| 大会名称 |
|---|
| 2017年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017S |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| A-18 |
| セッション名 |
| バイオメトリクス |
| 講演日 |
| 2017/9/12 |
| 講演場所(会議室等) |
| 1号館 13F |
| 講演番号 |
| A-18-8 |
| タイトル |
| 心電図の周波数スペクトルを用いたロバストな個人識別手法の提案 |
| 著者名 |
| ◎延永達哉, 渡辺俊明, 田中宏哉, |
| キーワード |
| 心電図, 機械学習, 信号処理, Random forest |
| 抄録 |
| 心電図は個人によってその波形が異なる．そのため，心電図によって個人識別を行うことができる．しかし心電図は運動した場合に変化し，個人識別がうまく行えなくなる．我々は，この問題を解決し，運動している状態でも高精度に識別可能な手法を提案した．この手法の特徴は周波数スペクトルから得るロバストな特徴を用いることである． |
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