 상기 등록 템플릿과 상기 인증 템플릿을 비교하여 사용자 인증을 수행하는 비교부를 포함한다.
상기 등록 템플릿은, 복수의 박동에 대한 등록 심전도 신호를 R 피크를 기준으로 분할된 복수의 등록 기준 심전도 신호를 정렬 및 평균화한 템플릿일 수 있다.
상기 필터링부는, 상기 인증 심전도 신호의 로컬 윈도우 별로 샘플을 추출하고, 추출된 샘플 각각에 상기 등록 템플릿을 맞추는 아핀 변환을 수행하고, 상기 로컬 윈도우 별로 아핀 변환된 신호를 평균 합산하여 상기 인증 템플릿을 생성할 수 있다.
상기 필터링부는 아래의 수학식 1에 따라 상기 아핀 변환을 수행할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112017005977088-pat00001
(여기서, qi는 상기 인증 심전도 신호의 잡음 신호, Ii는 상기 등록 템플릿, a, b는 맞춤 파라미터임)
상기 맞춤 파라미터는 아래의 수학식 2에 따라 추정될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112017005977088-pat00002
(여기서,
Figure 112017005977088-pat00003
은 정규화 파라미터임)
상기 비교부는, 아래의 수학식 3에 따라 상기 등록 템플릿과 상기 인증 템플릿 간의 제1 거리를 연산하여 사용자 인증을 수행할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112017005977088-pat00004
(여기서, t는 상기 등록 템플릿, g는 상기 인증 템플릿임)
상기 비교부는, 아래의 수학식 4에 따라 상기 등록 템플릿과 상기 인증 템플릿 간의 제2 거리를 연산하여 사용자 인증을 수행할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112017005977088-pat00005
(여기서, t는 상기 등록 템플릿, g는 상기 인증 템플릿임)
본 발명은 단일 펄스의 심전도 신호로 인증을 수행함으로써 빠른 응답 특성을 갖는 소규모 인증 방법을 제공하고, 등록된 사용자의 심전도 정보를 가이드로 하여 인증하고자 하는 사용자의 심전도 신호의 잡음을 제거함으로써 인증 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 인증 시스템을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 템플릿을 도시한 파형도.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 가이드 필터를 적용한 인증 템플릿을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 가이드 필터를 적용한 경우와 가이드 필터를 적용하지 않은 경우의 DTW, 유클리디안 거리 및 PCA의 ROC 곡선을 도시한 도면.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였다. 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 실시 예를 첨부된 도면을 참조로 하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 인증 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 인증 시스템(100)은 등록부(110) 및 인증부(120)를 포함한다. 본 발명의 실시 예에 따른 인증 시스템(100)은 웨어러블 장치, 예컨대 스마트 와치(watch), 전자 의복, 전자 팔찌 등에 적용될 수 있다. 본 발명의 실시 예는 이에 한정되지 않으며, 심전도 측정이 가능하고, 인증이 필요한 다른 장치에 적용될 수 있다. 또한, 등록부(110) 및 인증부(120)는 하나의 장치 내에서 구현될 수 있고, 별도의 장치로 구현될 수도 있다.
등록부(110)는 사용자로부터 복수의 박동에 대한 등록 심전도 신호를 획득하고, 획득한 등록 심전도 신호를 이용하여 등록 템플릿(template)을 생성 및 저장한다. 이를 위해, 등록부(110)는 심전도 신호 획득부(112), 전처리부(114), 템플릿 생성부(116) 및 저장부(118)를 포함한다. 심전도 신호 획득부(112)는 사용자로부터 복수의 박동에 대한 등록 심전도 신호를 획득한다. 본 발명의 실시 예에서는 사용자 등록을 위해 6개의 박동에 대응하는 심전도 신호를 취득하는 경우를 예를 들어 설명하나, 본 발명의 실시 예는 이에 한정되지 않는다. 심전도 신호 획득부(112)는 사용자의 피부(예컨대, 손가락)에 접촉되면 심전도 신호를 센싱할 수 있는 심전도 센서(미도시)를 포함할 수 있다.
전처리부(114)는 심전도 신호 획득부(112)로부터 획득된 등록 심전도 신호의 잡음을 제거한다. 전처리부(114)는 등록 심전도 신호의 DC 기준선 변동(baseline wandering), 전력 잡음(power line interference), 고주파 잡음(high frequency noise)과 같은 주요 잡음을 제거할 수 있다. 예컨대, 전처리부(114)는 기준선 변동에 대응하여 파형 교정(wavelet drift correction)을 수행하고, 전력 잡음에 대응하여 적응형 대역 차단 필터(adaptive bandstop filter)를 적용하고, 고주파잡음에 대응하여 저역 통과 필터(lowpass filter) 적용 및 평활화(smoothing)를 수행할 수 있다.
템플릿 생성부(116)는 잡음이 제거된 등록 심전도 신호를 이용하여 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00006
)을 생성하고, 저장부(118)에 저장한다. 템플릿 생성부(116)는 Pan-Tompkin 알고리즘을 적용하여 등록 심전도 신호의 QRS파의 R 피크(peak)를 검출하고, R 피크를 기준으로 등록 심전도 신호를 분할하고, 분할된 복수의 등록 심전도 신호를 정렬 및 평균 합산하여 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00007
)을 생성한다. 이러한 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00008
)은 도 2에 도시된 바와 같이, 잡음 레벨이 낮아 등록 심전도 신호(PQRST파)의 특징 검출이 용이한 형태를 갖는다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 템플릿 생성부(116)는 생성된 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00009
)에 대한 정합 필터로 R 피크를 재검출하여 R 피크의 오 정렬을 보정하고, 보정된 위치의 R 피크를 기준으로 등록 심전도 신호를 다시 분할하여 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00010
