KR20080106481A - 전자 생체 신원 인식을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

전자 생체 신원 인식을 위한 방법 및 장치 Download PDF

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다니엘 에이치. 랜지
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이데시아 엘티디.
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Abstract

전자 생체 신원 인식 또는 검증을 위한 방법 및 장치에 있어서, 특정 개체의 심장박동 패턴의 표현과 복수 개체의 심장박동 패턴의 공통 특징의 저장된 표현과의 차이를 계산함으로써, 특정 개체를 식별하는 제 1 생체 서명을 생성 및 저장하고; 생성 및 저장 단계 이후, 선택된 개체의 심장박동 패턴의 표현을 획득하고, 선택된 개체의 심장박동 패턴의 표현과 복수 개체의 심장박동 패턴의 공통 특징의 저장된 표현과의 차이를 계산함으로써 제 2 생체 서명을 생성하고; 선택된 개체가 특정 개체인지를 결정하기 위하여, 제 2 생체 서명을 제 1 생체 서명들과 비교하는 것을 포함한다.
심장박동, 생체 서명, 개체

Description

전자 생체 신원 인식을 위한 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR ELECTRO-BIOMETRIC IDENTITY RECOGNITION}
<관련 출원과의 상호 참조>
본 출원은 2002년 7월 29일에 출원된 미국 가출원 제 60/398,832 호의 우선권을 주장하고, 상기 가출원의 전체적인 내용은 본 명세서에 참조로서 포함된다.
본 발명은 전자 생체(electro-biometric) 신호의 획득, 처리 및 분석에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 개인의 신원의 전자 생체 식별과 검증을 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 생체 전기 신호 획득, 처리 및 분석에 의하여 개인의 신원의 전자 생체(electro-biometric) 식별과 검증을 위한 시스템 및 방법을 제공한다.
작업장에서의 자동 뱅킹 서비스, 전자상거래(e-commerce), 전자뱅킹(e-banking), 전자투자(e-investing), 전자데이터보호(e-data protection), 자원에의 원격 액세스, 전자트랜잭션(e-transaction), 작업 보안, 도난 방지 장치, 범죄자 식별, 보안 진입 및 엔트리 등록(entry registration)을 포함하는 생활의 다방면에서, 신원 인식은 중요한 역할을 한다.
단독으로 사용되거나 스마트카드, 암호화 키 및 디지털 서명과 같은 다른 기술과 결합하여, 생체는 경제와 우리 일상생활의 거의 모든 면에 널리 퍼질 것으로 기대된다.
컴퓨터화된 시스템은 사용자 인식을 위하여 패스워드 및 개인 식별 번호(Personal Identification Number; PIN)를 사용한다. 보안을 유지하기 위해서, 패스워드는 정기적으로 변경되어야 하는데, 이것은 사용자에게 상당한 부담이 된다.
개인의 신원의 생체 식별과 검증을 위하여 몇 가지 진보된 기술이 발전되어 왔고, 그중 선두는 지문 인식, 망막과 홍채 인식, 안면 인식 및 음성 인식이다. 그러나, 이들 기술은, 복잡하고 친숙하지 않은 획득 양식, 조명 조건과 배경 잡음과 같은 환경 파라미터에의 민감도 및 고비용으로 인하여, 단지 제한적으로 시장에 침투하였다. 또한, 복잡한 획득 절차로 인해, 상술한 기술은 일반적으로 조작자가 참석할 것을 요구한다.
지문 인식은 잘 정립되어 있고 가장 성숙한 기술이지만, 몇 가지 단점을 가진다. 즉, 시스템은 지문 소유자가 물리적으로 존재하는지 여부를 증명할 수 없어 기만당하기 쉬워서, 온라인 응용을 위한 적합성이 제한되고, 광센서는 비싸고 깨지기 쉬운 장치이어서 일반적으로 소매 시장에 대하여 적합하지 않으며, 범죄와 관련된 부정적인 의미로 어려움을 겪는다.
망막 스캔 기술은 고성능으로 특징지어진다. 그러나, 이들은 고도로 정밀한 광센서를 필요로 하고, 머리 자세의 조작을 요구하고, 매우 민감한 기관, 즉 사람의 눈 상에서 동작하기 때문에 사용자 친화적이지 않다. 광센서는 비싸고 깨지기 쉽다.
홍채 및 안면 인식 시스템은, 멀리서 사진을 찍기 때문에, 친화적인 기술이다. 그러나, 이들은 디지털 사진 장비를 요구하고, 동공 크기 변화와 안면 표정에 각각 민감할 뿐만 아니라, 조명 조건에도 민감하다. 또한, 홍채 인식 성능은 어두운 안경 및 컨택트 렌즈(contact lens) 사용으로 인해 열화되고, 안면 인식은 분장에 의해서 기만될 수도 있다.
음성 인식은 가장 친화적인 기술이지만, 낮은 잡음 설정을 요구하고, 억양을 포함하는 본질적으로 변하는 언어 파라미터들(speech parameters)에 매우 민감하다. 또한, 언어 기반의 인식 시스템을 기만하기 위하여 기존의 종래의 녹음 기술이 사용될 수 있다.
