EKG sinyalleri kullanılarak kişi tespiti
Person detection by using ECG signals
- Tez No: 703414
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MELİH KUNCAN, DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Siirt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Son zamanlarda, kişilerin biyometrik bilgilerine dayalı olarak tanınması için güvenilir sistemler oluşturmak için çok sayıda araştırma yapılmıştır. Kişi Tanıma (PI) sistemleri, farklı yöntemler kullanan araştırmacılar arasında popüler hale gelmiştir. Elektrokardiyogram (EKG) sinyallerinin benzersiz avantajları göz önüne alındığında, kişi tanımlama çalışmaları için araştırmacıların ilgisini çeken önemli bir araştırma alanı olmuştur. EKG verilerinin taklit edilmesi veya kopyalanması zor olduğundan, bu veriler kişi tanımlama gibi biyometrik çalışmalarda diğer verilere göre daha avantajlı hale gelmektedir. Bu çalışmada, tek boyutlu sinyallerden güçlü bir öznitelik seti elde edebilmeyi sağlayan Bir Boyutlu Çok Katmanlı Eş Oluşum Matrisleri (1D-MLGLCM) yöntemi geliştirilmiştir ve bu yöntem EKG sinyallerine dayalı olarak bireyleri tanımak için uygulanmıştır. Deneylerde kullanılan veri seti, yaşları 13 ile 75 arasında değişen 90 deneğin EKG verilerini içermektedir. Öncelikle EKG sinyalleri kişi tanımlama sistemi için 32 farklı aralıklarla normalize edilmiştir. Elde edilen bu çok katlı sinyallerin her birine, eş oluşum matrisleri elde edebilmek için Bir Boyutlu Eş Oluşum Matrisleri (1D-GLCM) yöntemi uygulanmıştır. Daha sonra, Rastsal Orman (RF), Destek Vektör Makinesi (SVM), Naive Bayes (NB), Bayes Net (BN) ve K-en Yakın Komşu (KNN) gibi sınıflandırma algoritmalarına girdi olarak verilmesi için bu matrislerin Haralick öznitelikleri elde edilmiştir. Önerilen yöntem, SVM kullanılarak %93,414 başarı oranına ulaşmıştır. Sonuç olarak çalışma, önerilen yöntemin kişi tanımlama problemlerinde EKG sinyallerini kullanarak çok etkili sonuçlar elde ettiğini kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Recently, numerous researches have been executed to create reliable systems to recognize persons based on their biometric information. Person Identification (PI) systems have become popular among researchers using different methods. Considering the unique advantages of electrocardiogram (ECG) signals, it has been an important research area that has attracted the attention of researchers for person identification studies. Since ECG data are difficult to imitate or copy, these data become more advantageous than other data in biometric studies such as person identification. In this study, the One-Dimensional Multilayer Co-occurrence Matrices (1D-MLGLCM) method was developed, which enables to obtain a strong feature set from one-dimensional signals and this method has been applied to recognize individuals based on ECG signals. The dataset used in the experiments contains ECG data of 90 subjects whose ages ranged from 13 to 75 years. In the study, first of all, ECG signals are normalized at 32 different intervals for person identification system. One-Dimensional Co-occurrence Matrices (1D-GLCM) method is applied to each of these multiplex signals obtained to obtain co-occurrence matrices. Then, the Haralick features of these matrices are obtained to be given as inputs to classification algorithms such as Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), Bayes Net (BN) and K-Nearest Neighbors (KNN). The proposed method achieved a success rate of 93,414% using SVM. In conclusion, the study proves that the proposed method achieves very effective results in person identification problems by using ECG signals.
Benzer Tezler
- Developing a novel artificial intelligence based method for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease
Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için yapay zeka tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi
İNANÇ MORAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- Elektrokardiyografi, fotopletismografi ve kalp sesi çoklu biyometriklerine dayalı kişi doğrulama: Cihaz ve sistem tasarımı
Person verification based on electrocardiography, photoplethysmography and heart sound multi-biometrics: Device and system design
SEÇKİN UYĞUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK
- An investigation with fractal geometry analysis of time series
Zaman serilerinin fraktal geometri analizi ile incelenmesi
AYSUN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Mühendislik Bilimleriİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüYRD. DOÇ. DR. SERHAN ÖZDEMİR
DOÇ. DR. SEDAT AKKURT
- Design and construction of a mobile patient monitoring system
Mobil hasta izleme sistemi tasarımı ve yapımı
ABUBAKAR ABDULLAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZirve ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. MAMATJAN YASIN (YASHENG MAIMAITIJIANG)
- GPRS (Genel Paket Radyo Servisi) modem yardımıyla uzaktan tıbbi bilgi ve hizmet sağlama
Providing medical information and service remotely using GPRS (General Packet Radio Service) modem
AKRAM HUSSAIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DAĞTEKİN