Details

Title: Разработка системы для идентификации личности по электрокардиограмме с применением глубокого обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.03.03_02 «Биомеханика и медицинская инженерия»
Creators: Малышева Вероника Николаевна
Scientific adviser: Лобода Ольга Сергеевна
Other creators: Павлов Виталий Александрович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: биометрическая система идентификации; устройство мониторинга ЭКГ; сверточная нейронная сеть; biometric identification system; ECG monitoring device; convolutional neural network
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 01.03.03
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-1239
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\16672

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная работа посвящена разработке системы, состоящей из устройства, алгоритма для обработки данных и сверточной нейронной сети для идентификации личности на основе электрокардиограммы. Представлен обзор на существующие биометрические системы идентификации, проведена поэтапная разработка прототипа устройства и алгоритма обработки данных. Завершающим этапом описана нейронная сеть, позволяющая проводить идентификацию личности по кратковременной записи ЭКГ. Дополнительно приведен анализ рынка для разработанного устройства мониторинга ЭКГ.

This work is devoted to the development of a system consisting of a device, an algorithm for data processing and a convolutional neural network for human identification based on an electrocardiogram. An overview of existing biometric identification systems is presented, a step-by-step development of a prototype device and a data processing algorithm is carried out. The final stage describes a neural network that allows identify person by short-term ECG recording. Additionally, the market analysis for the developed ECG monitoring device is given.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 13
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics