基于人类心磁图信号的身份信息识别
机器学习
2024-03-22 v1 密码学与安全
信号处理
摘要
我们开发了一种基于光泵磁力仪（OPM）采集的心磁图（MCG）信号的个体识别系统。我们的系统利用模式识别来分析在身体不同位置获取的信号，通过用 2*2 窗口扫描由 MCG 信号组成的矩阵。为了利用 MCG 信号的空间信息，我们将来自相邻小区域的信号转换为数据集的四个通道。我们进一步利用小波变换将数据转换为时频矩阵，并采用卷积神经网络（CNN）进行分类。结果，我们的系统在识别个体方面达到了 97.04% 的准确率。这一发现表明 MCG 信号在个体识别系统中具有应用潜力，为个性化医疗管理提供了有价值的工具。
引用
@article{arxiv.2403.13820,
title = {Identity information based on human magnetocardiography signals},
author = {Pengju Zhang and Chenxi Sun and Jianwei Zhang and Hong Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.13820},
year = {2024}
}
备注
7 pages, 5 figures. Author manuscript accepted for AAAI 2024 Spring Symposium on Clinical Foundation Models