따라서, 현재의 보안 시스템과의 통합뿐만 아니라 독립형(stand alone) 응용을 위해서도, 신뢰할 수 있고, 강인하고, 기만하기 어렵고(온라인 및 오프라인), 저가이고, 사용자 친화적인 신원 인식 기술에 대한 필요가 존재한다.
본 발명에 따르면, 개체는, 특정 개체의 심장 박동 패턴의 표현과 복수 개체의 심장박동 패턴의 공통 특징의 저장된 표현 사이의 차이를 계산함으로써, 특정 개체를 식별하는 제 1 생체 서명(signature)을 생성 및 저장하는 단계, 생성 단계 후, 선택된 개체의 심장박동 패턴의 표현을 획득하고, 선택된 개체의 심장박동 패턴과 복수 개체의 심장박동 패턴의 공통 특징의 저장된 표현 사이의 차이를 계산함으로써 제 2 생체 서명을 생성하는 단계, 및 선택된 개체가 특정 개체인지 결정하기 위하여, 제 2 생체 서명을 제 1 생체 서명과 비교하는 단계에 의해 식별된다.
복수 개체의 심장박동 패턴의 공통 특징의 저장된 표현은, 그러한 표현을 측정 및 저장하고 이후 모든 저장된 표현을 평균함으로써, 또는 주요 성분 분석(principle component analysis), 웨이블릿 분해(wavelet decomposition) 등과 같은 기술을 채택함으로써 얻을 수 있다.
개체는 인간 또는 동물일 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 장치는, 개인의 신원을 인식하기 위하여 피실험자 고유의 생체 신호의 자동 추출을 수행한다. 이 장치는 넓은 범위의 장치 및 시스템에 적용된다. 몇 가지 예들는, 스마트카드; 여권; 운전면허증 장치; 생체 로그온 식별 장치; 팜 파일럿(palm pilot); 세포 내장(cellular embedded) 식별장치; 도난 방지 장치; ECG 감시용 장치, 전자 뱅킹 장치, 전자트랜잭션 장치; 애완동물 식별 장치; 물리적 접근 장치; 논리적 접근 장치; 및 ECG 와 지문 감시를 조합한 장치를 들 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다. 다른 장치들도 적용 가능하다는 것은 당업자에게 명확할 것이다.
본 발명에 따른 장치는 계속적으로 또는 요구에 응하여 동작할 수 있다. 본 장치는, 선택된 개체의 손 또는 발에 접촉되는 전극을 가짐으로써 선택된 개체의 심장박동 패턴의 표현을 얻도록 구성될 수 있다. 청구항에 기재된 장치가 스마트카드에 제공된 경우에, 카드는 성공적인 인식 이후에 제한된 시간 기간 동안 가동되고, 그 이후 다음 성공적인 인식이 수행될 때까지 가동되지 않을 수 있다. 장치는 암호화 키 또는 디지털 서명으로 동작되도록 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 장치는 손목에 찬 시계에 적용될 수 있고, 시계가 채워진 손목과 착용자의 다른 손목 사이에서 신호가 측정된다. 시계의 후면은 손목의 뒤와 접촉하는 도체 매체(예를 들면, 금속 평판)로 만들어 질 수 있고, 시계의 앞면에는 다른 손의 손가락으로 만질 필요가 있는 다른 금속 접촉자가 제공될 수 있다. 시계는 그 착용자의 신원의 확인을 나타내는 신호 및/또는 문, 컴퓨터, 금고 등과 같은 논리적으로 또는 물리적으로 잠긴 장치를 가동시키는 신호를 송신할 수 있다. 대안적으로, 시계는 그 착용자에 관한 개인 정보를 송신할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 방법은 심전도 신호 구별에 기초한다. 심장박동과 동기적으로 분석이 수행되고, 일반적인 개체군에 공통인 특징을 제거하고, 가공하지 않은 심전도 신호에 있어서 정상적으로는 검출 불가능한 전자 생체 또는 생체 서명을 구성하는 피실험자 고유의 특징을 강화한다.
본 발명에 따른 방법은 유일한 전자 생체 서명으로 변환되는 생체전기신호의 획득에 기초한다. 전자 생체 서명의 유일성(uniqueness)은 본 시스템을 매우 기만하기 어렵게 만들고, 그 내재적인 강인함은 원격 및 온라인 응용뿐만 아니라 국부적 응용에 대해서도 이상적이다. 또한, 시스템은 높은 인식 성능을 특징으로 하 며, 개방 및 폐쇄 탐색 모드 모두를 지원한다. 개방 탐색은 많은 저장된 서명이 하나의 피실험자를 식별하기 위하여 탐색되는 것이고, 폐쇄 탐색은 하나의 저장된 서명이 하나의 피실험자의 신원인지 검증하기 위해 조사되는 것이다. 본 발명에 따른 전자 생체 시스템의 중요한 장점은 간단하고 명료한 획득 기술이며, 이것은 낮은 비용과, 사용자 친화적인 획득 장치 및 숙련된 조작자가 필요하지 않음을 의미한다.
