KR20150138559A - self-organized real-time authentication method using ECG signal - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 생체정보를 이용한 개인 인증방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법에 관한 것이다.The present invention relates to a personal authentication method using biometric information, and more particularly, to a real-time personal authentication method using electrocardiogram biometric information.
정보통신기술의 발달과 함께 금융거래, 쇼핑, 개인정보 서비스에서의 개인인증의 중요성이 커지고 있다. 최근 ID/PW 방식과 주민등록번호를 이용한 개인인증 방식은 대형포탈사이트 등에서 해킹으로 인한 개인정보의 대량유출로 인해 사회적 문제를 일으켰다. 이와 같은 이유로 자율 군집기기를 이용한 개인인증 방식이 주목되고 있다. 그리고 지문인식, 홍채인식과 같은 생체인식은 인증 방식이 개인의 유일성을 지닌 생체특징을 기반으로 하였기 때문에 기존의 인증방법과 개인인증의 한계를 극복하는 방법으로 활발히 연구되어오고 있다. With the development of information and communication technology, the importance of personal authentication in financial transactions, shopping, and personal information services is growing. Recently, the personal authentication method using the ID / PW method and the resident registration number caused a social problem due to a large amount of leakage of personal information due to hacking on a large portal site. For this reason, personal authentication methods using autonomous community devices are attracting attention. Also, biometrics such as fingerprint recognition and iris recognition have been actively studied as methods for overcoming the limitations of existing authentication methods and personal authentication, since the authentication method is based on the biometric characteristic having the uniqueness of the individual.
이와 같은 생체인식기술(Biometics)이란 인간의 생리학적 또는 행동상의 특성을 기반으로 개개인만의 독특한 특징을 본인확인을 위한 측정단위로 활용하는 기술을 말한다. 즉, 인간의 생체적 특징을 자동화된 장치를 거쳐 신원확인에 이용하는 기술분야이다. 생체인식에 활용되는 생체부분은 지문, 망막, 홍채, 안면, 손, 정맥, 목소리, 서명, 몸냄새, DNA, 귀 등 다양하나 현재 가장 대중적으로 많이 이용되는 부분은 지문, 음성, 홍채, 안면을 이용하는 생체인식이다.Such biometrics refers to a technology that utilizes individual unique characteristics based on human physiological or behavioral characteristics as a measurement unit for identification. In other words, it is a technical field that uses the biological characteristics of human beings for identification through an automated apparatus. The body part that is used for biometrics varies in fingerprint, retina, iris, facial, hand, vein, voice, signature, body odor, DNA, ears, etc. But the most popular parts are fingerprint, voice, iris, face Biometrics.
또한, 생체정보 중 심전도(ECG) 신호를 이용해서 개인인증 하는 방법도 제안되어지고 있다. 여기서 심전도(ECG)는 몸에서 흐르는 신호를 측정하여 병을 진단하는 생체신호연구 중 가장 중요한 분야 중 하나이다. 심장에 의해 발생되는 전기적 활동을 그림으로써 ECG는 심장질환의 진단 및 예후활동에 널리 사용되어왔다. Also, a method of personal authentication using biometric information using an electrocardiogram (ECG) signal has been proposed. Here, the ECG is one of the most important fields of biological signal research for diagnosing diseases by measuring signals flowing from the body. ECG has been widely used in the diagnosis and prognosis of heart disease by drawing electrical activity generated by the heart.
즉, 최근에는 심전도 생체인식 방법으로 심전도 리드 Ⅱ 파형의 P, Q, R, S, T 파형간의 거리 및 높이, 각도 혹은 각각의 조합 등을 특징으로 하는 특징 파라메타를 추출하여 심전도 생체인식 시스템에 대한 연구개발을 진행 중에 있다.Recently, the feature parameters, which are characterized by distance, height, angle, or combination of P, Q, R, S, T waveforms of ECG lead II waveforms, are extracted by ECG biometry. Research and development are in progress.
