Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка модели для идентификации личности по ЭКГ с применением машинного обучения». Данная работа посвящена разработке модели для идентификации личности по ЭКГ и в целом проверке гипотезы о возможности распознавания личности по ЭКГ. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучить методы обработки и классификации ЭКГ сигналов; 2. Найти источники данных ЭКГ; 3. Выбрать наиболее перспективные методы для построения модели; 4. Разработать и протестировать модель на имеющихся данных, тем самым получить возможность (частично) подтвердить или опровергнуть гипотезу о том, является ли ЭКГ хорошим признаком для распознавания людей. В результате был изучен сопутствующий теоретический материал, степень разработанности проблемы другими авторами, что позволило выбрать перспективную модель и реализовать ее на языке программирования Python.

The aim of the work entitled «Development of an ECG-based subject identification model using techniques from machine learning» is the creation of an ECG-based subject identification model. The key objectives are to: • learn ECG signal processing and classification methods; • provide ECG datasets; • offer the most promising solutions; • develop the model working quite well on the data available. By doing this, the issue of applicability of ECG signal for the subject identification has been evaluated. In addition to the thorough literature search the concrete program realization of such model is developed in Python and tested.