CHOI, SUNG HOKR,최성호,KIM, IN YOUNGKR,김인영,LEE, JONG SHILLKR,이종실,LIM, SEO HYUNKR,임서현,PARK, HOON KIKR,박훈기
申请号：
KR1020140131620
公开号：
KR1015878740000B1
申请日:
2014.09.30
申请国别(地区):
KR
年份:
2016
代理人:
摘要：
The present invention relates to a biometric recognition apparatus using a single channel electrocardiogram and a method thereof. According to the present invention, the biometric recognition apparatus using the single channel electrocardiography includes: a signal acquisition unit (10) for obtaining an electrocardiogram of a user a signal processing unit (20) for removing noise from the obtained electrocardiogram a signal detection unit (30) for detecting an effective heart beat signal from the electrocardiogram from which the noise has been removed a template generation unit (40) for generating a user template from the detected heart beat signal and an identification unit (50) for recognizing a user by determining similarity between characteristics, extracted from the generated template, and characteristics stored in a data base unit (60). According to the present invention, a preliminary process for normalizing an electrocardiogram wave form, which varies according to change of heart beats, into a wave form in a generation state, and a personalized template, regardless of change of heart beats, is generated by extracting spatial characteristics. Therefore, mis-recognition, which may be caused by difference between a registered template and heart beats of the user when the user is recognized, can be reduced, and recognition performance can be enhanced.COPYRIGHT KIPO 2016본 발명은 단일 채널 심전도를 이용한 생체 인식 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 단일 채널 심전도를 이용한 생체 인식 장치는 사용자의 심전도를 획득하는 신호 획득부(10) 획득한 심전도에서 잡음을 제거하는 신호 처리부(20) 잡음이 제거된 심전도에서 유효한 심장 박동 신호를 검출하는 신호 검출부(30) 검출된 심장 박동 신호에서 사용자의 템플릿(Template)을 생성하는 템플릿 생성부(40) 및 생성된 템플릿에서 추출된 특징과 데이터 베이스부(60)에 저장된 특징 간의 유사 정도를 판단하여 사용자를 인식하는 식별부(50)를 포함한다. 본 발명에 따르면, 심장 박동 변화에 따라 달라지는 심전도 파형을 일반적인 상태의 파형으로 정규화하는 전처리를 수행하고, 공간상의 특징 추출을 통해 심장 박동 변화와 상관없는 개인화된 템플릿을 생성함으로써, 등록된 템플릿과 사용자 인식 시 사용자의 심장박동의 차이로 인해 발생할 수 있는 오인식을 줄이고, 인식 성능을 개선할 수 있다.