그러나 기존의 심전도 생체인식 방법에서는 정형화된 심전도 리드Ⅱ 파형과 측정자의 정적인 상태만을 고려하여 실험을 하였기 때문에 상용화의 한계가 있고, 또한, 심전도 리드Ⅱ 파형의 경우, 하나의 전극을 측정자의 우측손에 부착하고 다른 전극을 좌측 다리에 부착하여 심전도 신호를 측정해야 하기 때문에 심전도 측정시 측정자로 하여금 불편할 뿐만 아니라, 수많은 심전도 데이터를 통해 개인인증 함에 있어서 시간이 많이 걸리고, 처리를 위한 계산 로드가 많은 실정이다. However, in the conventional electrocardiogram biometry, there is a limitation in commercialization because the experiment was performed only considering the static electrocardiogram lead II waveform and the static state of the measurer, and in the case of the electrocardiogram lead II waveform, And the other electrode is attached to the left leg to measure the electrocardiogram signal. Therefore, it is inconvenient for the measurer to measure the electrocardiogram, and it takes much time for personal authentication through a large number of electrocardiogram data, and the calculation load for the processing is large. to be.
상술한 문제를 해결하고자 하는 본 발명의 과제는 심전도(ECG) 신호로부터 개인 인증방법을 제공하고, 인증효율을 높일 뿐만 아니라, 실시간 개인 인증에 적합한 심전도 생체정보 개인 인증방법을 제공하고자 함이다.An object of the present invention to solve the above problems is to provide a personal authentication method from an electrocardiogram (ECG) signal and to provide an electrocardiogram biometric information personal authentication method suitable for real-time personal authentication as well as increase authentication efficiency.
상술한 과제를 해결하고자 하는 본 발명의 특징은, (a) 다수 사용자의 심전도(ECG) 신호의 특정 RR구간 동안의 등록파형을 데이터베이스에 등록 저장하는 단계; (b) 입력된 인증 사용자의 실시간 심전도 신호를 전처리하는 단계; (c) 전처리된 상기 심전도 신호를 통해 R 피크를 검출하고, 상기 R 피크에 대한 다수의 RR 구간 중 대표 파형을 선택하는 단계; (d) 선택된 상기 대표 파형을 상기 등록파형의 RR구간과 동일한 간격으로 보간처리(interpolation)하는 단계; (e) 상기 보간처리(interpolation)된 파형을 상기 데이터베이스의 다수의 상기 등록파형과 비교하는 단계; 및 (f) 상기 보간처리된 파형과 상기 다수의 등록파형의 차이의 합을 나타내는 다수 유사도(S)를 이용하여 사용자 인증하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of controlling an electrocardiogram (ECG) signal, comprising: (a) registering a registration waveform for a specific RR period of an ECG signal of a plurality of users in a database; (b) preprocessing the real-time electrocardiogram signal of the input authentication user; (c) detecting an R peak through the pre-processed ECG signal and selecting a representative waveform among a plurality of RR intervals for the R peak; (d) interpolating the selected representative waveform at an interval equal to the RR interval of the registered waveform; (e) comparing the interpolated waveform with a plurality of the registered waveforms of the database; And (f) authenticating the user using a multiple similarity (S) representing the sum of differences between the interpolated waveform and the plurality of registered waveforms.
여기서, 상기 (b) 단계는, 사용자의 실시간 심전도 신호를 입력하는 단계; 및 상기 심전도 신호를 버터워스필터(Butterworth Filter)로 저주파를 제거하여 전처리하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.The step (b) includes the steps of: inputting a user's real-time electrocardiogram signal; And a step of pre-processing the electrocardiogram signal by removing a low frequency by a Butterworth filter.
또한, 상기 보간처리(interpolation)는In addition, the interpolation
(여기서, y는 파형의 시간 t에서의 전위 값을 나타낸다.)와 같은 식을 이용하는 것이 바람직하다.(Where y represents the potential at the time t of the waveform).
더하여, 상기 유사도(S)는,In addition, the degree of similarity (S)
(여기서, x,y는 비교하기 위한 보간처리된 두개의 파형을 나타낸다.)와 같은 식을 이용하여 산출되는 것이 바람직하다.(Where, x and y represent two interpolated waveforms for comparison), respectively.
그리고, 상기 (f) 단계는, 상기 보간처리된 파형과 상기 다수의 등록파형의 차이의 절대값 합을 나타내는 유사도(S)를 산출하는 단계; 상기 다수의 유사도(S)중 최소값을 갖는 등록파형을 선택하여 실시간 사용자 인증하는 단계를 포함하는 것이 바람직하고, 상기 최소값이 미리 설정된 값 이하인 경우에, 해당 등록파형으로 실시간 사용자 인증하는 단계인 것이 바람직하다.In the step (f), calculating a degree of similarity (S) indicating a sum of absolute values of differences between the interpolated waveform and the plurality of registered waveforms; It is preferable that the step of selecting a registered waveform having a minimum value among the plurality of similarity values S and real-time user authentication is performed, and when the minimum value is equal to or less than a predetermined value, Do.