)을 보정할 수 있다.
그리고, 인증부(120)는 사용자로부터 단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하고, 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00011
)을 이용하여 인증 심전도 신호의 잡음을 제거하여 인증 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00012
)을 생성하고, 인증 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00013
)과 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00014
)을 비교하여 사용자 인증을 수행한다.
이를 위해, 인증부(120)는 심전도 신호 획득부(122), 전처리부(124), 필터링부(126) 및 비교부(128)를 포함한다. 심전도 신호 획득부(122)는 사용자로부터 단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득한다. 여기서, 심전도 신호 획득부(122)는 심전도 신호 획득부(112)와 동일한 구성으로 구현될 수 있고, 등록부(110)와 인증부(120)가 별도의 장치일 경우 별도로 구성될 수 있다.
즉, 본 발명의 실시 예는 단일의 박동으로 인증을 수행하기 때문에, 심전도 신호의 취득 시간에 따른 인증 시간 지연이 발생하지 않는다. 이로 인해, 빠른 응답 특성이 필요한 사용자 인증 시스템(예컨대, 웨어러블 장치)에 적용 가능하다.
전처리부(124)는 획득된 인증 심전도 신호의 잡음을 1차 제거한다. 전처리부(124)는 인증 심전도 신호의 DC 기준선 변동(baseline wandering), 전력 잡음(power line interference), 고주파 잡음(high frequency noise)과 같은 주요 잡음을 제거할 수 있다. 예컨대, 전처리부(124)는 기준선 변동에 대응하여 파형 교정(wavelet drift correction)을 수행하고, 전력 잡음에 대응하여 적응형 대역 차단 필터(adaptive bandstop filter)를 적용하고, 고주파잡음에 대응하여 저역 통과 필터(lowpass filter) 적용 및 평활화(smoothing)를 수행할 수 있다.
전처리부(124)는 전처리부(114)와 동일한 구성으로 구현될 수 있고, 등록부(110)와 인증부(120)가 별도의 장치일 경우 별도로 구성될 수 있다.
필터링부(126)는 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00015
)을 이용하여 인증 심전도 신호(
Figure 112017005977088-pat00016
)의 잡음을 2차 제거하고, 인증 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00017
)을 생성한다. 필터링부(126)는 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00018
)을 가이드 필터(Guided Filter, GF)로 하여 인증 심전도 신호(
Figure 112017005977088-pat00019
)의 잡음을 제거하고, 인증 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00020
)을 생성한다.
이를 위해, 필터링부(126)는 아래의 [수학식 1]과 같이, 임의의 로컬 윈도우(local window) 별로 잡음 신호(즉, 인증 심전도 신호(
Figure 112017005977088-pat00021
))의 샘플을 추출하고, 가이드 신호(등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00022
))를 추출된 샘플 각각에 맞추는 아핀 변환(affine transform)을 수행한다. 그리고, 필터링부(126)는 로컬 윈도우 별로 아핀 변환된 결과 샘플들을 평균 합산하여 잡음이 제거된 이미지, 즉 인증 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00023
)을 생성한다.
[수학식 1]
Figure 112017005977088-pat00024
여기서,
Figure 112017005977088-pat00025
는 고정된 반 폭
Figure 112017005977088-pat00026
또는
Figure 112017005977088-pat00027
을 갖는
Figure 112017005977088-pat00028
번째 샘플 주위의 샘플들을 포함하는 로컬 윈도우이고,
Figure 112017005977088-pat00029
및
Figure 112017005977088-pat00030
는 맞춤 파라미터이고,
Figure 112017005977088-pat00031
는
Figure 112017005977088-pat00032
번째 샘플에서의 가이드 신호(등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00033
))이며,
Figure 112017005977088-pat00034
는
Figure 112017005977088-pat00035
번째 샘플에서의 잡음 이미지(인증 심전도 신호(
Figure 112017005977088-pat00036
))이다. 로컬 파라미터
Figure 112017005977088-pat00037
및
Figure 112017005977088-pat00038
는 아래의 [수학식 2]와 같은 최소 제곱 공식(penalized least square formulation)을 이용하여 추정될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112017005977088-pat00039
여기서,
Figure 112017005977088-pat00040
은 정규화 파라미터이다. 이러한 파라미터는
Figure 112017005977088-pat00041
또는
Figure 112017005977088-pat00042
의 윈도우 사이즈와 무관한
Figure 112017005977088-pat00043
을 갖는 로컬 박스 필터 알고리즘을 사용하여 추정될 수 있다.
즉, 본 발명의 실시 예에 따른 가이드 필터(GF)는 아래의 [수학식 3]과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112017005977088-pat00044
본 발명의 실시 예에서는 인증 심전도 신호(
Figure 112017005977088-pat00045
)와 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00046
