KR20180126949A - ECG Template Detection Method of Wearable Device for Personal Authentication - Google Patents

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Abstract

An electrocardiogram (ECG) template detection method of a wearable device for personal authentication is provided. According to an embodiment of the present invention, a bio-signal template detection method includes the steps of: detecting a bio-signal template candidate corresponding to a feature for identifying an individual person; estimating a position and a peak value of the detected bio-signal template candidate; and adding the bio-signal template candidate as a bio-signal template when the position of the bio-signal template candidate and a position of the bio-signal template satisfy a specific condition, and the peak value of the bio-signal template candidate and a peak value of the bio-signal template satisfy a specific condition. Accordingly, a stable ECG template can be extracted.

Description

개인인증을 위한 웨어러블 디바이스의 ECG 템플릿 검출 방법{ECG Template Detection Method of Wearable Device for Personal Authentication}[0001] The present invention relates to an ECG template detection method for a wearable device for personal authentication,

본 발명은 생체신호의 일종인 ECG 신호를 이용하여 개인인증을 수행하는 웨어러블 디바이스에서 개인을 구별하는 특징(feature)인 ECG 템플릿을 검출하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for detecting an ECG template, which is a feature that distinguishes an individual, from a wearable device that performs personal authentication using an ECG signal, which is a type of a biological signal.

홍체인식 및 지문인식과 같이 생체정보 활용한 개인인증 방식이 지금까지 연구되어 왔고, 최근 들어 스마트폰을 중심으로 금융거래에까지 활용되는 등 핀테크(Fintech)의 중심 기술로 발전 중이다. 하지만, 홍체 및 지문인식과 같은 생체정보 기반의 종래의 기술은 타인의 의해 위변조가 용이한 단점이 있다. 특히, 지문의 경우에 다양한 방법으로 개인의 동의 없이 취득이 가능하기 때문에 도용에 취약하며, 홍채인식의 경우에도 기본적인 원리는 피사체의 홍체를 촬영하는 것이라 피사체가 시진인 경우를 구별하기 쉽지 않다. Fingerprint recognition and fingerprint recognition have been studied up to now and have been developed as the core technology of Fintech which is widely used in financial transactions mainly in smart phones. However, the conventional technology based on biometric information such as iris and fingerprint recognition has a disadvantage that it is easily forged by others. In particular, in the case of fingerprints, it is vulnerable to theft because it can be acquired without the consent of the individual in various ways. In the case of iris recognition, the basic principle is to photograph the iris of the subject.

이러한 문제점들을 보완하기 위한 방식으로 ECG, EEG, EMG 등의 생체신호와 개인의 피부정보를 이용한 방식들이 최근 활발히 연구되고 있다. 특히, ECG의 경우에 개인마다 심장이 모양이 다르며, 이에 따라 심장에 의해 생성되는 ECG 신호도 개인마다 다르다는 것이 연구를 통해 확인되었으며 더 나아가 이 ECG 신호를 이용하여 높은 정확도로 개인을 구별할 수 있다는 연구결과가 발표되었다. In order to overcome these problems, bio-signals such as ECG, EEG, and EMG and methods using individual skin information have been actively studied. In particular, in the case of ECG, the shape of the heart is different for each individual, and thus the ECG signal generated by the heart is different for each individual. Thus, the ECG signal can be used to distinguish individuals with high accuracy The results of the study were published.

ECG 기반의 개인인증 방식은 크게 온라인(On-line) 방식과 오프라인(Off-line) 방식으로 나눌 수 있다. 온라인 방식은 ECG 샘플을 취득하면서 신호처리를 수행하고 인증을 위한 최종 ECG 템플릿을 획득하는 방식으로, 샘플 단위로 신호처리를 수행하기 때문에 신호의 변화에 대응하기 쉬운 장점이 있으나 검출 문턱 값(detection threshold) 등 검출을 위한 파라미터의 수렴이 느린 단점이 있다. 반면, 오프라인 방식은 처리하고자 하는 길이(시간)만큼 ECG 샘플을 미리 취득하여 메모리에 저장해 놓고, 한꺼번에 처리하는 방식으로 전체 신호의 특징을 파악하기 용이한 장점이 있어 검출 파라미터의 결정을 빠르게 수행할 수 있는 장점이 있지만, 온라인 방식에 비하여 큰 크기의 메모리를 요구한다.ECG-based personal authentication schemes can be divided into on-line and off-line schemes. The on-line method is a method of performing signal processing while acquiring an ECG sample and acquiring a final ECG template for authentication. Since the signal processing is performed on a sample basis, there is an advantage that it is easy to cope with a change of a signal, but a detection threshold ) And the convergence of parameters for detection is slow. On the other hand, the off-line method is advantageous in that it is easy to grasp the characteristics of the entire signal by acquiring ECG samples in advance for the length (time) to be processed and storing the ECG samples in a memory and processing them all at once, However, it requires a large memory size compared with the online method.

도 1은 전형적인 ECG 템플릿 취득을 위한 QRS 검출기를 도시한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a QRS detector for a typical ECG template acquisition.

ECG 신호는 P, Q, R, S, T라 명명된 변곡점을 기준으로 구분되며, 그 중에서도 R 피크는 육안으로도 구별이 가능할 정도로 다른 파에 비하여 큰 값을 표출된다. R 피크와 다음 R 피크까지의 간격은 심박수를 결정한다.The ECG signal is classified based on inflection points named P, Q, R, S, and T. Among them, the R peak has a larger value than other waves so that it can be distinguished by the naked eye. The interval between the R peak and the next R peak determines the heart rate.

도 1에서 보는 바와 같이 전-처리 및 후-처리를 거쳐 R 피크를 중심으로 ECG 템플릿 추출한다. 후처리에 사용되는 방식으로는 1차 derivative 필터 기반의 Pan-Tompkins 알고리즘이 주로 사용된다.As shown in FIG. 1, an ECG template is extracted around the R peak through pre-processing and post-processing. The first derivative filter-based Pan-Tompkins algorithm is mainly used for the post-processing.

도 2는 R 피크를 검출하는 과정을 도시한 것이다. Pan-Tompkins 알고리즘은 다음 그림과 같이 문턱값을 상방으로 교차하는 지점과 하방으로 교차하는 지점의 사이의 영역에 R 피크가 존재한다고 할 수 있으며, 이 영역에서 피크를 검색하면 R 피크값 및 위치를 찾는다. R 피크의 탐색 후 R 피크를 중심으로 P, Q, R, S, T wave가 포함된 ECG 템플릿을 검출한다.FIG. 2 shows a process of detecting an R peak. The Pan-Tompkins algorithm can be considered to have an R-peak in the region between the intersections of the upward and downward crossings, as shown in the following figure. When the peak is found in this region, the R-peak value and position Find. After the detection of the R peak, the ECG template including the P, Q, R, S, and T waves is detected around the R peak.

피크 검출 방식은 기본적으로 문턱값을 기반으로 하고 있기 때문에 이 문턱값의 설정에 민감하게 반응한다. 오프라인 방식의 경우에 일반적으로 문턱값 결정하는 기준은 이동평균값의 출력, xma[n]의 전체 샘플, N에 대한 평균값이다. Since the peak detection method is basically based on the threshold value, it responds sensitively to the setting of the threshold value. In the off-line case, the threshold for determining the threshold value is the average of the output of the moving average value, the entire sample of x ma [n], and N.

[수학식 1][Equation 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서 α는 가중치를 나타낸다. Where a represents a weight.

하지만, 수학식 1의 문턱값 기반의 검출 방식은 큰 신호를 우선적으로 검출하게 된다. 따라서, 도 3 및 도 4와 같이 측정 중 움직임 등에 의해 취득 신호가 왜곡된 경우에 정상적인 R 피크는 검출하지 못하고, 비정상적인 피크가 검출되어 결론적으로는 검출에 실패한다. 등록과정에서는 잡음을 줄이기 위해서 통상 20초 이상의 신호를 취득 후 처리하는데, 이 20초 동안에 움직임이 발생하면 검출에 영향을 줄 수 있다.However, the threshold-based detection method of Equation (1) preferentially detects a large signal. Therefore, when the acquired signal is distorted due to motion or the like during measurement as shown in Figs. 3 and 4, a normal R peak can not be detected, and abnormal peaks are detected, and consequently, detection fails. In order to reduce the noise, the registration process generally takes a signal of 20 seconds or longer. After 20 seconds, if motion occurs, it may affect the detection.

습식 전극을 피부에 접착하여 고정하는 의료용 ECG 시스템과 달리 손가락을 이용하여 필요시에만 건식전극에 잠깐 접촉하는 방식을 채택하는 웨어러블 디바이스의 경우 접촉이 불안정할 수 있으며, 미세한 움직임에도 큰 잡음이 발생할 수 있다.Unlike a medical ECG system in which a wet electrode is adhered and fixed to the skin, a wearable device that uses a finger to temporarily touch the dry electrode only when necessary may cause unstable contact and cause a large noise even in a fine movement have.

