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BAED: A secured biometric authentication system using ECG signal based on deep learning techniques

生物识别 计算机科学 指纹(计算) 人工智能 深度学习 卷积神经网络 人工神经网络 认证(法律) 机器学习 掌纹 鉴定(生物学) 计算机安全 数据挖掘 模式识别(心理学) 植物 生物
作者
Allam Jaya Prakash,Kiran Kumar Patro,Mohamed Hammad,Ryszard Tadeusiewicz,Paweł Pławiak
出处
期刊:Biocybernetics and Biomedical Engineering [Elsevier BV]
卷期号:42 (4): 1081-1093 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.bbe.2022.08.004
摘要

Biometric authentication technology has become increasingly common in our daily lives as information protection and control regulation requirements have grown worldwide. A biometric system must be simple, flexible, efficient, and secure from unauthorized access. The most suitable and flexible biometric traits are the face, fingerprint, palm print, voice, electrocardiogram (ECG), and iris. ECGs are difficult to falsify among these biometric traits and are less attack-prone. However, designing biometric systems based on ECG is very challenging. The major limitations of the existing techniques are that they require a large amount of training data and that they are trained and tested on an on-person database. To cope with these issues, this work proposes a novel biometric authentication scheme based on ECG detection called BAED. The system was developed based on deep learning algorithms, including a convolutional neural network (CNN) and a long-term memory (LSTM) network with a customized activation function. The authors evaluated the proposed model with on-and off-person databases including ECG-ID, Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), Check Your Bio-signals Here Initiative (CYBHi), and the University of Toronto Database (UofTDB). In addition to the standard performance parameters, certain key supportive identification parameters such as FMR, FNMR, FAR, and FRR were computed and compared to increase the model’s credibility.The proposed BAED system outperforms prior state-of-the-art approaches.
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