| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Хома, В. | |
| dc.contributor.author | Хома, Ю. | |
| dc.contributor.author | Герасименко, В. | |
| dc.contributor.author | Сабодашко, Д. | |
| dc.date.accessioned | 2018-05-03T12:23:49Z | - |
| dc.date.available | 2018-05-03T12:23:49Z | - |
| dc.date.created | 2017-03-28 | |
| dc.date.issued | 2017-03-28 | |
| dc.identifier.citation | ЕКГ-ідентифікація з використанням глибинних нейронних мереж / В. Хома, Ю. Хома, В. Герасименко, Д. Сабодашко // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Автоматика, вимірювання та керування. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 880. — С. 67–72. | |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/40966 | - |
| dc.description.abstract | Описано розроблення нової біометричної системи на основі електрокардіограми
людини (ЕКГ) як альтернативного джерела біометричної інформації. Для здійснення
ідентифікації запропоновано використати передові алгоритми машинного навчання
(глибинні нейроні мережі) у поєднанні з техніками цифрового опрацювання сигналів.
Всі експерименти проводились на самостійно зібраному наборі даних з використанням
вбудованої електроніки з мінімізованою аналоговою частиною. | |
| dc.description.abstract | This paper is focus on developing novel biometric system based on humans’
electrocardiogram (ECG) as alternative type of biometric information. To perform
identification advanced machine learning algorithms (deep neural networks) combined with
digital signal processing techniques. All experiments were done on self-collected data set using
the embedded electronics with a minimized analog front end. | |
| dc.format.extent | 67-72 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
| dc.relation.ispartof | Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Автоматика, вимірювання та керування, 880, 2017 | |
| dc.relation.uri | https://www.cooking-hacks.com/documentation/tutorials/ehealth-biometric-sensor-platform-arduinoraspberry-pi-medical | |
| dc.relation.uri | https://github.com/PIA-Group/BioSPPy | |
| dc.relation.uri | https://github.com/YuriyKhoma/Lviv-Biometric-Data-Set | |
| dc.relation.uri | https://github.com/YuriyKhoma/ecgidentification(last | |
| dc.relation.uri | https://www.tensorflow.org/ | |
| dc.subject | біометрія | |
| dc.subject | нейронні мережі | |
| dc.subject | ідентифікація | |
| dc.subject | електрокардіограма | |
| dc.subject | biometrics | |
| dc.subject | neural networks | |
| dc.subject | identification | |
| dc.subject | electrocardiogram | |
| dc.title | ЕКГ-ідентифікація з використанням глибинних нейронних мереж | |
| dc.type | Article | |
| dc.rights.holder | © Національний університет “Львівська політехніка”, 2017 | |
| dc.rights.holder | © Хома В., Хома Ю., Герасименко В., Сабодашко Д., 2017 | |
| dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
| dc.contributor.affiliation | Політехніка Опольська (Польща) | |
| dc.format.pages | 6 | |
| dc.identifier.citationen | EKH-identyfikatsiia z vykorystanniam hlybynnykh neironnykh merezh / V. Khoma, Iu. Khoma, V. Herasimenko, D. Sabodashko // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Avtomatyka, vymiriuvannia ta keruvannia. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — No 880. — P. 67–72. | |
| dc.relation.references | 1. A. K. Jain, P. Flynn, and A. A. Ross, Handbook of Biometrics. Secaucus, NJ, USA: Springer-Verlag New York, Inc., 2007. | |
| dc.relation.references | 2. Handbook of Biometrics. Jain A., Flynn P., Ross A. A. (Eds.). Springer,2008, 564 p. | |
| dc.relation.references | 3. Fratini A., Sansone M., Bifulco P., Cesarel M. Individual identification via electrocardiogram analysis. BioMed Eng OnLine. 2015, pp. 1–23. | |
| dc.relation.references | 4. M. Bassiouni, W.Khalefa, El-Sayed A. El-Dahshan, Abdel-Badeeh. M. Salem. A study on the Intelligent Techniques of the ECG-based Biometric Systems. Recent Advances in Electrical Engineering, pp. 26–31. | |