본 발명은, 새로운 심전도신호 획득, 처리 및 분석에 기초한다. 일반적으로, 심장에 의해 발생된 전기 신호는, 보통 피실험자의 가슴에 탑재된 종래의 평면 전극을 사용하여 포착될 수 있다. 신호는 각 심장 박동동안의 다른 기능적인 단계를 나타내는 몇 가지 성분으로 구성되어 있고, 발생하는 조직의 전기 배향(electric orientation)에 따라서 산출된다. 전극 배치의 작은 변화조차도, 분명한 신호 성분이 출현 또는 소멸하는 정도까지, 수신 신호 형태(morphology)에 있어서의 대단한 변화를 일으킬 수 있다.
본 발명은 피실험자 고유의 일관된 신호를 생성하는 전극 배치 지점이 존재하고, 그 지점 내에서는 전극의 배치 변화에 완전히 강인하다는 사실을 이용한다. 이러한 지점은 팔과 다리(손가락과 발가락을 포함함)이고, 일관되고 재생산 가능한 심전도 신호를 제공한다. 이러한 지점 내의 전극 배치에 있어서의 위치 변화에 대한 강인함은, 전극이 사지의 말단에 가깝게 남아 있는 한 변하지 않는 일정한 심전도신호가 산출되는 것에 기인한다.
심전도 신호는 잘 알려진 심전도 수정인자인 맥박 속도에 있어서의 변화에 영향을 받는다. 맥박 속도 변화는, 심전도 신호의 'QRS'성분(이러한 성분은 도 5에 나타남)에 대한 'P' 및 'T'성분의 지연(latency) 변화를 야기할 수 있다. 그러나, 맥박 속도 변화는, 신호 복합체(signal complex)의 소급적, 맥박 속도 구동형 조절(retrospective, pulse rate driven adjustment)에 의해서 자동적으로 보상된다. 더구나, 시스템의 적응적인 동작 모드는 맥박 수에 의해서 야기된 변화를 추적하고 보상할 수 있다. 이것은, 심장박동 파형의 한 사이클의 타임 스케일을 압축 또는 신장함으로써 할 수 있다. 파형 특징(예를 들면 S-T, P-Q 세그먼트(segment) 기간)과 맥박 속도 사이의 관계를 기술하는 보다 더 복잡한 공식이 사용될 수 있다.
다른 사람들은, 사지로부터 측정된 심전도 신호에 영향을 미치는 심장 조직 구조, 심장 배향 및 전기 조직 배향에 있어서의 정상적인 편차로 인해, 피실험자 고유의 상세를 그 심전도 신호 내에 나타낸다. 그러나, 심전도 신호에 있어서, 피실험자 고유의 상세는 일반적인 개체군에 공통적인 주요 심전도 특징에 의하여 불명료해진다. 본 발명에 따라, 이러한 공통 특징을 제거함으로써, 심전도 신호로부터 얻은 식별 서명(identification signature)을 유일한 생체전기 서명으로서 사용하여, 피실험자 고유의 상세가 드러나고, 사람의 고성능 인식이 가능하게 된다.
본 발명에 따른 시스템의 바람직한 실시예는 전자 생체 식별(Electro-Biometric IDentification; E-BioID) 시스템으로 칭하고 도 1에 예로서 도시된다. 본 실시예에서는, 복수 개체의 심장박동 패턴의 공통 특징의 저장된 표현은 복수의 개체의 심장박동 패턴의 평균이다. 그러나, 다른 실시예는, 예를 들면 주요 성분 분석 또는 웨이블릿 분해로서 얻을 수 있는 것과 같은 다른 종류의 공통 특징의 저장된 표현을 이용할 수 있다.
바람직한 실시예에 있어서, E-BioID 시스템의 기본 구성요소는 단일 하우징(housing)에 구현된 신호 획득 모듈(12), 신호 처리 모듈(14) 및 출력 모듈(16)을 포함한다. 다른 바람직한 실시예에서는, 신호 획득, 처리 및 출력을 위한 기능적인 구성 요소를 분리함으로써 국부적으로 획득된 전자 생체 신호의 원격 분석이 구현될 수 있다. 도 1에 도시된 각 요소는, 본 발명과 조합하여 당해 기술에서 이미 잘 알려진 원리 및 기술에 기초하여, 당업자에 의해서 손쉽게 구현될 수 있다.
도 2는 E-BioID 시스템에 있어서 신호 획득 모듈(12)의 바람직한 구성 형태를 도시한다. 데이터 획득 모듈은, 한 쌍의 센서(22), 전치증폭기(24), 대역통과 필터(26) 및 아날로그-디지털(Analog-to-Digital; AD) 변환기(28)를 포함하는 것이 바람직하다. 이러한 구성 요소 각각은, 본 발명과 조합하여 당해 기술에서 이미 잘 알려진 원리 및 기술에 기초하여, 당업자에 의해서 쉽게 구현될 수 있다.
센서(22)는 심장박동 패턴을 검출할 수 있는 어떠한 종류일 수 있고, 예를 들면, 통상적인 컴퓨터 키보드 상에 "부가장치(add-on)"로서 연결될 수 있는 금속 평판 센서일 수 있다. 피실험자는 두 손가락으로 센서를 건드리기만 하면 된다.
도 3은 E-BioID 시스템에 있어서 신호 처리 모듈(14)의 바람직한 구성요소를 도시한다. 신호 처리 모듈은 디지털 신호처리기(Digital Signal Processor; DSP; 32), 이중 포트 램(Dual Port Ram; DPR; 34), 전기적 소거 및 프로그램 가능 읽기 전용 기억장치(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory; E2PROM; 36) 및 I/O 포트(38)를 포함하는 것이 바람직하다. 이러한 구성 요소 각각은, 본 발명과 조합하여 당해 기술에서 이미 잘 알려진 원리 및 기술에 기초하여, 당업자에 의해서 쉽게 구현될 수 있다. 신호 처리 모듈(14)은 포트(38)를 통하여 신호 획득 모듈(12) 및 출력 모듈(16)과 연결된다.
대안적인 실시예에 있어서, 신호 처리 모듈은, 집, 사무실 또는 기관/사업장 환경에서 기존의 컴퓨팅 시설로 시스템이 간단히 통합되도록 하는, 유연한 계산 플랫폼(platform)인, 개인용 컴퓨터상에 적절한 프로그래밍과 함께 구현 될 수 있다.
출력 모듈(16)은, LCD 또는 CRT 모니터와 같은 전용 표시부로 구성되는 것이 바람직하고, 잠금 기구(locking mechanism)와 같은 외부 전기 장치의 가동을 위한 중계기(relay)를 포함할 수 있다. 대안적으로, 출력 모듈은 추가적인 동작을 위해 인식 결과를 원격 지점으로 중계하는 통신선을 포함할 수 있다.
신호 획득, 처리 및 분석
생체 신호 또는 심장박동 신호는, 피실험자로 하여금 두 개의 금속 평판(22)을 몇 분 동안 만지도록 하는 간단한 방법으로 얻어진다. 금속 평판은 생체 신호를 증폭기(24)로 안내하고, 증폭기(24)는 생체 신호를 바람직한 전압 범위로 증폭한다. 바람직한 실시예에 있어서, 전압 범위는 0에서 5V이다.
증폭된 신호는 필터(26)를 통과시킴으로써, 4Hz - 40Hz의 바람직한 주파수 범위 이외의 부분을 제거한다. 대안적으로, 0.1Hz - 100Hz의 더 넓은 범위가 주요 주파수 간섭(50/60Hz)을 제거하기 위한 노치(notch) 필터와 함께 사용될 수도 있다. 신호의 계수화는 바람직하게는 약 250Hz의 샘플링 주파수에서, 12-비트 A/D 변환기(28)에 의해 수행되는 것이 좋다.
모듈(14)에서는, 거의 외인적인(exogenic) 전기적 성질과 관련된 신호치 변화를 고려하기 위하여, 신호를 'R' 피크치에 의해서 정규화한다. 정규화된 데이터는 전자 생체 서명으로 변환되고, 이것은 미리 저장된 전자 생체 서명 템플릿과 비교된다. 비교의 결과는, 계량화되고, 필요에 따라 신뢰값(confidence value)이 할당되고, 이후 출력 모듈(16)로 송신되어서, E-BioID 시스템의 사용자에게 인식 피드백을 제공하고, 또한 자물쇠 또는 사이렌과 같은 외부 장치, 네트워크 로그인과 같은 가상장치 또는 통신 링크를 가동시킬 수 있다.
다른 실시예에 있어서, E-BioID 시스템은 완전히 통합된 컴팩트 장치로서 구현될 수 있고, 많은 기능적인 구성요소가 ASIC 기반의 시스템 상에 구현된다.
동작의 원리
생체 인식을 위해서는, 새로이 획득한 생체 서명이 등기(registering)된 또는 등록(enrolling)된 생체 서명 템플릿 데이터베이스 내의 템플릿과 비교되어야 한다. 이를 위해 두 단계의 시스템 동작 즉, 등록 및 인식이 요청 된다.
등록 단계
바람직한 실시예에 있어서, 각 새로운 피실험자는 각 손마다 하나씩의, 두 손가락으로 금속 평판들을 만지도록 지시된다. 대안적인 실시예에 있어서는, 피실 험자가 손 또는 다리의 다른 부분으로 금속 평판들을 만질 수도 있다. 시스템은 피실험자의 맥박 속도를 감시하고, 기록을 개시하고, 바람직하게는 적어도 20분 동안 지속한다. 요구되는 정확도에 따라 더 짧은 간격이 사용될 수도 있다. 기록이 완성되면, 시스템은, 서명의 일관성(consistency)을 검증하기 위하여, 등기된 세그먼트(segment)의 두 부분으로부터 얻어진 적어도 두 개의 생체 서명을 비교함으로써 자가 테스트를 수행한다. 두 부분은 두 개의 절반 또는 더 큰 겹치는 세그먼트이어도 좋다. 두 부분은 두 생체 서명을 얻기 위해 사용된다. 자가 테스트 결과가 성공적이면, 피실험자의 등록이 완성되고, 성공적이지 않으면, 절차가 반복된다. 성공적인 기록은, 심전도 신호 또는 일련의 심전도 신호의 구성을 위해 사용되고, 이러한 심전도 신호들은 심전도 신호 데이터베이스에 추가된다.