자이로 센서 및 가속도 센서가 장착된 웨어러블 디바이스의 경우에 이들 센서를 통해 움직임을 감지하고 움직임이 감지된 순간에 취득된 데이터를 사용하지 않는 방법을 고려해 볼 수 있으나, ECG 신호가 불안정해지는 이유 중 큰 부분이 센서가 장착되지 않은 손가락의 접촉이 불안정하기 때문이기에 큰 성능의 개선을 이룰 수 없다.In the case of a wearable device equipped with a gyro sensor and an acceleration sensor, it is possible to consider a method of detecting movement through these sensors and not using the acquired data at the moment of motion detection. However, Since the contact of the finger with no sensor is unstable, a great improvement in performance can not be achieved.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 생체신호의 일종인 ECG 신호를 이용하여 개인인증을 수행하는 웨어러블 디바이스에서, 안정적인 ECG 템플릿을 추출하기 위해 왜곡된 신호 영역을 검출하고 제거하는 방법을 제공함에 있다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a wearable device that performs personal authentication using an ECG signal, which is a type of a biological signal, in order to extract a stable ECG template, And a method for detecting and removing regions.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 생체신호 템플릿 검출 방법은, 개인을 구별하는 특징에 해당하는 생체신호 템플릿 후보를 검출하는 단계; 검출된 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 위치를 산정하는 단계; 및 생체신호 템플릿 후보의 위치와 생체신호 템플릿의 위치가 제1 조건을 만족하고, 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 생체신호 템플릿의 피크값이 제2 조건을 만족하면, 생체신호 템플릿 후보를 생체신호 템플릿으로 추가하는 단계;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for detecting a bio-signal template, comprising: detecting a bio-signal template candidate corresponding to a feature that distinguishes an individual; Calculating a peak value and a position of the detected biometric signal template candidate; And when the position of the biomedical signal template candidate and the position of the biomedical signal template satisfy the first condition and the peak value of the biomedical signal template candidate and the peak value of the biomedical signal template satisfy the second condition, As a template.

그리고, 제1 조건은, L-Lp>Ti 이고, 여기서, L은 생체신호 템플릿 후보의 위치이고, Lp는 생체신호 템플릿의 위치이며, Ti는 임계 간격이며, 제2 조건은, abs(R-Rp)<βRp 이고, 여기서, R은 생체신호 템플릿 후보의 피크값이고, Rp는 생체신호 템플릿의 피크값이며, 0<β<1일 수 있다.The first condition is LL p > T i , where L is the position of the bio-signal template candidate, L p is the position of the bio-signal template, T i is the critical interval, and RR p) <βR p, where, R may be a peak value of the template candidate biological signals, R p is the peak value of the biological signal template, 0 <β <1.

또한, 제1 조건 또는 제2 조건을 만족하지 않으면, 생체신호 템플릿 후보를 제거하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In addition, if the first condition or the second condition is not satisfied, the step of removing the candidate biomedical signal template may further include the step of removing the candidate biomedical signal template.

그리고, 검출 단계, 산정 단계 및 추가 단계는, 생체신호 템플릿의 개수가 정해진 개수가 될 때까지 반복할 수 있다.The detecting step, the calculating step, and the adding step can be repeated until the number of the biometric signal templates becomes a predetermined number.

또한, 생체신호 템플릿은, 다수의 후보 생체신호 템플릿들 중 피크값이 중앙값인 후보 생체신호 템플릿일 수 있다.The biometric signal template may be a candidate biometric signal template having a peak value among a plurality of candidate biometric signal templates.

그리고, 다수의 후보 생체신호 템플릿들은, 인접한 후보 생체신호 템플릿과 간격이 정해진 임계 간격 미만인 후보 생체신호 템플릿들일 수 있다.The plurality of candidate biometric signal templates may be candidate biometric signal templates that are spaced from the adjacent candidate biometric signal template and whose intervals are less than the critical interval.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체신호 템플릿 검출 방법은, 임시 문턱값을 설정하는 단계; 임시 문턱값을 상방으로 교차하는 인덱스와 하방으로 교차하는 인덱스 간 간격이 정해진 제1 간격 보다 크면, 인덱스들 사이의 영역을 왜곡 영역에 추가하는 단계;를 더 포함하고, 검출 단계는, 왜곡 영역을 제외한 영역에서 생체신호 템플릿 후보를 검출할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for detecting a bio-signal template, the method comprising: setting a temporary threshold value; And adding an area between the indices to the distortion area if the index crossing the temporary threshold value upwardly and the interval between the indexes crossing downward is larger than the first predetermined gap, The biometric signal template candidate can be detected in the excluded region.

그리고, 임시 문턱값을 하방으로 교차하는 제1 영역의 인덱스와 임시 문턱값을 상방으로 교차하는 제2 영역의 인덱스 간 간격이 정해진 제2 간격 보다 작으면, 제1 영역과 제2 영역을 하나의 영역으로 간주할 수 있다.If the index of the first area crossing the temporary threshold value downward and the index interval of the second area crossing the temporary threshold value are smaller than the predetermined second interval, It can be regarded as an area.

