A Nonfiducial PPG-Based Subject Authentication Approach Using the Statistical Features of DWT-Based Filtered Signals
المؤلفون المشاركون
Alotaiby, Turky N.
Aljabarti, Fatima
Alotibi, Gaseb
Alshebeili, Saleh A.
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nowadays, there is a global change in lifestyle that is moving more toward the use of e-services and smart devices which necessitate the verification of user identity.
Different organizations have put into place a range of technologies, hardware, and/or software to authenticate users using fingerprints, iris recognition, and so forth.
However, cost and reliability are significant limitations to the use of such technologies.
This study presents a nonfiducial PPG-based subject authentication system.
In particular, the photoplethysmogram (PPG) signal is first filtered into four signals using the discrete wavelet transform (DWT) and then segmented into frames.
Ten simple statistical features are extracted from the frame of each signal band to compose the feature vector.
Augmenting the feature vector with the same features extracted from the 1st derivative of the corresponding signal is investigated, along with different fusion approaches.
A support vector machine (SVM) classifier is then employed for the purpose of identity authentication.
The proposed authentication system achieved an average authentication accuracy of 99.3% using a 15 sec frame length with the augmented multiband approach.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Alotaiby, Turky N.& Aljabarti, Fatima& Alotibi, Gaseb& Alshebeili, Saleh A.. 2020. A Nonfiducial PPG-Based Subject Authentication Approach Using the Statistical Features of DWT-Based Filtered Signals. Journal of Sensors،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190644
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Alotaiby, Turky N.…[et al.]. A Nonfiducial PPG-Based Subject Authentication Approach Using the Statistical Features of DWT-Based Filtered Signals. Journal of Sensors No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190644
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Alotaiby, Turky N.& Aljabarti, Fatima& Alotibi, Gaseb& Alshebeili, Saleh A.. A Nonfiducial PPG-Based Subject Authentication Approach Using the Statistical Features of DWT-Based Filtered Signals. Journal of Sensors. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190644
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190644
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر