ハートビートで人を識別できるアルゴリズム

顔や指紋は現在、最も広く使用されている生体認証システムの一部です。しかし、他の種類のバイオマーカーの使用に取り組んできた研究者がいます。

マドリッドのカルロス3世大学（UC3M）は、イランのシャヒド・ラジャイ教員養成大学と協力して、心拍で人を識別できるシステムを開発しました。

この作品は、心電図（ECG）とオーディオファイルの特性評価に一般的に使用される音楽的特性に基づく革新的な識別技術に基づいています。

「要するに、ECG記録を処理した後、それらをオーディオウェーブファイルに変換し、セグメントに分割し、5つの音楽的次元で特徴を抽出し、最後にこれらのインスタンスを分類器に送ります」と出版物。

UC3Mのコンピューターサイエンス部門の教授であるPedro Peris-Lópezは、そのエンティティが公開したビデオで、プロジェクトの概要を説明しました。「心電図を入力として受け取り、楽譜に変換し、音楽で使用される典型的な特性によって分類しました。音色、音色、調性、そしてそこから私たちは各人を識別することができ、各人は独自のスコアを持つことになります。」

異なる性質の組み合わせから、96.6％の精度で人物を識別するための固有のパラメーターが取得されます。科学者が直面する課題の1つは、このレベルの精度がさまざまな状況で維持されていることを証明することです。言い換えれば、システムは、人が静止しているとき、動いているとき、またはストレスなどの外的要因にさらされているときに、その人を識別して、心拍のリズム、トーン、またはその他の特性を変化させる可能性があります。

この線に沿った進歩は、このバイオメトリック指標の肯定的な側面の1つである正確さを掘り下げることは依然として可能です。

もう1つの興味深い点は、現在ブレスレットやスマートウォッチとして使用されているさまざまなデバイスを使用してハートビートを取得できることです。

つまり、情報の収集は、新しいガジェットの使用や開発を必要とせず、既存のテクノロジーの適応を必要とするため、シンプルで非侵襲的な方法で行うことができます。これにより、効率的なシステムを導入しやすく、関連コストを抑えて前進することが可能になります。

これはまだ開発段階にあるプロジェクトであり、最終的に市場に投入される可能性を確認するために、運用をさらに最適化するための進展がまだ残っていることに言及する価値があります。

近年、代替認識の他のパターンを特定しようとする他の研究が浮上している。これは、汗をベースにした米国のアルバニー大学の専門家グループによって開発されたプロジェクトの場合です。

彼らはそのような分泌物によって人を識別するシステムを備えた装置を考案しました。重要なのは、蒸散には、個体の識別に役立つ一連の特定の代謝産物が含まれているということです。

最初の例では、チームはデータを取得し、これらの要素を測定して、個人にリンクされた特定のプロファイルを確立します。これが完了すると、システムは保存された情報を取得して個人を特定できるようになります。

生体認証に関しては、Amazonが手のひらで支払うシステムなど、すでに現実になっているいくつかの新しい進歩について言及することは間違いありません。1年半前に発売されました。

このオプションは現在、米国のスーパーマーケット、スタジアム、その他の施設で利用できます。連絡を取ることなく、手のひらを対応する読者に持っていくだけで十分です。数秒以内に、システムはユーザーと自分のプロファイルにリンクされた支払いデータを認識し、対応する金額が請求されます。

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