[论文解读] 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 19

一句话总结

本文提出了一种基于物联网的实时生物特征认证系统，通过离散余弦变换（DCT）提取心电图（ECG）特征点。利用DCT实现高效特征提取，系统在仅1.21秒的处理时间内实现了97.78%的准确率，适用于对可靠性与低延迟要求较高的实时应用场景。

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.

研究动机与目标

• 解决传统认证方法（如RFID和门禁卡）易被盗用和复制的局限性。
• 开发一种适用于物联网环境、处理延迟低的实时生物特征认证系统。
• 在不牺牲准确率的前提下，改进现有基于ECG的系统，突出其实时性能。
• 探索在嵌入式系统和物联网平台中，使用离散余弦变换（DCT）实现高效ECG特征提取的可行性。

提出的方法

• 在物联网环境中，通过可穿戴传感器从用户采集ECG信号。
• 从ECG信号中检测特征点（R波峰、P波、T波），以提取生物特征。
• 对分割后的ECG信号应用离散余弦变换（DCT），将时域数据转换为频域系数，用于特征表示。
• 将DCT系数作为分类模型的输入，用于用户识别。
• 系统设计为实时运行，处理时间从信号采集到认证决策全程测量。
• 认证流程经过优化，计算开销低，适合在资源受限的物联网设备上部署。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于DCT的ECG特征点特征提取是否能够在物联网系统中实现实时生物特征认证？
• RQ2 在基于ECG的生物特征认证系统中，认证准确率与处理时间之间存在何种权衡？
• RQ3 与现有ECG认证方法相比，所提系统在速度和可靠性方面表现如何？
• RQ4 DCT在多大程度上可降低计算复杂度，同时保留用于用户识别的判别性特征？

主要发现

• 所提系统在测试数据集上实现了97.78%的认证准确率。
• 每次认证请求的平均处理时间为1.21秒，展现出优异的实时性能。
• 基于DCT的特征提取显著降低了计算负载，使系统适合在低功耗物联网设备上部署。
• 采用特征点可提升不同ECG周期间特征的稳定性和可区分性。
• 在保持高准确率的同时，该系统在处理速度上优于许多现有基于ECG的认证方法。
• DCT与基于特征点的ECG分析相结合，为物联网环境中的实时生物特征认证提供了一种鲁棒且高效的解决方案。