基于心电图的生物识别:对方法和数据库的调查

科学领域:

• 生物识别信息 生物识别信息
• 信号处理 信号处理
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 心电图 (ECG) 信号为生物识别提供了独特的生理特征.
• 现有的基于心电图的生物识别文献缺乏对研究和数据来源的综合概述.
• 信号处理和机器学习方面的进步使使用心电图数据实现了复杂的生物识别.

研究的目的:

• 提供基于心电图的生物识别系统研究的时间顺序调查.
• 系统地审查和编译文献中使用的主要ECG特征和识别技术.
• 为生物识别研究确定,描述和编译可用的心电图数据库.

主要方法:

• 对ECG生物识别研究进行了全面的文献审查.
• 分类和分析心电图特征和识别方法.
• 公开可用的心电图数据库的调查和记录特征.

主要成果:

• 识别并详细介绍了广泛的ECG特征和识别技术.
• 编制了有关研究论文及其方法的综合清单.
• 提供了ECG数据库的详细概述,包括它们的关键特征和在研究中的使用.

结论:

• 这项工作提供了迄今为止对基于ECG的生物识别研究和数据源的最完整的概述.
• 研究人员可以使用这项调查来了解最新情况,并识别相关文献和数据库.
• 使用已建立的ECG数据集,促进新型生物识别算法的测试和验证.