심전도 신호는, 데이터 집합에 포함되는 모든 피실험자에 공통인 특징을 제거함으로써, 전자 생체 서명 템플릿의 집합으로 변환되어서, 피실험자 고유의 구별되는 특징을 강화한다.
바람직한 실시예에 있어서, 시스템은 대평균 심전도 템플릿을 생성하는데, 이것은 피실험자의 전체 풀(pool)의 정규화된 심전도 신호를 동기적으로 평균함으로써 계산된다. 대평균은 전술한 공통 특징을 나타내며 각 심전도 신호로부터 대평균을 뺌으로써 별개의 피실험자 고유의 전자 생체 템플릿 서명을 산출한다. 대안적인 실시예에 있어서는, 주요 성분 분석 또는 웨이블릿 분해와 같은, 공통 특징을 제거하기 위한 다른 수단이 사용될 수 있다.
다른 바람직한 실시예에 있어서, 위의 데이터베이스를 몇 개의 부분집합(서 브셋: subset)으로 분할하여 부분집합내(intra-subset) 유사성과 부분집합간(inter-subset) 상이성을 최대화함으로써, 몇 개의 분명한 대평균을 산출한다. 부분집합으로의 분할은, 선형분류기, 베이지안(bayesian) 분류기, 퍼지(fuzzy) 분류기 또는 신경망(neural network)과 같은 통상적인 패턴 분류 기술을 이용하여 수행될 수 있다. 부분집합으로의 분할은 대규모의 데이터베이스의 경우에 유용한데, 심전도 신호 사이에서의 유사성의 적절한 표현으로서 대평균의 유효성을 보증하는 것뿐만 아니라 탐색 절차를 단순하고 짧게 할 수 있다.
도 4는, 데이터베이스에 참가하는 20 명의 피실험자의 풀(pool)로부터 구성되는 대평균의 예를 도시한다.
도 5는 심전도 신호의 10개의 예를 도시하고, 도 6은, 데이터베이스에 포함된 모든 피실험자에 공통인 특징을 제거함으로써, 위의 심전도 신호로부터 얻은 심전도 템플릿 서명을 도시한다. 특히, 도 6의 각 서명은, 도 5의 대응하는 신호로부터 도 4의 파형을 뺌으로써 얻어진다. 원래의 심전도 신호는 매우 유사한 반면에, 얻어진 심전도 서명은 현저하게 두드러진 차이를 나타내는 것을 알 수 있다. 이러한 차이가, 고유의 독특한 심전도 상이성을 반영하는 것으로 알려졌으며, 이러한 상이성이 E-BioID 시스템의 인식 능력의 기초가 된다.
인식 단계
인식 단계에서는, 등록 단계에서의 방법과 유사한 방법으로, 피실험자가 시스템과 상호 작용하지만, 몇 분 단위의 더 짧은 기록 시간으로 충분하다.
바람직한 실시예에 있어서, 시스템은 검증 절차(폐쇄 탐색)를 실행한다. 즉, 시스템은 획득한 신호를 처리하고, 전자 생체 피실험자 서명을 형성하고, 서명을 맥박 속도에 따라 조절하고, 조절된 전자 생체 서명을 피실험자의 등록된 전자 생체 서명 템플릿과 비교한다.
다른 실시예에 있어서, 시스템은 식별 절차(개방 탐색)를 실행한다. 즉, 시스템은 비교 처리를 전체 또는 분할된 데이터베이스에 대하여 반복하여, 매칭되는 신원의 식별을 제공한다.
비교 처리
바람직한 실시예에 있어서, 전자 생체 서명
Figure 112008078307827-PAT00001
와 전자 생체 서명 템플릿
Figure 112008078307827-PAT00002
사이의 상관 계수
Figure 112008078307827-PAT00003
의 계산에 의하여 다음과 같이 비교가 실행 된다.
Figure 112008078307827-PAT00004
상관 계수는 제곱되고, 그 원래의 부호를 유지한다. 즉,
Figure 112008078307827-PAT00005
. 대안적인 실시예에 있어서는, 비교는, 전자 생체 서명 사이의 RMS 에러와 같은 다른 유사성 측정에 기초할 수도 있다.
폐쇄 탐색 또는 개방 탐색과 같은 동작 모드에 따라서는, 비교는 하나 또는 몇 개의 상관 계수를 만들 수 있다. 폐쇄 탐색 모드에서는, 부호가 유지된 제곱 상관 계수
Figure 112008078307827-PAT00006
가 인식 결정을 위하여 사용된다. 즉, 미리 설정된 임계치보다 큰 값은 양(+)의 식별 또는 매칭으로 간주되고; 경계선, 임계치 근접 값은 확장된 또는 반복된 기록에 대한 필요성을 나타낼 수 있다. 개방 탐색 모드에서는, 가장 높은 계수가 선택된 임계치 이상이라면, 모든 부호가 유지된 제곱 상관 계수 가운데 가장 큰 부호 유지 제곱 상관 계수가 가장 적당한 피실험자 식별자를 제공한다.
