BIOWISH: Biometric Recognition using Wearable Inertial Sensors detecting Heart Activity

要約

ウェアラブル デバイスは、身体活動や健康関連のパラメータを監視する機能を利用して展開できる幅広いアプリケーションのおかげで、ますます使用されています。
それらの使用法は、識別可能な識別子を生成するために記録された特徴の一意性を活用して、バイオメトリック認識を実行するために最近提案されました。
このトピックで実施された研究のほとんどは、心臓活動から派生した信号を考慮しており、主に心電図による電気測定、またはフォトプレチスモグラフィを使用した光学記録を使用して検出しています。
この論文では、代わりに、心臓の活動を検出するウェアラブル慣性センサー (BIOWISH) を使用した BIOmetric 認識アプローチを提案します。
より詳細には、地震心電図と心回転計によって得られた機械的測定値を利用して人を認識する可能性を調査します。
転移学習とシャム訓練に依存する深層学習技術を含む、いくつかの特徴抽出器と分類器を使用して、考慮された信号から特有の特徴を導き出し、正当な対象となりすまし対象を区別します。
検証システムをシミュレートする実験的テストを実行するために、さまざまなアクティビティを実行する被験者から取得したデータを含むマルチセッション データベースが使用されます。
得られた結果は、ウェアラブル慣性センサーによって収集された胸部振動の測定から導出された識別子を使用して、短時間の記録を考慮した場合でも、高い認識性能を保証できることを証明しています。

要約(オリジナル)

Wearable devices are increasingly used, thanks to the wide set of applications that can be deployed exploiting their ability to monitor physical activity and health-related parameters. Their usage has been recently proposed to perform biometric recognition, leveraging on the uniqueness of the recorded traits to generate discriminative identifiers. Most of the studies conducted on this topic have considered signals derived from cardiac activity, detecting it mainly using electrical measurements thorugh electrocardiography, or optical recordings employing photoplethysmography. In this paper we instead propose a BIOmetric recognition approach using Wearable Inertial Sensors detecting Heart activity (BIOWISH). In more detail, we investigate the feasibility of exploiting mechanical measurements obtained through seismocardiography and gyrocardiography to recognize a person. Several feature extractors and classifiers, including deep learning techniques relying on transfer learning and siamese training, are employed to derive distinctive characteristics from the considered signals, and differentiate between legitimate and impostor subjects. An multi-session database, comprising acquisitions taken from subjects performing different activities, is employed to perform experimental tests simulating a verification system. The obtained results testify that identifiers derived from measurements of chest vibrations, collected by wearable inertial sensors, could be employed to guarantee high recognition performance, even when considering short-time recordings.

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