新しい作品の著者は、人を識別するための独自の方法を考え出しました。それは例外的なデータに基づいています。
このために、研究者は使用しましたボランティアの心電図（ECG）を分析し、ダイナミクス、リズム、音色、ピッチ、調性の5つのパラメーターで分析しました。これは通常、オーディオファイルの特性を示す方法です。これらの5つの品質の結果として、各人に固有のパラメーターの組み合わせが得られます。アルゴリズムは96.6％の精度でそれを決定します。
生体認証に基づく識別心拍の記録は長年研究されてきました。その有効性が実証されています。私たちの研究の斬新さは、心電図の記録を音波であるかのように見ているという事実にあります。音楽を特徴付けるために一般的に使用される性質を使用して、さらに分析します。
Carmen Camara 氏、UC3M コンピューター サイエンス学部研究員
この方法の主な利点は、多用途性。怪我、切断、その他の重傷の場合、特定の種類の生体認証では個人を識別できないという問題がまだありますが、心拍は例外なくすべての人が持つ生体信号です。
もう 1 つの利点は、コストが低く、プロセスが非侵襲的であるという事実です。
現在では、心電図を記録するスマート ブレスレットやスマート ウォッチが登場しているため、これらに 我々 の識別アルゴリズムを使用するアプリケーションをインストールするだけで済みます。
Pedro Peris-Lopez 氏、UC3M コンピューター サイエンス学科の研究者
この技術は現在開発中です。研究者らは、製品化する前に技術の改良を続けていると述べている。
システムをその動作に適合させることが重要です歩いているとき、走っているとき、休んでいるとき、運動しているとき、ストレスを感じているとき、彼らは強調します。さらに、ペースメーカーの使用、不整脈の影響、年齢などの要因を考慮する必要があります。
続きを読む
「第五の要素」が存在する：新たな実験で情報が重要であることが確認される
「ジェイムズウェッブ」は、歴史上最も鮮明な星の写真を撮りました
量子充電により、電気自動車の記録的な高速充電が可能になります