AAAIMar, 2024
基于人类磁心电图信号的身份信息
Identity information based on human magnetocardiography signals
Pengju Zhang, Chenxi Sun, Jianwei Zhang, Hong Guo
TL;DR我们基于磁心电图（MCG）信号开发了一个个体识别系统，利用光泵磁强计（OPMs）捕获的信号。我们的系统使用模式识别分析不同身体位置上获取的信号，通过扫描由 MCG 信号构成的矩阵，并使用 2*2 窗口。为了利用 MCG 信号的空间信息，我们将相邻小区域的信号转换为数据集的四个通道。我们进一步利用小波变换将数据转换为时间 - 频率矩阵，并采用卷积神经网络（CNN）进行分类。结果表明，我们的系统在个体识别方面的准确率达到 97.04％。这一发现表明了 MCG 信号在个体识别系统中具有潜力，为个性化医疗管理提供了有价值的工具。