Dissertação
Towards Continuous User Authentication by exploring Physiological Multimodality: ECG and BVP EVALUATED
Multibiometria e o desenvolvimento de sistemas pervasivos para reconhecimento contínuo de identidade tornaram-se tópicos importantes de investigação. Esta tese foca-se no estudo de biometria comportamental aplicada a um ambiente comum e específico: interacção com um computador. Dois sinais fisiológicos, Electrocardiograma (ECG) e Pulso de Volume Sanguíneo (BVP), foram adquiridos numa abordagem semi “off-the-person”. Várias técnicas de processamento de sinal e de classificação foram desenvolvidas, incluindo um método para segmentação dos sinais baseado no ritmo cardíaco, algoritmos para remoção de outliers e um classificador de fusão probabilístico. O Erro de Identificação (EID) e a Taxa de Erro Igual (EER) foram usados para avaliar a performance dos testes de identificação e autenticação, respectivamente. Os valores de amplitude das ondas foram extraídos como features e os classificadores k-Nearest Neighbors e bayesiano de fusão ao nível da classificação foram usados para realizar testes de identificação e autenticação. Os resultados indicam que o BVP degrada a performance da abordagem multimodal, mas o uso combinado de diferentes janelas no ECG pode levar a um aumento da performance. EID de 2% e 8% foram obtidos para o ECG nos testes dentro e entre sessões, respectivamente. Relativamente ao EER, os valores foram de 4% e 13%, respectivamente. O uso do ECG e do BVP neste contexto é limitado. Embora melhoramentos em termos de integração de sensores e técnicas de processamento de sinal tenham de ser realizados, este trabalho estabelece as fundações para explorar biometria contínua baseada em ECG e multimodalidade num setup de interacção com um computador.
maio 17, 2018, 10:0
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