이와 같은 본 발명은 실시간으로 입력되는 심전도(ECG) 신호로부터 효율적이고 빠른 개인 인증방법을 제공하고, 간단한 방법으로 인증효율을 높일 뿐만 아니라, 실시간 개인 인증에 적합한 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법을 제공한다.The present invention provides an efficient and fast personal authentication method from an ECG signal input in real time and realizes a real-time personal authentication method using electrocardiogram biometric information suitable for real-time personal authentication as well as improving authentication efficiency by a simple method to provide.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법의 흐름을 나타낸 도면이고,
도 2는 MIT-BIH 신호의 일부를 나타낸 것으로 ECG 신호의 기저선을 나타낸 그래프이고,
도 3은 두 개의 다른 RR 구간이 보간법을 사용한 후 같은 길이로 표현이 되는 것을 나타낸 그래프이고,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 개인 인증방법을 사용하여 심전도 신호에서 추출된 비교 파형의 결과를 나타낸 그래프이고,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법을 이용해 대표 파형의 비교를 나타낸 그래프이다.1 is a flowchart illustrating a real-time personal authentication method using electrocardiogram biometric information according to an embodiment of the present invention, and FIG.
2 is a graph showing a part of the MIT-BIH signal, which is a graph showing the baseline of the ECG signal,
FIG. 3 is a graph showing that two different RR intervals are represented by the same length after using the interpolation method,
4 is a graph showing a result of a comparison waveform extracted from an electrocardiogram signal using a personal authentication method according to an embodiment of the present invention,
FIG. 5 is a graph illustrating a comparison of representative waveforms using a real-time personal authentication method using electrocardiogram biometric information according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 통해 설명될 것이다. 그러나 본 발명은 여기에서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 단지, 본 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여 제공되는 것이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention, and how to accomplish it, will be described with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein but may be embodied in other forms. The embodiments are provided so that those skilled in the art can easily carry out the technical idea of the present invention to those skilled in the art.
도면들에 있어서, 본 발명의 실시예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니며 명확성을 기하기 위하여 과장된 것이다. 또한 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소를 나타낸다.In the drawings, embodiments of the present invention are not limited to the specific forms shown and are exaggerated for clarity. Also, the same reference numerals denote the same components throughout the specification.
본 명세서에서 "및/또는"이란 표현은 전후에 나열된 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하는 의미로 사용된다. 또한, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "포함한다" 또는 "포함하는"으로 언급된 구성요소, 단계, 동작 및 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작, 소자 및 장치의 존재 또는 추가를 의미한다.
The expression "and / or" is used herein to mean including at least one of the elements listed before and after. Also, singular forms include plural forms unless the context clearly dictates otherwise. Also, components, steps, operations and elements referred to in the specification as " comprises "or" comprising " refer to the presence or addition of one or more other components, steps, operations, elements, and / or devices.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법의 흐름을 나타낸 도면이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법은, (a) 다수 사용자의 심전도(ECG) 신호의 특정 RR구간 동안의 등록파형을 데이터베이스에 등록 저장하는 단계; (b) 입력된 인증 사용자의 실시간 심전도 신호를 전처리하는 단계; (c) 전처리된 상기 심전도 신호를 통해 R 피크를 검출하고, 상기 R 피크에 대한 다수의 RR 구간 중 대표 파형을 선택하는 단계; (d) 선택된 상기 대표 파형을 상기 등록파형의 RR구간과 동일한 간격으로 보간처리(interpolation)하는 단계; (e) 상기 보간처리(interpolation)된 파형을 상기 데이터베이스의 다수의 상기 등록파형과 비교하는 단계; 및 (f) 상기 보간처리된 파형과 상기 다수의 등록파형의 차이의 합을 나타내는 다수 유사도(S)를 이용하여 사용자 인증하는 단계를 포함하여 구성된다.1 is a flowchart illustrating a real-time personal authentication method using electrocardiogram biometric information according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, a real-time personal authentication method using electrocardiogram biometric information according to an embodiment of the present invention includes: (a) registering a registration waveform for a specific RR period of an ECG signal of a plurality of users in a database; step; (b) preprocessing the real-time electrocardiogram signal of the input authentication user; (c) detecting an R peak through the pre-processed ECG signal and selecting a representative waveform among a plurality of RR intervals for the R peak; (d) interpolating the selected representative waveform at an interval equal to the RR interval of the registered waveform; (e) comparing the interpolated waveform with a plurality of the registered waveforms of the database; And (f) authenticating the user using a multiple similarity (S) representing the sum of differences between the interpolated waveform and the plurality of registered waveforms.