)가 동일인(Subject 1)에 해당하는 경우 가이드 필터는 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이, 인증 심전도 신호의 세부 특징을 유지하면서 잡음을 감소시킬 수 있다.
반면, 인증 심전도 신호(
Figure 112017005977088-pat00047
)와 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00048
)이 서로 다른 사용자(Subject 1, Subject 15)에 해당할 경우 도 3의 (c)에 도시된 바와 같이, 인증 심전도 신호의 Q파나 S파와 같은 세부 영역에서 정확한 필터 출력이 나타나지 않는 것을 볼 수 있다.
따라서, 동일 사용자의 심전도 정보를 가이드 필터로 하여 잡음이 제거된 인증 심전도 신호는 정확하고, 강력한 인증 성능을 달성할 수 있다.
비교부(128)는 인증 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00049
)과 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00050
)을 비교하여 사용자 인증을 수행한다. 비교부(128)는 유클리디안 거리(Euclidean distance) 및 동적 타임 워핑(dynamic time warping, 이하 DTW) 거리 중 어느 하나를 연산하고, 연산 결과에 따라 사용자 인증 성공 또는 실패를 판단한다. 예컨대, 비교부(128)는 유클리디안 거리 또는 동적 타임 워핑 거리가 미리 설정된 기준 거리 이하인 경우 해당 사용자의 인증을 성공으로 판단할 수 있다.
여기서, 비교부(128)는 인증 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00051
)과 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00052
) 간의 유클리디안 거리를 아래의 [수학식 4]와 같이 연산할 수 있다. 즉, 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00053
) 자체가 인증을 위한 특징 벡터로 사용될 수 있다
[수학식 4]
Figure 112017005977088-pat00054
또한, 비교부(128)는 DTW 거리를 연산하기 위해 등록 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00055
)과 인증 템플릿(
Figure 112017005977088-pat00056
) 각각의 길이를
Figure 112017005977088-pat00057
과
Figure 112017005977088-pat00058
으로 가정할 수 있다. 여기서, 정수 쌍(
Figure 112017005977088-pat00059
)의 순서에서
Figure 112017005977088-pat00060
이고, 연속성 조건은 다음의 [수학식 5]와 같다.
[수학식 5]
Figure 112017005977088-pat00061
그러면, DTW 거리는 아래의 [수학식 6]과 같다.
[수학식 6]
Figure 112017005977088-pat00062
이러한 유클리디안 거리 및 DTW 거리를 이용한 인증 방법은 다른 사용자의 심전도 정보를 필요로 하지 않는다. 반면, 주 성분 분석(PCA)이나 지지도 벡터 머신(SVM) 등은 다른 사용자의 심전도 정보가 필요하므로, 소규모 인증 시스템에 적용하기 어렵다. 따라서, 본 발명의 실시 예는 유클리디안 거리 및 DTW 거리 중 어느 하나를 이용하여 등록 템플릿과의 유사도를 판단함으로써 소규모 인증 시스템을 구현할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 가이드 필터를 적용한 경우와 가이드 필터를 적용하지 않은 경우의 DTW, 유클리디안 거리 및 PCA의 ROC(receiver operating characteristic) 곡선을 나타낸다.
도 4를 참조하면, ROC 곡선은 오 검출 확률(false alarm probability,
Figure 112017005977088-pat00063
)과 검출 확률(
Figure 112017005977088-pat00064
)을 매칭하여 얻은 검출 성능으로서, 가이드 필터(GF)를 사용할 때 DTW의 성능이 개선된 것을 볼 수 있다. 또한, 가이드 필터(GF)를 사용할 때 유클리디안 거리는 성능이 매우 향상되어 PCA의 성능과 거의 유사한 것을 볼 수 있다.
PCA의 경우 가이드 필터를 사용할 때 낮은 FAR(false acceptance rate) 값에서는 성능 향상이 나타났으나, 일부 FAR 값에서는 가이드 필터를 사용하지 않은 PCA가 가이드 필터를 사용한 PCA 대비 높은 출력을 나타냈다. PCA는 다른 사용자의 심전도 정보가 필요하나, 가이드 필터를 사용한 DTW는 다른 사용자들의 심전도 신호에 접근하지 않고도 PCA와 유사한 성능을 나타내었다.
구체적으로, 아래 [표 1]에 도시된 바와 같이, DTW는 가이드 필터(GF)를 사용한 경우가 가이드 필터(GF)를 사용하지 않은 경우에 비해 모든 성능 지표에서 성능 향상이 나타났고, 유클리드 거리는
Figure 112017005977088-pat00065
과
Figure 112017005977088-pat00066
에서 성능 향상이 나타났다. PCA의 경우 IIDR을 제외하고, 나머지 성능 지표에서는 성능 향상이 거의 나타나지 않았다.
[표 1]
Figure 112017005977088-pat00067
여기서,
Figure 112017005977088-pat00068
(inter/intra distance ratio)은 아래의 [수학식 7]과 같이 연산되는 값으로, 연산된 값의 크기가 클수록 다른 심전도 신호와 구별하는 성능이 우수하다.
[수학식 7]
Figure 112017005977088-pat00069
= 평균 상호 거리(Average Inter distance)/ 평균 내부 거리(Average Intra distance)
그리고, AUC(area under the curve)는
Figure 112017005977088-pat00070
의
Figure 112017005977088-pat00071
에 대한 수치 적분을 이용하여 연산된 값이고, EER(equal error rate)은
Figure 112017005977088-pat00072
과
Figure 112017005977088-pat00073
이 같은 지점에서 얻어지는 값이다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
112, 122: 심전도 신호 획득부
114, 124: 전처리부
116: 템플릿 생성부
118: 저장부
126: 필터링부
128: 비교부

Claims (7)

  1. 단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 심전도 신호 획득부;
    미리 저장된 등록 템플릿으로 상기 인증 심전도 신호의 잡음을 제거하여 인증 템플릿을 생성하는 필터링부; 및
    상기 등록 템플릿과 상기 인증 템플릿을 비교하여 사용자 인증을 수행하는 비교부를 포함하고,
    상기 필터링부는
    상기 인증 심전도 신호의 로컬 윈도우 별로 샘플을 추출하고, 추출된 샘플 각각에 상기 등록 템플릿을 맞추는 아핀 변환을 수행하고, 상기 로컬 윈도우 별로 아핀 변환된 신호를 평균 합산하여 상기 인증 템플릿을 생성하는 심전도 기반의 인증 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 등록 템플릿은
    복수의 박동에 대한 등록 심전도 신호를 R 피크를 기준으로 분할된 복수의 등록 기준 심전도 신호를 정렬 및 평균화한 템플릿인 심전도 기반의 인증 장치.
  3. 삭제
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 필터링부는 아래의 수학식 1에 따라 상기 아핀 변환을 수행하는 심전도 기반의 인증 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112018026708916-pat00074

    (여기서, qi는 상기 인증 심전도 신호의 잡음 신호, Ii는 상기 등록 템플릿, a, b는 맞춤 파라미터임)
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 맞춤 파라미터는 아래의 수학식 2에 따라 추정되는 심전도 기반의 인증 장치.
    [수학식 2]
    Figure 112017005977088-pat00075

    (여기서,
    Figure 112017005977088-pat00076
    은 정규화 파라미터임)
  6. 단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 심전도 신호 획득부;
    미리 저장된 등록 템플릿으로 상기 인증 심전도 신호의 잡음을 제거하여 인증 템플릿을 생성하는 필터링부; 및
    상기 등록 템플릿과 상기 인증 템플릿을 비교하여 사용자 인증을 수행하는 비교부를 포함하고,
    상기 비교부는
    아래의 수학식 3에 따라 상기 등록 템플릿과 상기 인증 템플릿 간의 제1 거리를 연산하여 사용자 인증을 수행하는 심전도 기반의 인증 장치.
    [수학식 3]
    Figure 112018026708916-pat00077

