[論文レビュー] An IoT Real-Time Biometric Authentication System Based on ECG Fiducial Extracted Features Using Discrete Cosine Transform

Qais Ahmed Habash, Abbas K. AlZubaidi+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 28, 2017

ECG Monitoring and AnalysisMedicine参考文献 6被引用数 19

ひとこと要約

本稿では、離散コサイン変換（DCT）を用いて抽出したECGの特徴点を活用した、IoTベースのリアルタイム生体認証システムを提案する。DCTを用いた特徴抽出により、処理時間わずか1.21秒で97.78%の精度を達成し、高信頼性かつ低遅延を要する時間に敏感な応用に適している。

ABSTRACT

The conventional authentication technologies, like RFID tags and authentication cards/badges, suffer from different weaknesses, therefore a prompt replacement to use biometric method of authentication should be applied instead. Biometrics, such as fingerprints, voices, and ECG signals, are unique human characters that can be used for authentication processing. In this work, we present an IoT real-time authentication system based on using extracted ECG features to identify the unknown persons. The Discrete Cosine Transform (DCT) is used as an ECG feature extraction, where it has better characteristics for real-time system implementations. There are a substantial number of researches with a high accuracy of authentication, but most of them ignore the real-time capability of authenticating individuals. With the accuracy rate of 97.78% at around 1.21 seconds of processing time, the proposed system is more suitable for use in many applications that require fast and reliable authentication processing demands.

研究の動機と目的

• RFIDやバッジといった従来の認証手法には、盗難や複製の懸念があるため、それらの限界を是正すること。
• 処理遅延が低いことが求められるIoT環境に適したリアルタイム生体認証システムを開発すること。
• 既存のECGベースのシステムを改善し、精度を損なわずリアルタイム性能を強化すること。
• 組み込みおよびIoTプラットフォームにおける効率的なECG特徴抽出に、離散コサイン変換（DCT）を用いる可能性を検討すること。

提案手法

• ウェアラブルセンサーを用いて、IoT環境下でユーザーのECG信号を収集する。
• ECG信号から特徴点（R波、P波、T波）を検出することで、生体特徴を抽出する。
• セグメント化されたECG信号に離散コサイン変換（DCT）を適用し、時領域データを周波数領域の係数に変換して特徴表現を生成する。
• DCT係数を分類モデルの入力として用い、ユーザーの識別を実行する。
• システムはリアルタイム動作を想定しており、信号取得から認証意思決定までの処理時間を測定する。
• 処理のオーバーヘッドを低減するようにパイプラインを最適化し、リソース制限のあるIoTデバイスへの展開に適している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ECG特徴点からのDCTベースの特徴抽出は、IoTシステムにおけるリアルタイム生体認証を可能にするか？
• RQ2 ECGベースの生体認証システムにおいて、認証精度と処理時間のトレードオフはいかほどか？
• RQ3 本手法は、既存のECG認証手法と比較して、処理速度と信頼性の面で優れているか？
• RQ4 DCTは、ユーザー識別に必要な特徴を保持しつつ、計算複雑度をどの程度低減できるか？

主な発見

• 提案手法は、テストデータセット上で97.78%の認証精度を達成した。
• 認証リクエスト1件あたりの平均処理時間は1.21秒であり、優れたリアルタイム性能を示した。
• DCTベースの特徴抽出により、計算負荷が低減され、低消費電力のIoTデバイスへの展開に適している。
• 特徴点の使用により、異なるECGサイクル間で特徴の安定性と識別性が向上した。
• 高い精度を維持しつつ、処理速度の面で多くの既存のECGベースの手法を上回った。
• DCTと特徴点ベースのECG解析を統合することで、IoT環境におけるリアルタイム生体認証に耐えうる、強固で効率的なソリューションが得られた。