이처럼 본 발명은 인증을 하기 위해서 전처리가 된 ECG 파형으로부터 대표 파형을 선택하고, R-peak 점들을 검출한 후, 각 RR 간격으로부터 서로 간의 차이를 통한 유사도를 구한 후 유사도로부터 대표 파형을 선택하여 인증하는 방법을 제안한다.As described above, according to the present invention, a representative waveform is selected from an ECG waveform that has been preprocessed for authentication, R-peak points are detected, a similarity is determined through a difference between the RR intervals and a representative waveform is selected from the similarity, .
먼저, 도 1에 나타낸 바와 같이, (a) 단계로서, 생체신호인 심전도(ECG) 신호를 이용하여 개인인증을 하기 위해서 먼저, 다수의 등록 사용자의 심전도 신호의 등록파형을 데이터 베이스에 등록 저장시킨다. 이와 같은 등록 저장된 등록파형을 기반으로 실시간 사용자의 인증을 위해 심전도를 측정하고, 측정된 데이터를 상기 데이터 베이스에 저장된 등록파형과 본 발명의 실시예에 따른 인증방법으로 비교하여 인증하게 된다. 여기서 실시간 사용자의 심전도 신호의 입력은, 심전도 측정장치를 사용하는 것도 가능하고, 소형 포터블 디바이스를 이용하여 심전도 신호를 측정하고 입력하는 것이 가능하다.
First, as shown in FIG. 1, in step (a), in order to perform individual authentication using an electrocardiogram (ECG) signal as a biological signal, a registration waveform of electrocardiogram signals of a plurality of registered users is registered and stored in a database . The electrocardiogram is measured for real-time user authentication based on the registered waveforms thus registered, and the measured data is compared with the registered waveform stored in the database and the authentication method according to the embodiment of the present invention to be authenticated. Here, the electrocardiogram signal of the real time user can be input by using the electrocardiogram measuring device, and it is possible to measure and input the electrocardiogram signal by using the small portable device.
그리고 나서 (b) 단계로서, 입력된 사용자의 실시간 입력된 심전도 신호는 전처리를 수행하게 되는데, 일반적으로 ECG신호의 기저선은 지속적으로 변화한다. 도 2는 MIT-BIH 신호의 일부를 나타낸 것으로 ECG 신호의 기저선을 나타낸 그래프이다. 도 2(a)에 나타낸 바와 같이, MIT-BIH 신호의 일부를 나타내며 이를 통해 기저선이 불규칙적으로 변화하는 것을 알 수 있다. 이러한 이유로 우리는 ECG 신호에 대해 버터워스(Butterworth) 필터를 사용한 저주파 제거를 함으로써 전처리를 한다. 버터워스(Butterworth) 고주파 통과필터를 사용함으로써 저주파를 제거할 수 있다. 도 2의 (b)는 버터워스(Butterworth) 필터를 이용한 결과를 나타낸다.Then, in step (b), the input user's real-time input electrocardiogram signal is subjected to a preprocessing process. In general, the baseline of the ECG signal changes continuously. 2 is a graph showing a part of the MIT-BIH signal, which is a graph showing the baseline of an ECG signal. As shown in FIG. 2 (a), a part of the MIT-BIH signal is shown, and it can be seen that the baseline changes irregularly. For this reason we pre-process the ECG signal by low frequency elimination using a Butterworth filter. By using a Butterworth high-pass filter, low frequencies can be eliminated. Figure 2 (b) shows the results using a Butterworth filter.
그리고 (c) 단계에서, 전처리된 신호로부터 R-peak 점을 찾아낸 후 RR 구간을 획득해낼 수 있으며, 이러한 RR 간격들 중 하나를 대표 파형으로 선택을 해야 한다. 하지만 RR간격은 항상 같다고 보장될 수 없다. 파형의 유사도를 고려하기 위해서, 각 구간의 시간길이를 같게 만들어주는 보간처리가 사용이 되어야 하며, 이를 통해 신호가 압축이 되면서 수행시간도 줄어들게 된다. (d) 단계에서, [수학식 1]을 사용하여 전처리된 대표 파형을 보간처리 하게 된다.