    (여기서, t는 상기 등록 템플릿, g는 상기 인증 템플릿임)
  7. 단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 심전도 신호 획득부;
    미리 저장된 등록 템플릿으로 상기 인증 심전도 신호의 잡음을 제거하여 인증 템플릿을 생성하는 필터링부; 및
    상기 등록 템플릿과 상기 인증 템플릿을 비교하여 사용자 인증을 수행하는 비교부를 포함하고,
    상기 비교부는,
    아래의 수학식 4에 따라 상기 등록 템플릿과 상기 인증 템플릿 간의 제2 거리를 연산하여 사용자 인증을 수행하는 심전도 기반의 인증 장치.
    [수학식 4]
    Figure 112018026708916-pat00078

    (여기서, t는 상기 등록 템플릿, g는 상기 인증 템플릿임)
KR1020170008412A 2017-01-18 2017-01-18 심전도 기반의 인증 장치 KR101863840B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170008412A KR101863840B1 (ko) 2017-01-18 2017-01-18 심전도 기반의 인증 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170008412A KR101863840B1 (ko) 2017-01-18 2017-01-18 심전도 기반의 인증 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101863840B1 true KR101863840B1 (ko) 2018-06-01

Family

ID=62634930

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170008412A KR101863840B1 (ko) 2017-01-18 2017-01-18 심전도 기반의 인증 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101863840B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021080369A1 (ko) * 2019-10-24 2021-04-29 삼성전자 주식회사 심전도 데이터를 이용한 사용자 검증 장치 및 그 방법
WO2023101488A1 (ko) * 2021-12-02 2023-06-08 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 생체 인증 장치 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140104143A (ko) * 2013-02-20 2014-08-28 동서대학교산학협력단 템플릿 기반 심전도 신호 압축 및 복원 방법
KR20160026496A (ko) * 2014-09-01 2016-03-09 삼성전자주식회사 심전도 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140104143A (ko) * 2013-02-20 2014-08-28 동서대학교산학협력단 템플릿 기반 심전도 신호 압축 및 복원 방법
KR20160026496A (ko) * 2014-09-01 2016-03-09 삼성전자주식회사 심전도 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021080369A1 (ko) * 2019-10-24 2021-04-29 삼성전자 주식회사 심전도 데이터를 이용한 사용자 검증 장치 및 그 방법
WO2023101488A1 (ko) * 2021-12-02 2023-06-08 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 생체 인증 장치 및 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Pinto et al. Evolution, current challenges, and future possibilities in ECG biometrics
US9870457B2 (en) HERMA—heartbeat microwave authentication
CN105787420B (zh) 用于生物认证的方法、装置以及生物认证系统
Chun et al. ECG based user authentication for wearable devices using short time Fourier transform
Abdeldayem et al. ECG-based human authentication using high-level spectro-temporal signal features
US20120068819A1 (en) Systems and methods for remote long standoff biometric identification using microwave cardiac signals
KR101983037B1 (ko) 웨이블릿 변환과 변형된 샤논 에너지 엔벨로프를 이용한 심전도 r-피크 검출 장치 및 그 방법
WO2018152711A1 (zh) 一种基于心电认证的门禁系统及其认证方法
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
Choudhary et al. A novel unified framework for noise-robust ECG-based biometric authentication
US11071477B2 (en) High frequency QRS in biometric identification
Islam et al. Selection of heart-biometric templates for fusion
Dey et al. BioHash code generation from electrocardiogram features
Molina et al. Morphological synthesis of ECG signals for person authentication
KR101863840B1 (ko) 심전도 기반의 인증 장치
US20150157239A1 (en) Cardiovascular and Pulmonary Radar System
Zhang et al. Practical human authentication method based on piecewise corrected Electrocardiogram
Tantinger et al. Human authentication implemented for mobile applications based on ECG-data acquired from sensorized garments
Tantawi et al. A novel feature set for deployment in ECG based biometrics
Chun Small scale single pulse ECG-based authentication using GLRT that considers T wave shift and adaptive template update with prior information
CN114259225B (zh) 基于毫米波雷达的身份识别方法和系统
Singh Individual identification using linear projection of heartbeat features
Labati et al. HeartCode: A novel binary ECG-based template
Canento et al. On real time ECG segmentation algorithms for biometric applications
CN113468989A (zh) 一种使用心脏雷达信号的非接触式人员识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant