손가락 기반 ECG 신호의 생체 인식 잠재력 발굴

ECG 신호는 인간 식별에 중요한 정보를 포함하고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 신호의 잠재력이 결과로 입증되었음에도 불구하고, 지금까지 탐색된 데이터 수집 방법 및 장치는 사용자 수용성을 저해하여 흉부에서 ECG를 측정해야 합니다. 본 논문에서는 접촉 젤 없이 피부와 접촉하는 Ag/AgCl 전극을 통해 손가락에서 수집한 신호를 사용하여 손가락 기반의 ECG 생체 인식 시스템을 제안합니다. 수집된 신호는 흉부에서 획득한 ECG보다 상당히 더 많은 잡음을 포함하고 있어, 문제에 대한 특징 추출 및 신호 처리 기술의 적용을 필요로 합니다. 일반적인 필터링, 피크 탐지, 심박수 파형 분할 및 진폭 정규화의 단계와 추가적인 시간 정규화 단계를 포함한 시간 영역 ECG 신호 처리를 수행하였습니다. 테스트 패턴과 등록 데이터베이스 간의 최소 거리 기준을 통한 결과는 생체 인식 응용에 대해 유망한 기술이라는 것을 밝혀냈습니다.