미리 설정된 임계치는 요구되는 신뢰 레벨로부터 얻어진다. 즉, 더 높은 희망 신뢰 레벨은 더 높은 임계치를 요구한다. 일실시예에서, 0.8보다 큰 부호 유지 제곱 상관 값은 매칭의 특징이고, 0.7보다 낮은 값은 비매칭의 특징이다. 따라서, 0.8보다 큰 부호 유지 제곱 상관 값은 진정한 매칭으로 간주되고, 0.7보다 작은 값은 비매칭으로 간주될 수있다.
도 7의 상부 도면은 부호 유지 제곱 상관 값의 분산 플롯을 도시하고, 0.8 임계치는 파선으로 되어있다. 매칭(원들로 표시)과 비매칭(별들로 표시) 사이의 명확한 차이는 분명하다. 나머지 두 도면의 히스토그램은, E-BioID 시스템의 강력한 인식 능력의 다른 관점을 제공하며, 여기서 매칭이 1.0(완전 상관) 주변에서 조밀하게 분포되어 있는 반면 비매칭은 0 값(상관 없음)의 주변에 집중되어 있는 것을 알 수 있다.
대안적인 실시예에 있어서, 하나 이상의 거리측정을 이용하는 다중 파라미터 기술(예를 들면, 퍼지 논리 기술)과 같은 보다 복잡한 결정 기술이 사용될 수 있고, 예를 들면, 다중 상관 값은 세그먼트화 데이터 분석(segmented data analysis)으로부터 얻어질 수 있다.
바람직한 실시예에 있어서, 심전도 신호에 있어서 변화가 발생하였을 경우 심전도 신호를 피실험자의 데이터베이스 파일에 추가함으로써, 시간에 따른 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 이어지는 인식에서, 시스템은 새로이 얻어진 신호를 처리하고, 맥박 속도를 계산하고, 전자 생체 피실험자 서명을 형성하고, 가장 유사한 맥박 속도를 가지는 등록 전자 생체 서명 템플릿을 선택하고, 새로운 전자 생체 서명을 선택된 등록 전자 생체 서명 템플릿과 비교한다.
다른 바람직한 실시예에 있어서, 시스템은, 등록 피실험자 심전도 신호에서의 가능한 변화를 추적하기 위하여, 장기간의 시스템 동작동안 얻어지는 신호를 이용하고, 일관된 변화가 발생하는 경우, 이러한 변화를 반영하기 위해 등록 신호는 자동적으로 조절된다. 이러한 추적 절차는 장기간에 걸쳐서의 심전도 신호의 점진적인 변화를 보상하지만, 임상의 심장 조건과 관련되어 기대되는 것과 같은 빠르고 급격한 변화는 보상하지 않는다. 다른 실시예에 있어서, 그러한 급격한 변화는 피실험자에게 의학 자문에 대한 필요성을 나타내도록 보고될 것이다.
예: 등록(ENROLLMENT) 알고리즘
다음은 등록 단계를 위한 예시적인 알고리즘이다.
i
Figure 112008078307827-PAT00007
은
Figure 112008078307827-PAT00008
번째 새로운 피실험자의 20 초, 250Hz로 계수화된 샘플을 나타내고,
Figure 112008078307827-PAT00009
은 시간의 이산적인 단위이다.
ii.
Figure 112008078307827-PAT00010
은 4Hz - 40Hz 범위 대역통과 필터링된다.
iii. 필터링된 신호는
Figure 112008078307827-PAT00011
로 표시된다.
iv. QRS 복합체에 대해 필터링된 신호
Figure 112008078307827-PAT00012
를 탐색하고, 'R'피크(peak)를 앵커(anchor) 지점으로서 식별한다.
v. 필터링된 신호
Figure 112008078307827-PAT00013
는 양(+)의 'R'피크(peak)를 얻기 위해 유지되거나 또는 반전된다.
vi. 식별된 QRS 복합체는 카운트되어 평균 맥박 속도 판독
Figure 112008078307827-PAT00014
을 설정한다.
vii. 필터링된 신호
Figure 112008078307827-PAT00015
는 앵커 지점 주변에서 세그먼트(segment)화되고, 각 'R' 앵커 지점 전의 50 개의 샘플 및 그 지점 후의 90 개의 샘플을 취한다.
viii. 각 데이터 세그먼트는 'R' 앵커 지점의 크기에 의해 정규화된다.
ix. 세그먼트는 앵커 지점 주변에서 정렬되고 평균을 하여, 피실험자 심전도 신호
Figure 112008078307827-PAT00016
를 생성한다.
x. 피실험자 심전도 신호
Figure 112008078307827-PAT00017
는, 평균 맥박 속도
Figure 112008078307827-PAT00018
에 따라서 조절되고, 'P' 및 'T' 지연(latency)들을 맥박 속도에 따라서 정규화한다. 조절된 심전도 신호는
Figure 112008078307827-PAT00019
으로 표시된다.
xi. 맥박 속도가 조절된 피실험자의 심전도 신호
Figure 112008078307827-PAT00020
가 데이터베이스에 추가되고 대평균
Figure 112008078307827-PAT00021
에 도입된다.
xii. 시스템 데이터베이스에 저장된 맥박 속도 조절 심전도 신호의 각각으로부터 대평균
Figure 112008078307827-PAT00022
을 뺌으로써, 전자 생체 서명
Figure 112008078307827-PAT00023
의 집합이 만들어진다.