또한, 설정 단계 및 추가 단계는, 추가되는 왜곡 영역이 없는 경우, 왜곡 영역을 제외한 영역에서 이동 평균값이 이전에 계산된 이동 평균값과 특정 오차 내에 있는 경우 또는 최대 반복 횟수 만큼 반복된 경우에, 반복을 중단할 수 있다.In addition, the setting step and the adding step may be repeatedly performed when there is no added distortion area, when the moving average value in the area excluding the distortion area is within a specific error with the previously calculated moving average value, or repeated by the maximum number of iterations You can stop.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 개인 인증 장치는, 개인을 구별하는 특징에 해당하는 생체신호 템플릿 후보를 검출하고, 검출된 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 위치를 산정하며, 생체신호 템플릿 후보의 위치와 생체신호 템플릿의 위치가 제1 조건을 만족하고, 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 생체신호 템플릿의 피크값이 제2 조건을 만족하면, 생체신호 템플릿 후보를 생체신호 템플릿으로 추가하는 검출부; 및 검출부에서 검출한 생체신호 템플릿들을 이용하여 개인인증을 수행하는 연산부;를 포함한다.Meanwhile, the personal authentication apparatus according to another embodiment of the present invention detects a candidate of a biometric signal template corresponding to a feature that distinguishes an individual, calculates a peak value and a position of the detected biometric signal template candidate, If the position of the candidate and the position of the bio-signal template satisfy the first condition, and the peak value of the bio-signal template candidate and the peak value of the bio-signal template satisfy the second condition, the bio-signal template candidate is added as the bio- A detection unit; And an operation unit for performing personal authentication using the biometric signal templates detected by the detection unit.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 생체신호 템플릿 검출 방법은, 생체신호 템플릿 후보의 위치와 생체신호 템플릿의 위치가 제1 조건을 만족하고, 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 생체신호 템플릿의 피크값이 제2 조건을 만족하면, 생체신호 템플릿 후보를 생체신호 템플릿으로 추가하는 단계; 및 제1 조건 또는 제2 조건을 만족하지 않으면, 생체신호 템플릿 후보를 제거하는 단계;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for detecting a biomedical signal template, the method comprising: detecting a position of a biomedical signal template candidate and a position of the biomedical signal template satisfying a first condition, Adding a biosignal template candidate as a biosignal template if the peak value satisfies the second condition; And removing the bio-signal template candidate if the first condition or the second condition is not satisfied.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 개인 인증 장치는, 생체신호 템플릿 후보의 위치와 생체신호 템플릿의 위치가 제1 조건을 만족하고, 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 생체신호 템플릿의 피크값이 제2 조건을 만족하면, 생체신호 템플릿 후보를 생체신호 템플릿으로 추가하고, 제1 조건 또는 제2 조건을 만족하지 않으면, 생체신호 템플릿 후보를 제거하는 검출부; 및 검출부에서 검출한 생체신호 템플릿들을 이용하여 개인인증을 수행하는 연산부;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a personal authentication apparatus including a biometric signal template candidate position and a biometric signal template position satisfying a first condition, wherein a peak value of the biometric signal template candidate and a peak value A detection unit for adding the biometric signal template candidates to the biometric signal template and removing the biometric signal template candidate if the first or second condition is not satisfied; And an operation unit for performing personal authentication using the biometric signal templates detected by the detection unit.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 웨어러블 디바이스가 상용화될 경우에 도용 위험성이 낮은 인증수단을 제공할 수 있으며, 전자 사원증, 도어락, 금융분야 등에 적용이 가능하다.INDUSTRIAL APPLICABILITY As described above, according to the embodiments of the present invention, when the wearable device is commercialized, it is possible to provide an authentication means with a low risk of being stolen, and it is applicable to an electronic employee's identity card, door lock, financial field, and the like.

또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 기존의 지문 및 홍체 등과 같이 도용 위험성이 비교적 높지만 우수한 성능을 제공하는 방식과 결합하여 사용할 경우에 도용 위험성은 낮추고 오인 확률을 낮출 수 있는 장점이 있다. In addition, according to embodiments of the present invention, there is an advantage that the risk of theft is lowered and the probability of misapprehension is lowered when the method is used in combination with a method of providing high performance although the risk of theft is comparatively high, such as existing fingerprint and iris.

그리고, 본 발명의 실시예들에 따르면, 웨어러블 디바이스 등 연산능력이 제한적인 임베디드 시스템에서도 안정적인 성능을 제공할 수 있다.In addition, according to the embodiments of the present invention, it is possible to provide stable performance even in an embedded system having a limited computing capability such as a wearable device.

도 1은 전형적인 QRS 검출기 블록도,
도 2는 R 피크 검출 방법,
도 3은 검출 실패를 유발하는 순간잡음을 예시한 도면,
도 4는 검출 실패를 유발하는 영역 왜곡을 예시한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 순간잡음 제거 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 6은 왜곡 영역 검출 방법의 설명에 제공되는 도면,
도 7은, 도 6에 의해 왜곡 영역이 제거된 후의 신호,
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 왜곡영역 검출 방법의 순서도, 그리고,
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 ECG 기반의 개인인증을 위한 웨어러블 디바이스의 블럭도이다.Figure 1 is a block diagram of a typical QRS detector,
2 shows the R peak detection method,
FIG. 3 illustrates instantaneous noise that causes detection failure; FIG.
Figure 4 illustrates area distortion causing detection failure;
FIG. 5 is a flowchart illustrating an instantaneous noise canceling method according to an embodiment of the present invention. FIG.
FIG. 6 is a diagram provided in the description of the distortion area detecting method,
FIG. 7 shows the signal after the distortion area has been removed by FIG. 6,
8 is a flowchart of a distortion area detecting method according to another embodiment of the present invention,
9 is a block diagram of a wearable device for ECG-based personal authentication according to another embodiment of the present invention.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

본 발명의 실시예에서는 웨어러블 디바이스 등과 같이 건식전극을 활용하여 ECG 신호를 취득하는 시스템에서 ECG 템플릿을 취득하여 개인인증에 이용할 경우에, 불안정한 접촉에 의한 신호왜곡을 효과적으로 검출하고 제거하는 방식을 제시한다.The embodiment of the present invention proposes a method for effectively detecting and eliminating signal distortion due to unstable contact when acquiring an ECG template in a system for acquiring an ECG signal using a dry electrode such as a wearable device for personal authentication .

