TY  - JOUR
TI  - Evrişimsel sinir ağı ve QRS imgeleri kullanarak EKG tabanlı biyometrik tanıma yöntemi
AB  - Medikal uygulamalarda yaygın olarak kullanılan elektrokardiyogram(EKG) işaretleri, aldatma saldırılarına karşı güçlü kılan yaşam işaretiolma özelliği sayesinde, biyometrik uygulamalar için bir biyometrikbüyüklük olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bilgisayar sistemlerininhesaplama güçlerinin artmasına bağlı olarak kişi tanıma vesınıflandırma doğruluğunu arttırmak amacıyla son yıllarda EKGbiyometrik tanıma için birkaç evrişimsel sinir ağı (ESA) tabanlı yöntemsunulmuştur. Bu çalışmada, QRS (QRS dalgası) imgeleri ve 2 boyutluESA yapısı kullanılarak EKG işaretleri tabanlı bir biyometrik tanımayöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde, ilk olarak EKG işaretlerigürültü temizleme ve QRS belirleme algoritmalarından geçirilerek QRSbölütlerine ayrılmıştır. Elde edilen bu bölütler R noktalarına görehizalandıktan sonra 256x256 büyüklüğünde QRS imgesi olarakadlandırılan 2 boyutlu EKG işaretlerine dönüştürülmüştür. Son olarakelde edilen bu QRS imgelerinin giriş olarak uygulandığı 2 boyutlu birESA modeli geliştirilerek biyometrik tanıma gerçekleştirilmiştir.Önerilen yöntemin başarımı diğer ESA tabanlı EKG biyometrik tanımayöntemleri ile karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Önerilen yöntem 46kişiden oluşan bir EKG veri kümesi üzerinde %98.08 doğruluk oranı ve%99.275 kişi tanıma oranı sağlamıştır.
AU  - Hanilci, Ayca
AU  - Gurkan, Hakan
DO  - doi: 10.5505/pajes.2019.32966
PY  - 2020
JO  - Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
VL  - 26
IS  - 2
SN  - 2147-5881
SP  - 318
EP  - 327
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/362754
ER  -