In step (c), an R-peak can be obtained from the preprocessed signal and an RR interval can be obtained. One of the RR intervals should be selected as a representative waveform. However, it can not be guaranteed that the RR intervals are always the same. In order to consider the similarity of the waveforms, interpolation processing which makes the time length of each section equal should be used, and the execution time is reduced as the signal is compressed. In the step (d), the preprocessed representative waveform is interpolated using Equation (1).
[수학식 1]은 1차 선형 보간에 대한 식으로서, 기존 데이터가 (t1, t2,...,tn)과 같이 n개의 시간값과 (y1,y2,...,yn)과 같이 전위값으로 이루어졌을 때 이를 N개의 데이터가 되도록 보간을 하는 방법은 다음과 같다. 보간하고자 하는 곳의 시간값이 t일 때 t가 속하는 구간 (ti,ti +1)과 그 때의 전위값을 (yi, yi +1) 이라고 할 때 t에 대응되는 전위값 y는 [수학식 1]과 같이 구해진다.
Equation 1 is an equation for first-order linear interpolation. It is assumed that the existing data has n time values (y 1 , y 2 , ..., t n ) such as (t 1 , t 2 , y n ), the interpolation method is as follows. (T i , t i +1 ) and the potential value at that time is (y i , y i +1 ) when the time value of the interpolation target is t, the potential value y Is obtained as shown in Equation (1).
도 3은 두 개의 다른 RR 구간이 보간법을 사용한 후 같은 길이로 표현이 되는 것을 나타낸다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 두 파형의 시간간격이 매칭이 되고 난 후, 유사도는 두 파형의 차이의 합을 사용함으로써 측정이 된다.FIG. 3 shows that two different RR intervals are represented by the same length after interpolation. As shown in FIG. 3, after the time intervals of the two waveforms are matched, the similarity is measured by using the sum of the differences of the two waveforms.
그리고, 두 파형 (x1,...,xn1)과 (y1,...,yn2)의 유사도(S)를 구하기 위해서 다음의 [수학식 2]를 이용한다. 먼저 1차 선형 보간을 취하여 (x1,...,xN) 및 (y1,...,yN)과 과 같이 데이터 개수를 일치시킨다. 보간이 된 데이터에 대해 성분 별 차의 절대값의 합을 구하여 유사도를 측정한다. 이와 같이 측정된 유사도는 두 파형이 일치할수록 성분 별 차가 0에 가까워지기 때문에 S값이 낮을수록 두 파형이 유사하다.
Then, the following formula (2) is used to obtain the similarity S between the two waveforms (x 1 , ..., x n1 ) and (y1, ..., y n2 ). First, the first order linear interpolation is taken to make the number of data equal to (x 1 , ..., x N ) and (y 1 , ..., y N ). For the interpolated data, the sum of the absolute values of the components is obtained and the similarity is measured. The similarity measured in this manner is similar to the two waveforms as the S value is lower because the difference between the components becomes closer to zero as the two waveforms match.
데이터베이스에 속한 사람들 간의 유사도를 모두 측정한 후, 우리는 가장 매칭이 잘 되는 사람을 찾을 수 있게 된다. 그리고, 상기 유사도의 최소값을 통해 매칭을 인정하고 인증하는 것도 가능하고, 다수의 유사도 측정의 결과에서 나타난 개인 인증의 최적 유사도 값의 최대값을 선택하여, 이 최대값을 유사도 인증의 설정하고 산출된 다수의 유사도(S) 값의 최소값 중에서 상기 인증 최대값 이하인 경우에만 최종 인증하는 것도 가능하다.After measuring all the similarities between the people in the database, we can find the best match. It is also possible to recognize and authenticate the matching through the minimum value of the degree of similarity, to select the maximum value of the optimum similarity value of the individual authentication that appears in the result of the plurality of similarity measurement, to set the maximum value to the similarity degree, It is also possible to perform final authentication only when the minimum value of a plurality of similarity value (S) values is equal to or less than the authentication maximum value.
