Biometria a partir de um sinal cardíaco construído via imagem.

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Autor(es): dc.contributorLuz, Eduardo José da Silva-
Autor(es): dc.contributorSilva, Pedro Henrique Lopes-
Autor(es): dc.contributorLuz, Eduardo José da Silva-
Autor(es): dc.contributorSilva, Pedro Henrique Lopes-
Autor(es): dc.contributorBianchi, Andrea Gomes Campos-
Autor(es): dc.contributorSilva, Cleison Daniel-
Autor(es): dc.creatorAndrade, Adriano Figueiredo de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T15:50:55Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T15:50:55Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-03-12-
Data de envio: dc.date.issued2023-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/19899-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1025683-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.-
Descrição: dc.descriptionOs sinais biomédicos desempenham um papel fundamental na saúde, fornecendo informações essenciais sobre as condições fisiológicas e patológicas do corpo humano. Sinais como ECG, EEG e EMG são vitais para o diagnóstico e tratamento de várias condições clínicas. Com o avanço da tecnologia, dispositivos móveis e vestíveis agora capturam dados fisiológicos, permitindo a monitorização contínua de sinais como temperatura corporal e frequência cardíaca. O sinal cardíaco remoto, obtido pela técnica de Eulerian Video Magnification (EVM), surge como um traço fisiológico promissor. Este estudo visa avaliar a viabilidade do sinal cardíaco remoto como uma modalidade biométrica para verificação. A metodologia incluiu a gravação de vídeos dos participantes em duas sessões, amostrados a 60 Hz, em um ambiente controlado e a aplicação da EVM para transformar as sequências de vídeo em sinais unidimensionais. Em seguida, foi empregada uma rede neural convolucional (CNN) para a representação dos dados, utilizando técnicas de aumento de dados e um filtro Butterworth do tipo FIR de 12a ordem, empregada uma faixa de frequência de (0-30 Hz) para eliminar frequências indesejadas. A CNN passou por inúmeros treinamentos até a definição de sua arquitetura final. O protocolo de verificação biométrica um-contra-todos foi aplicado em um conjunto de dados de 56 indivíduos, resultando em uma Equal Error Rate (EER) de 09.14% no conjunto de testes.-
Descrição: dc.descriptionBiomedical signals play a fundamental role in health by providing essential in- formation about the physiological and pathological conditions of the human body. Signals such as ECG, EEG, and EMG are vital for the diagnosis and treatment of various clinical conditions. With technological advancements, mobile and wearable devices now capture physiological data, enabling continuous monitoring of signals such as body temperature and heart rate. Remote cardiac signal, obtained using Eulerian Video Magnification (EVM) technique, emerges as a promising physiolog- ical trait. This study aims to evaluate the feasibility of remote cardiac signal as a biometric modality for verification. The methodology involved recording partic- ipants’ videos in two sessions sampled at 60 Hz in a controlled environment, and applying EVM to transform video sequences into one-dimensional signals. Subse- quently, a Convolutional Neural Network (CNN) was employed for data represen- tation, utilizing data augmentation techniques and a 12th-order FIR Butterworth filter, with a frequency range of (0-30 Hz) to eliminate unwanted frequencies. The CNN underwent multiple training iterations until its final architecture was defined. A one-against-all biometric verification protocol was applied to a dataset comprising of 56 individuals, resulting in an Equal Error Rate (EER) of 09.14% on the test set. Keywords: Convolutional Neural Networks, CNN, Biometrics, Data Augmenta- tion, EER, ROC Curve, DET Curve.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsaberto-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/-
Direitos: dc.rightsAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 12/02/2025 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais.-
Palavras-chave: dc.subjectBiometria-
Palavras-chave: dc.subjectData augmentation-
Palavras-chave: dc.subjectCurva ROC-
Palavras-chave: dc.subjectCurva DET-
Título: dc.titleBiometria a partir de um sinal cardíaco construído via imagem.-
Título: dc.titleBiometrics from a cardiac signal constructed via image.-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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