실제 ECG 측정을 통해 분석해 본 결과, 움직임에 의한 ECG 신호의 왜곡은 앞서 설명한 바와 같이 아주 좁은 폭으로 발생되는 순간잡음과 특정 영역이 광범위하게 왜곡되는 잡음으로 구분할 수 있다.As a result of analyzing through the actual ECG measurement, the distortion of the ECG signal due to the motion can be divided into a momentary noise generated in a very narrow width and a noise in which a specific region is widely distorted as described above.

본 발명의 실시예에서는 각 잡음원이 단독으로 존재하는 경우와 결합되어 존재하는 경우 모두에 대하여 검출 및 제거가 가능한 방식을 제시한다.In the embodiment of the present invention, a method in which each noise source exists alone or in combination with each noise source can be detected and removed.

1. 순간잡음 제거 방법1. Instantaneous noise cancellation method

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 순간잡음 제거 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating an instantaneous noise canceling method according to an embodiment of the present invention.

순간잡음은 관측영역 중 극히 일부에만 영향을 주기 때문에 전체 평균값에서는 미미한 영향을 준다. 따라서 순간 잡음에 의한 문턱값 변화는 적기 때문에, 수학식 1의 문턱값을 사용할 수 있다.The instantaneous noise affects only a small part of the observation area and therefore has a small influence on the overall average value. Therefore, since the threshold value change due to the instantaneous noise is small, the threshold value of the equation (1) can be used.

단, 문턱값을 기준으로 R 피크를 검출한 후 이를 통해 즉시 ECG 템플릿을 획득하는 것이 아니라 일단 후보 템플릿으로 지정해 놓고, 이 템플릿이 정상적인 신호인지 혹은 잡음에 왜곡된 신호인지를 R 피크 간의 간격과 R 피크값을 기준으로 판정한다.However, instead of acquiring the ECG template immediately after detecting the R peak based on the threshold value, the template is designated as a candidate template, and whether the template is a normal signal or a distorted signal is referred to as the interval between R peaks and R Based on the peak value.

본 발명의 실시예에 따른 방법은 직전에 검출된 ECG 템플릿은 정상적인 신호라는 가정이 있기 때문에, 본 발명의 실시예에 따른 방법을 적용하기 위해서는 첫 번째 템플릿이 반드시 정상적인 ECG 템플릿이어야 한다. 이를 보장하기 위해 다음과 같은 초기화 과정을 거친다.Since the method according to the embodiment of the present invention assumes that the immediately detected ECG template is a normal signal, the first template must be a normal ECG template in order to apply the method according to the embodiment of the present invention. To ensure this, the following initialization process is performed.

1.1 초기화 단계:1.1 Initialization steps:

초기화를 위해, 도 5에 도시된 바와 같이, 먼저, 3개의 후보 ECG 템플릿을 검출하고 각각을 a, b, c 템플릿으로 저장한다(S105). 두 인접 템플릿 간의 R 피크 간격을 측정하고 tab, tbc라 정의한다(S110). tab와 tbc가 모두 Ti 보다 크면(S115-Yes), 다음 단계(S125)로 이동한다.For initialization, as shown in Fig. 5, first, three candidate ECG templates are detected and stored as templates a, b, c (S105). The R peak interval between two adjacent templates is measured and defined as t ab , t bc (S110). If t ab and t bc are both greater than T i (S 115 - Yes), the process moves to the next step S 125.

만약, tab만 작다면(S115-No), a 템플릿을 버리고 새로운 ECG 템플릿을 검출하여 d라 하고(S120), c 템플릿과 간격을 측정하여(S110), Ti 보다 크면(S115-Yes), 다음 단계(S125)로 이동한다. 그래도 작다면(S115-No), 다시 새로운 ECG 템플릿을 검출하여 c 템플릿과 비교하는 과정을 반복한다.If is less man t ab (S115-No), discards a template to detect the new ECG template and la d (S120), c by measuring the interval and the template (S110), T i (S115-Yes), the process moves to the next step S125. If it is still small (S115-No), a new ECG template is detected again and the process of comparing with the c template is repeated.

반면, tbc가 Ti 보다 작다면(S115-No), c 템플릿을 버리고 새로 검출된 ECG 템플릿을 c라 이름 붙여 b 템플릿과 간격을 비교한다(S120, S110, S115). 그래도 작다면(S115-No), 다시 새로운 ECG 템플릿을 검출하여 c 템플릿과 비교하는 과정을 반복한다.On the other hand, if t bc is smaller than T i (S 115-No), the c template is discarded and the newly detected ECG template is named c and the interval is compared with the template b (S 120, S 110, S 115). If it is still small (S115-No), a new ECG template is detected again and the process of comparing with the c template is repeated.

