Título: Seleção de Característica via Algoritmos Evolucionários para Reconhecimento Biométrico baseado em Sinais de ECG
Autores: Teodoro, Felipe G. S.; Costa, Daniel M. M. da; Peres, Sarajane Marques; Lima, Clodoaldo A. M.
Resumo: Atualmente a necessidade de identificação de pessoas de forma precisa vem recebendo atenção da comunidade científica e da indústria, sendo a área de Biometria uma dessas novas estratégias. Biometria é o nome dado ao emprego de características físicas ou comportamentais de uma pessoa para fazer a sua identificação. Modalidades biométricas tradicionais (Face, Iris e Impressão Digital) vêm sofrendo ataques por circunvenção e repetição. De forma a superar esses problemas os sinais biomédicos, tais como sinais de eletrocardiograma (ECG) e sinais de eletroencefalograma (EEG), têm sido estudados para a identificação pessoal. Os sinais de ECG, responsáveis por auxiliar na detecção de cardiopatias, vêm obtendo resultados satisfatórios no reconhecimento biométrico, com o uso de características fiduciais, não-fiduciais e híbridas. Visando selecionar um subconjunto de características mais discriminativas várias técnicas têm sido propostas na literatura. Este trabalho analisa o impacto de algumas estratégias de seleção de característica tais como busca gulosa, algoritmo genético e algoritmo memético sobre desempenho dos Sistemas Biométricos baseados em ECG ao empregar k-Vizinhos mais Próximos e Análise de Discriminante Linear como classificador. Os resultados demonstram que existe um subconjunto de características extraídas do sinal de ECG capaz de fornecer altas taxas de reconhecimento.
Palavras-chave: Reconhecimento Biométrico; Sinal de Eletrocardiograma; Seleção de Característica; Algoritmo Genético; Algoritmo Memético
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2015-162
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