예: 인식(RECOGNITION) 알고리즘
다음은 인식 단계를 위한 예시적인 알고리즘이다.
i.
Figure 112008078307827-PAT00024
은 시험된 피실험자의 10 초, 250Hz로 계수화된 샘플을 나타낸다.
ii.
Figure 112008078307827-PAT00025
은 4Hz - 40Hz의 범위에서 대역통과 필터링된다.
iii. 필터링된 신호는
Figure 112008078307827-PAT00026
로 표시된다.
iv. QRS 복합체의 위치들에 대해 필터링된 신호
Figure 112008078307827-PAT00027
를 탐색하고, 'R'피크(peak)를 앵커(anchor) 지점으로서 사용한다.
v. 필터링된 신호
Figure 112008078307827-PAT00028
는 양(+)의 'R'피크(peak)를 얻기 위해 유지되거나 또는 반전된다.
vi. 식별된 QRS 복합체는 카운트되어 평균 맥박 속도 판독
Figure 112008078307827-PAT00029
을 설정한다.
vii. 필터링된 신호
Figure 112008078307827-PAT00030
는 앵커 지점 주변에서 세그먼트(segment)화되고, 각 앵커 지점 전의 50 개의 샘플 및 그 지점 후에 90 개의 샘플을 취한다.
viii. 조각은 앵커 지점 주변에서 정렬되고 평균을 하여 피실험자 심전도 신호
Figure 112008078307827-PAT00031
를 생성한다.
ix. 피실험자 심전도 신호
Figure 112008078307827-PAT00032
는, 평균 맥박 속도
Figure 112008078307827-PAT00033
에 따라서 정규화되고, 맥박 속도로 조절된 심전도 신호는
Figure 112008078307827-PAT00034
로 표시된다.
x. 전자 생체 서명
Figure 112008078307827-PAT00035
은 맥박 속도로 조절된 심전도 신호
Figure 112008078307827-PAT00036
로부터 대평균
Figure 112008078307827-PAT00037
을 뺌으로써, 만들어진다.
xi. 전자 생체 서명
Figure 112008078307827-PAT00038
과 모든 등록 전자 생체 서명
Figure 112008078307827-PAT00039
사이의 상관 계수는 계산 및 제곱되고, 그 원래의 산술 부호를 유지한다.
xii. 최대 부호 유지 제곱 상관 값이 선택되고 미리 설정된 임계치와 비교된다.
xiii. 선택된 최대 부호 유지 제곱 상관 값이 미리 설정된 임계치보다 크면, 양(+)의 매칭이 표시되고 피실험자는 식별된다.
따라서, 전자 생체 신원 인식을 위한 심전도 신호의 획득, 처리 및 분석 방법 및 장치는 후속하는 등록 및 인식 단계의 어떠한 부분집합도 포함할 수 있다.
등록(ENROLLMENT)
피실험자로부터의 심전도 신호의 획득, 계수화 및 저장;
a. 심전도 신호 데이터베이스의 형성;
b. 심전도 신호 유사성에 기초하여 템플릿 데이터베이스를 몇 개의 부분 집합으로 분할;
c. 하나 이상의 대평균을 생성;
d. 피실험자 고유의 전자 생체 서명을 유도.
인식(RECOGNITION)
검증(VERIFICATION)
새로이 포착된 전자 생체 서명은 피실험자 고유의 등록 생체 서명 템플릿과 비교된다.
e. 새로이 포착된 피실험자 전자 생체 서명을 관련 저장 전자 생체 서명 템플릿과 상관 및 신뢰(confidence) 분석함.
f. 인식 결과의 표시 및 등기 및/또는 물리적 또는 가상 근거리/원거리 기구의 가동.
식별(IDENTIFICATION)
새로이 포착된 전자 생체 서명은 데이터베이스에 참여하는 모든 전자생체 서명 템플릿과 비교된다.
g. 새로이 포착된 피실험자 전자 생체 서명을 모든 저장된 전자 생체 서명 템플릿과 상관 및 신뢰(confidence) 분석함.
h. 인식 결과의 표시 및 등기 및/또는 물리적 또는 가상 근거리/원거리 기구의 가동.
전술한 특정 실시예는 발명의 일반적인 본질을 완전히 밝혀서, 현재의 지식을 적용함으로써, 과도한 실험 없이 또한 일반적 개념으로부터 벗어남 없이 그러한 특정 실시예를 다양한 응용에 적용할 수 있고, 따라서, 그러한 적용 및 수정은 개시된 실시예의 균등물의 범위 및 의미 내에서 이해되어야 한다. 본 명세서에 사용된 표현 및 용어는 설명하기 위한 목적이고 제한하기 위한 것은 아니다. 다양한 개시된 가능을 수행하기 위한 수단, 재료 및 단계는, 본 발명으로부터 벗어남 없이 다양한 대안적인 형태를 가질 수 있다.