한편, tab와 tbc가 모두 Ti 보다 작다면(S115-No), 모두 버리고, 다시 3개의 ECG 템플릿을 검출하고 다시 간격을 비교한다(S120, S110, S115).On the other hand, if t ab and t bc are both smaller than T i (S 115-No), all of the ECG templates are discarded and again the intervals are compared (S 120, S 110, S 115).

이후, 간격 검증이 끝난 3개의 템플릿의 R 피크를 비교한다. 이를 위해, 먼저 3개 템플릿의 중앙값(median value)을 계산하고(S125), 이 중앙값 대비 β배 이상 큰 피크는 제거한다(S130). 다음, 중앙값의 템플릿의 피크값과 피크 위치를 Rp과 Lp로 정의한다(S135).Then, the R peaks of the three templates after the gap verification are compared. To do this, a median value of three templates is first calculated (S125), and a peak larger than the median by β is removed (S130). Next, the peak value and the peak position of the template of the median value are defined as R p and L p (S 135).

1.2 ECG 템플릿 검출 단계:1.2 ECG template detection step:

새로운 템플릿 후보를 검출하고 피크값과 위치를 각각 R과 L로 정의한다(S140). L-Lp>Ti이고 abs(R-Rp)<βRp인 경우에만(S145-Yes), 정상적인 템플릿으로 취득하고 Lp=L, R=max(R,Rp)로 갱신한다(S150). 만일 두 조건 중 하나라도 충족하지 않을 시(S145-No), 후보에서 제거한다. 이 과정은 요구되는 템플릿 수(NT) 만큼 획득될 때까지 반복한다(S155).A new template candidate is detected and the peak value and the position are defined as R and L, respectively (S140). Updates to the LL p> T i, and abs (RR p) <If βR p only acquired (S145-Yes), a normal template, and Lp = L, R = max ( R, R p) (S150). If either of the two conditions is not met (S145-No), the candidate is removed. This process is repeated until the required number of templates (N T ) is obtained (S155).

여기서 Ti는 두 인접하는 R 피크 사이의 최소 간격을 의미하며, β는 R 피크의 허용가능의 차의 비율로 0~1 사이의 값이다. Ti=360ms 그리고 β=0.5을 초기 기본값으로 활용할 수 있는데, 시스템 및 환경에 따라 이와 다른 최적의 값을 산정하여 적용할 수 있다.Where T i means the minimum interval between two adjacent R peaks, and β is the ratio of the allowable difference of the R peak values between 0 and 1. T i = 360 ms and β = 0.5 can be used as the initial default values, and different optimal values can be calculated depending on the system and environment.

2. 특정 영역 왜곡 검출 및 제거 방법2. Detect and remove specific region distortion

도 4와 같이 넓은 영역에 걸쳐 신호가 잡음에 의해 왜곡된 경우에는 수학식 1의 문턱값 결정 시, 영향을 주기 때문에 잡음에 의해 왜곡된 영역을 제거해야 한다. 이를 위해서 먼저 수학식 1의 문턱값을 기준으로 임시 문턱값을 설정한다.When a signal is distorted by a noise over a wide area as shown in FIG. 4, it is necessary to remove a distorted area due to noise because it affects the determination of the threshold value of Equation (1). For this, a temporary threshold value is first set based on the threshold value of Equation (1).

[수학식 2]&Quot; (2) &quot;

Figure pat00002
Figure pat00002

여기서 γ는 1보다 큰 양의 실수를 의미한다. 도 6에 도시된 바와 같이, 이 임시 문턱값을 상방으로 교차하는 인덱스 Lu와 하방으로 교차 인덱스 Ld를 각각 정의할 경우에 D=Ld-Lu가 미리 정해진 DT 보다 큰 경우에 왜곡된 영역이라 판단하고 Lu와 Ld 사이를 제거 리스트에 추가한다.Where y means a positive real number greater than one. As shown in FIG. 6, when D = L d -L u is larger than a predetermined D T in the case of defining the index L u crossing upward and the crossing index L d downward, respectively, as shown in FIG. 6, And adds L u and L d to the elimination list.

도 6의 첫 번째 왜곡영역에 도시한 바와 같이 하방교차와 다시 상방 교차하는 간격이 Di 보다 작을 경우에, 하나의 영역으로 간주한다. 최적의 DT와 Di는 실험을 통해 결정될 수 있으나, 경험적으로 Di≥800㎳, DT≥400㎳ 정도로 설정할 수 있다. As shown in the first distortion area in Fig. 6, when the downward intersection and the upward intersection are smaller than D i , they are regarded as one area. The optimal D T and D i can be determined experimentally, but empirically D i ≥800 ms and D T ≥400 ms can be set.

왜곡 영역이 O개 검출되었다고 하면, 해당 영역은 시작 인덱스와 끝 인덱스 내의 정수값 집합으로 표현된다. Assuming that O distorted regions are detected, the region is represented by a set of integer values within the start and end indexes.