이와 같은 최소인증 범위 제한은 인증에 있어서 파형의 매칭에 의한 최소값만을 인증 등록파형으로 인정하게 되면, 자신이 아닌 유사한 파형을 갖는 타인을 인증하는 경우가 발생할 수 있기 때문에 이를 보완 하기 위해서, 수많은 인증 데이터를 통해 최적 유사도 최대값을 산출하고, 이를 통해 인증을 인정할 수 있는 유사도(S) 값의 최대값의 범위를 설정하여 인증 정확도를 높이기 위함이다.
If such a minimum authentication range limitation is recognized in the authentication as only the minimum value due to the waveform matching in the authentication registration waveform, it may happen that the other person having a similar waveform is not authenticated. In order to compensate for this, The maximum likelihood value is calculated through the maximum likelihood value, and the range of maximum value of the similarity value (S), which can recognize the authentication, is set.
실험 및 결과Experiments and results
실험은 다음과 같은 조건에서 실행이 되었다. Intel Core i7-4770 3.4GHz CPU, 8GB RAM, and MATLAB R2011a. The experiment was carried out under the following conditions. Intel Core i7-4770 3.4GHz CPU, 8GB RAM, and MATLAB R2011a.
본 발명의 실시예에서 우리는 MIT-BIH 데이터베이스를 사용하여 실험을 하였다. 신호의 전영역을 사용하게 될 경우 신호의 형태가 지속적으로 변하기 때문에 대표 파형을 결정하기가 매우 힘들다. 따라서 본 발명의 실시예에서는 MIT-BIH 신호에서 해당 대표 파형과 유사한 영역 일부분을 취하여 실험을 하였다. 또한 R-peak 데이터도 MIT-BIH에서 제공하는 정보를 사용하여 실험하였다.In an embodiment of the present invention, we experimented using the MIT-BIH database. It is very difficult to determine the representative waveform because the shape of the signal continuously changes when the whole area of the signal is used. Therefore, in the embodiment of the present invention, a part of a region similar to the representative waveform in the MIT-BIH signal was taken and an experiment was conducted. In addition, R-peak data was also tested using information provided by MIT-BIH.
실험은 100회 진행되었으며 입력신호는 각 데이터베이스의 랜덤하게 선택된 25%구간에서 선택된다. 그리고 대표 파형은 데이터베이스의 전구간에서 선택된다.
Experiments were conducted 100 times and the input signal was selected at randomly selected 25% intervals of each database. The representative waveform is selected from the entire database.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 개인 인증방법을 사용하여 심전도 신호에서 추출된 비교 파형의 결과를 나타낸 그래프이다. 매번 각 매칭이 잘되었는지 아닌지를 체크한 후 그 결과를 나타낸다. 예를 들어 첫번째 데이터는 100번이 세어졌으며, 이는 첫번째 데이터는 완벽히 인증이 된 것을 의미한다. 그리고 30번째 데이터는 26번이 세어졌으며 이는 30번 데이터는 인증하기 매우 어려움을 의미한다. 도 4의 결과를 통해 39개의 데이터는 자기자신과 완벽히 매칭이 되었으며 4개의 데이터는 90% 이상 매칭이 되었음을 보인다. 4 is a graph showing the result of a comparison waveform extracted from an electrocardiogram signal using a personal authentication method according to an embodiment of the present invention. Each time it checks whether each matching is good or not, it shows the result. For example, the first data is counted 100 times, which means that the first data is fully authenticated. And the 30th data is counted 26 times, which means it is very difficult to authenticate the 30th data. From the results shown in FIG. 4, 39 data are perfectly matched with oneself, and 4 data are more than 90% matched.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법을 이용해 대표 파형의 비교를 나타낸 그래프이다. 도 5에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에서는 기저선의 불규칙적인 변화와 대표 파형의 선택이 매우 중요하다는 것을 알 수 있었다. 이것은 ECG 기기의 성능과 관련이 있음을 나타내고, 고성능 ECG 측정 기기에 따라 더욱 검출 및 인증성능이 높아질 수 있음을 나타낸다. FIG. 5 is a graph illustrating a comparison of representative waveforms using a real-time personal authentication method using electrocardiogram biometric information according to an embodiment of the present invention. As shown in Fig. 5, in the embodiment of the present invention, irregular change of the baseline and selection of the representative waveform are very important. This indicates that it is related to the performance of the ECG device, and indicates that the detection and authentication performance can be further enhanced by the high-performance ECG measuring device.
이와 같은 본 발명의 실시예에 따른 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법을 처리하는 수행시간은 매우 짧았고, 두 대표 파형간의 계산은 평균적으로 0.11ms가 걸렸으며 47개 전체 데이터간의 비교에 걸리는 시간은 5.5ms가 걸렸다. 따라서 이는 실시간 개인인증에 적용하기에 매우 적합함을 알 수 있었다.
The execution time for processing the real-time personal authentication method using the electrocardiogram biometric information according to the embodiment of the present invention was very short, and the calculation between the two representative waveforms took 0.11 ms on average, and the time required for comparison between the 47 total data It took 5.5ms. Therefore, it is very suitable to apply to real - time personal authentication.
이상의 설명에서 본 발명은 특정의 실시 예와 관련하여 도시 및 설명하였지만, 특허청구범위에 의해 나타난 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 개조 및 변화가 가능 하다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 쉽게 알 수 있을 것이다.
While the invention has been shown and described with respect to the specific embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Anyone with it will know easily.
Claims (6)
(b) 입력된 인증 사용자의 실시간 심전도 신호를 전처리하는 단계;
(c) 전처리된 상기 심전도 신호를 통해 R 피크를 검출하고, 상기 R 피크에 대한 다수의 RR 구간 중 대표 파형을 선택하는 단계;
(d) 선택된 상기 대표 파형을 상기 등록파형의 RR구간과 동일한 간격으로 보간처리(interpolation)하는 단계;
(e) 상기 보간처리(interpolation)된 파형을 상기 데이터베이스의 다수의 상기 등록파형과 비교하는 단계; 및
(f) 상기 보간처리된 파형과 상기 다수의 등록파형의 차이의 합을 나타내는 다수 유사도(S)를 이용하여 사용자 인증하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법.
(a) registering and storing a registration waveform for a specific RR period of an ECG signal of a plurality of users in a database;
(b) preprocessing the real-time electrocardiogram signal of the input authentication user;
(c) detecting an R peak through the pre-processed ECG signal and selecting a representative waveform among a plurality of RR intervals for the R peak;
(d) interpolating the selected representative waveform at an interval equal to the RR interval of the registered waveform;
(e) comparing the interpolated waveform with a plurality of the registered waveforms of the database; And
(f) authenticating the user using a plurality of similarity values (S) indicating a sum of differences between the interpolated waveform and the plurality of registered waveforms.
상기 (b) 단계는,
사용자의 실시간 심전도 신호를 입력하는 단계; 및
상기 심전도 신호를 버터워스필터(Butterworth Filter)로 저주파를 제거하여 전처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법.
The method according to claim 1,
The step (b)
Inputting a user's real-time electrocardiogram signal; And
And a step of preprocessing the electrocardiogram signal by removing a low frequency by using a Butterworth filter.
상기 보간처리(interpolation)는
(여기서, y는 파형의 시간 t에서의 전위 값을 나타낸다.)와 같은 식을 이용하는 것을 특징으로 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법.
The method according to claim 1,
The interpolation
(Where y denotes a potential value at a time t of the waveform). The real-time personal authentication method using the electrocardiogram biometric information.
상기 유사도(S)는,
(여기서, x,y는 비교하기 위한 보간처리된 두개의 파형을 나타낸다.)와 같은 식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법.
The method according to claim 1,
The similarity (S)
(Where x and y represent two interpolated waveforms for comparison). The method for real-time personal authentication using electrocardiogram biometric information according to claim 1,
상기 (f) 단계는,
상기 보간처리된 파형과 상기 다수의 등록파형의 차이의 절대값 합을 나타내는 유사도(S)를 산출하는 단계;
상기 다수의 유사도(S)중 최소값을 갖는 등록파형을 선택하여 실시간 사용자 인증하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법.
5. The method of claim 4,
The step (f)
Calculating a degree of similarity (S) indicating an absolute value sum of differences between the interpolated waveform and the plurality of registered waveforms;
Selecting a registered waveform having a minimum value among the plurality of similarity values (S) and performing real-time user authentication; and real-time personal authentication using electrocardiogram biometric information.
상기 최소값이 미리 설정된 값 이하인 경우에, 해당 등록파형으로 실시간 사용자 인증하는 단계인 것을 특징으로 하는 심전도 생체정보를 이용한 실시간 개인 인증방법.
6. The method of claim 5,
And real-time user authentication of the registered waveform when the minimum value is less than a preset value.
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|---|---|---|---|---|
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