| dc.relation.references | 5. Kaur G., Singh D., Kaur S. Electrocardiogram (ECG) as a Biometric Characteristic: A Review. International Journal of Emerging Research in Management &Technology, 2015, (Volume-4, Issue-5), pp. 202–206. | |
| dc.relation.references | 6. Matos A. C.,Lourenc A., Nascimento J. Embedded system for individual recognition based on ECG Biometrics. In:Proceedings Conference on Electronics, Telecommunications and Computers – CETC 2013, pp. 265–272. | |
| dc.relation.references | 7. e-Health Sensor Platform V2.0 for Arduino and Raspberry Pi [Electronic resource]. – Access mode:https://www.cooking-hacks.com/documentation/tutorials/ehealth-biometric-sensor-platform-arduinoraspberry-pi-medical (last access: 21.03.17). – Title from the screen. | |
| dc.relation.references | 8. BioSPPy – Biosignal Processing in Python [Electronic resource]. – Access mode: https://github.com/PIA-Group/BioSPPy (last access:21.03.17). | |
| dc.relation.references | 9. Lviv Biometric Data Set [Electronic resource]. – 2017 – Access mode:https://github.com/YuriyKhoma/Lviv-Biometric-Data-Set (last access:21.03.17). | |
| dc.relation.references | 10. The source code of the project [Electronic resource]. – 2017. – Access mode: https://github.com/YuriyKhoma/ecgidentification(last access: 21.03.17). | |
| dc.relation.references | 11. TensorFlow [Electronic resource]. – Access mode:https://www.tensorflow.org/ (last access: 21.03.17). | |
| dc.relation.referencesen | 1. A. K. Jain, P. Flynn, and A. A. Ross, Handbook of Biometrics. Secaucus, NJ, USA: Springer-Verlag New York, Inc., 2007. | |
| dc.relation.referencesen | 2. Handbook of Biometrics. Jain A., Flynn P., Ross A. A. (Eds.). Springer,2008, 564 p. | |
| dc.relation.referencesen | 3. Fratini A., Sansone M., Bifulco P., Cesarel M. Individual identification via electrocardiogram analysis. BioMed Eng OnLine. 2015, pp. 1–23. | |
| dc.relation.referencesen | 4. M. Bassiouni, W.Khalefa, El-Sayed A. El-Dahshan, Abdel-Badeeh. M. Salem. A study on the Intelligent Techniques of the ECG-based Biometric Systems. Recent Advances in Electrical Engineering, pp. 26–31. | |
| dc.relation.referencesen | 5. Kaur G., Singh D., Kaur S. Electrocardiogram (ECG) as a Biometric Characteristic: A Review. International Journal of Emerging Research in Management &Technology, 2015, (Volume-4, Issue-5), pp. 202–206. | |
| dc.relation.referencesen | 6. Matos A. C.,Lourenc A., Nascimento J. Embedded system for individual recognition based on ECG Biometrics. In:Proceedings Conference on Electronics, Telecommunications and Computers – CETC 2013, pp. 265–272. | |
| dc.relation.referencesen | 7. e-Health Sensor Platform V2.0 for Arduino and Raspberry Pi [Electronic resource], Access mode:https://www.cooking-hacks.com/documentation/tutorials/ehealth-biometric-sensor-platform-arduinoraspberry-pi-medical (last access: 21.03.17), Title from the screen. | |
| dc.relation.referencesen | 8. BioSPPy – Biosignal Processing in Python [Electronic resource], Access mode: https://github.com/PIA-Group/BioSPPy (last access:21.03.17). | |
| dc.relation.referencesen | 9. Lviv Biometric Data Set [Electronic resource], 2017 – Access mode:https://github.com/YuriyKhoma/Lviv-Biometric-Data-Set (last access:21.03.17). | |
| dc.relation.referencesen | 10. The source code of the project [Electronic resource], 2017, Access mode: https://github.com/YuriyKhoma/ecgidentification(last access: 21.03.17). | |
| dc.relation.referencesen | 11. TensorFlow [Electronic resource], Access mode:https://www.tensorflow.org/ (last access: 21.03.17). | |
| dc.citation.journalTitle | Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Автоматика, вимірювання та керування | |
| dc.citation.issue | 880 | |
| dc.citation.spage | 67 | |
| dc.citation.epage | 72 | |
| dc.coverage.placename | Львів | |
| dc.subject.udc | 519.7 | |
| Appears in Collections: | Автоматика, вимірювання та керування. – 2017. – №880
|