[수학식 3]&Quot; (3) &quot;

Figure pat00003
Figure pat00003

여기서 δ는 검출된 왜곡영역에 대해 마진을 추가할 수 있는 요소로 0보다 크거나 같은 정수로 표현된다.Where δ is an element capable of adding a margin to the detected distortion region and expressed as an integer greater than or equal to zero.

위에서 언급한 방법을 통해 왜곡 영역을 제외하고 새롭게 계산된 평균값은 다음과 같다. The newly calculated mean values excluding the distortion region through the above-mentioned method are as follows.

[수학식 4]&Quot; (4) &quot;

Figure pat00004
Figure pat00004

여기서 |S|는 집합 S의 원소 개수를 나타낸다. 수학식 4를 통해 새롭게 계산된 문턱값은 도 7에 도시된 바와 같다.Where | S | represents the number of elements in the set S. The newly calculated threshold value through Equation (4) is as shown in FIG.

위의 방식은 순차적으로 왜곡영역을 제거(Successive Cancellation)하는 방식으로 확장될 수 있다. 도 8은 반복 왜곡영역 검출 방법의 순서도를 도시한 것이다.The above scheme can be extended in a successive cancellation manner (Successive Cancellation). Fig. 8 shows a flowchart of a method for detecting a repeatedly distorted area.

반복 제거를 위하여 수학식 1의 문턱값 계산은 다음 식과 같이 수정된다. 첫 번째 계산에서 왜곡영역은 S={ }의 공집합으로 초기화 된다(S210).For the iterative elimination, the threshold value calculation of Equation (1) is modified as follows. In the first calculation, the distortion area is initialized to an empty set of S = {} (S210).

[수학식 5] &Quot; (5) &quot;

Figure pat00005
Figure pat00005

도 8에서 S={ }인 초기값을 기반으로 초기 문턱값을 설정한다(S220, S230). 이 경우 모든 샘플에 대한 평균값을 취하기 때문에 수학식 1과 동일해 진다. 다음으로 수학식 2의 임시 문턱값을 설정한 후(S240), 왜곡영역 검출을 통해 수학식 3의 왜곡영역을 검출한다(S250).8, an initial threshold value is set based on an initial value S = {} (S220, S230). In this case, since it takes an average value for all samples, it becomes equal to Equation (1). Next, a temporary threshold value of Equation (2) is set (S240), and a distortion region of Equation (3) is detected by detecting a distortion region (S250).

다시 이 임시 문턱값을 기반으로 검출된 영역을 제외한 영역에서 왜곡영역을 검출하고 수학식 3에 추가한다. 이러한 과정은 더 이상 추가로 검출되는 왜곡영역이 없거나(

Figure pat00006
=0), 수학식 4에서 계산된 평균값이 이전에 계산된 평균값과 특정 오차(Teps) 내에 있으면(S260-No), 반복을 중단한다. 중단 조건을 충족하지 않으면(S260-Yes), 위의 과정을 반복한다. Again, based on this temporary threshold value, the distortion region is detected in the region excluding the detected region and added to Equation (3). This process is either no further detected distortion region
Figure pat00006
= 0). If the average value calculated in Equation (4) is within the previously calculated average value and the specific error T eps (S260 - No), the iteration is stopped. If the stop condition is not satisfied (S260-Yes), the above process is repeated.

이에 따라, 다시 수학식 4를 통해 왜곡 영역을 제거하고 새롭게 평균값을 재설정한 후, 다시 수학식 5와 수학식 2를 통해 임시 문턱값을 갱신한다(S220 내지 S250). 중단조건을 만족하면(S260-No), 알고리즘은 중단되고, 만일 중단조건에 수렴되지 않는다면(S260-Yes), 최대 반복 횟수(Kmax)로 설정된 횟수만큼만 반복되고 강제 종료된다(S280).Accordingly, the distortion area is removed again using Equation (4), the average value is newly reset, and the temporary threshold value is renewed through Equations (5) and (2) (S220 to S250). If the stop condition is satisfied (S260-No), the algorithm is stopped. If the stop condition is not converged (S260-Yes), only the number of times set to the maximum repeat number ( Kmax ) is repeated and forced termination is terminated (S280).

위의 알고리즘은 최종적으로 왜곡영역 집합 S를 출력하게 된다. 이 영역을 제외한 영역에 대해 검출 문턱값을 설정하고, 종래의 기술과 동일한 방식으로 ECG 템플릿을 추출할 수 있다.The above algorithm finally outputs the set S of distortion regions. The detection threshold value is set for the region excluding the region, and the ECG template can be extracted in the same manner as in the conventional technique.

3. 순간잡음과 왜곡영역 제거 방법3. How to remove instantaneous noise and distortion area

순간잡음 제거 방법은 광범위한 영역이 왜곡되는 경우에 성능이 열화되며, 왜곡영역 제거 방식에서는 발생 폭이 좁은 순간잡음은 검출할 수 없다. 따라서 두 가지 잡음원 모두를 검출하고 제거하기 위해서는 본 발명의 실시예에 따른 두 방법들을 결합해야 한다.The instantaneous noise cancellation method deteriorates performance when a wide range is distorted, and the instantaneous noise with a narrow occurrence range can not be detected in the distortion cancellation method. Therefore, both methods according to the embodiment of the present invention must be combined to detect and remove both noise sources.