따라서 기능 설명에 이은 "...하기 위한 수단" 및 "...를 위한 수단"의 표현 또는 임의의 방법 단계 언어는, 위의 명세서 및/또는 아래의 청구항에서 기재된 바와 같이, 모든 구조적, 물리적, 화학적 또는 전기적 구성 요소 또는 구조 또는, 본 명세서에 개시된 실시예와 정확하게 균등인지 여부와 상관없이, 다시 말하면, 동일한 기능을 수행하기 위한 다른 수단 혹은 단계가 사용될 수 있는, 인용된 기능을 수행하는 현재 또는 미래에 존재할 수 있는 모든 방법 단계를 정의 및 포함하기 위한 의도이고; 그러한 표현은 그 최대의 넓은 범위로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 신호 획득 모듈, 신호 처리 모듈 및 출력 모듈을 포함하는 본 발명에 따른 시스템의 단순화된 블록도.
도 2는 도 1의 시스템의 신호 획득 모듈의 실시예의 블록도.
도 3은 도 1의 시스템의 신호 처리 모듈의 실시예의 블록도.
도 4는 템플릿(template)으로서 사용될 수 있는, 20 명 피실험자의 데이터베이스로부터 계산된, 대평균(grand-average) 심전도 신호 파형을 보여주는 도면.
도 5는 데이터베이스에 포함하고 도 4의 평균 파형에 기여하는 10 명의 피실험자의 심전도 신호 파형의 집합을 도시한 도면.
도 6은, 도 5의 신호 파형으로부터 얻은 전자 생체 서명 파형 또는 템플릿의 집합을 도시한 도면.
도 7은, 도 4의 대평균 파형에 기여하는 20 명의 피실험자의 부호 유지 제곱 상관도 값의 분산 플롯 및 분포 히스토그램을 도시한 도면.

Claims (4)

  1. 개체를 식별하기 위한 방법에 있어서,
    특정 개체의 심장박동 패턴의 표현과 복수 개체의 심장박동 패턴의 공통 특징의 저장된 표현과의 차이를 계산함으로써, 상기 특정 개체를 식별하는 제 1 생체 서명(biometric signature)을 생성 및 저장하는 단계;
    상기 생성 및 저장 단계 이후, 선택된 개체의 심장박동 패턴의 표현을 획득하고, 상기 선택된 개체의 심장박동 패턴의 표현과 복수 개체의 심장박동 패턴의 공통 특징의 저장된 표현과의 차이를 계산함으로써, 제 2 생체 서명을 생성하는 단계; 및
    상기 선택된 개체가 상기 특정 개체인지를 결정하기 위하여, 상기 제 2 생체 서명을 상기 제 1 생체 서명과 비교하는 단계
    를 포함하는 개체 식별 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 개체 식별 방법은, 성공적인 인식 이후 제한된 시간 동안 동작 가능하고 그 이후로는 다음의 성공적인 인식이 수행될 때까지 동작 불가능한 스마트 카드에서 수행되는 개체 식별 방법.
  3. 개체를 식별하기 위한 장치에 있어서,
    특정 개체의 심장박동 패턴의 표현과 복수 개체의 심장박동 패턴의 공통 특징의 저장된 표현과의 차이를 계산함으로써, 상기 특정 개체를 식별하는 제 1 생체 서명을 생성 및 저장하는 수단;
    상기 제 1 생체 서명이 생성 및 저장된 이후, 선택된 개체의 심장박동 패턴의 표현을 획득하고, 상기 선택된 개체의 심장박동 패턴의 표현과 복수 개체의 심장박동 패턴의 공통 특징 평균의 저장된 표현과의 차이를 계산함으로써 제 2 생체 서명을 생성하는 수단; 및
    상기 선택된 개체가 상기 특정 개체인지를 결정하기 위하여, 상기 제 2 생체 서명을 상기 제 1 생체 서명과 비교하는 수단
    을 포함하는 개체 식별 장치.
  4. 개체를 식별하기 위한 방법으로서,
    특정 개체의 심장박동 패턴의 표현과 심장박동 패턴들의 공통 특징의 분석적 표현간의 차이를 계산함으로써 상기 특정 개체를 식별하는 제 1 생체 서명(biometric signature)을 생성 및 저장하는 단계;
    상기 생성 단계 이후, 선택된 개체의 심장박동 패턴의 표현을 획득하고, 상기 선택된 개체의 심장박동 패턴의 표현과 심장박동 패턴들의 공통 특징의 분석적 표현 간의 차이를 계산함으로써, 제 2 생체 서명을 생성하는 단계; 및
    상기 선택된 개체가 상기 특정 개체인지를 결정하기 위하여, 상기 제 2 생체 서명을 상기 제 1 생체 서명과 비교하는 단계
    를 포함하는 개체 식별 방법.
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