구체적으로, 도 8에 제시된 왜곡영역 검출을 통해 광범위한 왜곡 영역을 제거한 후, 도 5에 제시된 순간잡음 제거 방법을 통해 순간잡음 및 잔류 왜곡영역을 제거한다.Specifically, after a wide range of distortion regions are removed through the distortion region detection shown in FIG. 8, the instantaneous noise and residual distortion regions are removed through the instantaneous noise reduction method shown in FIG.

4. ECG 기반의 개인인증을 위한 웨어러블 디바이스4. Wearable device for ECG-based personal authentication

도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 웨어러블 디바이스의 블럭도이다. 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 디바이스는, 입력부(110), 신호처리부(120), 검출부(130), 연산부(140), 저장부(150) 및 통신부(160)를 포함한다.9 is a block diagram of a wearable device according to another embodiment of the present invention. A wearable device according to an embodiment of the present invention includes an input unit 110, a signal processing unit 120, a detection unit 130, an operation unit 140, a storage unit 150, and a communication unit 160.

입력부(110)는 ECG 신호를 입력받아 신호처리부(120)로 인가한다. 신호처리부(120)는 인가되는 ECG 신호에 대한 필터링을 수행하고, 도 8에 도시된 알고리즘에 따라 ECG 신호에서 왜곡영역을 제거한다. 검출부(130)는 도 5에 도시된 알고리즘에 따라 ECG 템플릿들을 검출한다.The input unit 110 receives the ECG signal and applies the ECG signal to the signal processing unit 120. The signal processing unit 120 performs filtering on the applied ECG signal and removes the distortion region from the ECG signal according to the algorithm shown in Fig. The detection unit 130 detects ECG templates according to the algorithm shown in Fig.

연산부(140)는 검출부(130)에서 검출된 ECG 템플릿들을 저장부(150)에 등록하거나 통신부(160)를 통해 서버(미도시)에 전송하여 등록한다. 또한, 연산부(140)는 검출부(130)에서 검출된 ECG 템플릿들을 저장부(150)에 저장된 ECG 템플릿들과 비교하거나 통신부(160)를 통해 서버에 전송하여, 개인 인증 절차를 수행한다.The operation unit 140 registers the ECG templates detected by the detection unit 130 in the storage unit 150 or transmits the ECG templates to the server (not shown) through the communication unit 160 and registers them. The operation unit 140 compares the ECG templates detected by the detection unit 130 with the ECG templates stored in the storage unit 150 or transmits the ECG templates to the server through the communication unit 160 to perform a personal authentication procedure.

5. 변형예5. Modifications

지금까지, 순간잡음 및 특정 영역이 왜곡된 신호에서 강건하게 ECG 템플릿을 검출할 수 있는 방안에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.Up to now, a method for robustly detecting an ECG template in an instantaneous noise and a signal in which a specific region is distorted has been described in detail with a preferred embodiment.

구체적으로, ECG 신호를 이용하여 개인인증을 수행하는 웨어러블 디바이스에서 개인을 구별하는 특징인 ECG 템플릿을 안정적으로 검출하기 위해, 문턱값을 왜곡 시켜 검출을 실패하게 하는 순간잡음과 왜곡 영역을 자이로 센서나 가속도 센서를 사용하지 않고 ECG 신호 자체에서 검출하여 제거함으로써 ECG 템플릿 검출 성능을 향상시키는 방안을 제시하였다.Specifically, in order to stably detect an ECG template, which is a feature that distinguishes an individual from a wearable device that performs personal authentication using an ECG signal, an instantaneous noise and distortion region, We proposed a method to improve ECG template detection performance by detecting and removing ECG signal itself without using an acceleration sensor.

위 실시예에서 언급한 ECG는 생체신호의 일종으로 예시한 것이다. 따라서, ECG를 EEG, EMG는 물론 그 밖의 다른 종류의 생체신호로 대체하는 경우에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있다.The ECG mentioned in the above embodiment is exemplified as a kind of a biological signal. Therefore, the technical idea of the present invention can be applied to the case of replacing the ECG with EEG, EMG, and other kinds of biological signals as well.

나아가, 웨어러블 디바이스 역시 설명의 편의를 위해 든 일 예에 불과하다. 웨어러블 디바이스가 아닌 다른 형태의 디바이스의 경우도 본 발명의 범주에 포함됨은 물론이다.Further, the wearable device is also merely an example for convenience of explanation. It goes without saying that other types of devices other than wearable devices are also included in the scope of the present invention.

한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.It goes without saying that the technical idea of the present invention can also be applied to a computer-readable recording medium having a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment. In addition, the technical idea according to various embodiments of the present invention may be embodied in computer-readable code form recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium is any data storage device that can be read by a computer and can store data. For example, the computer-readable recording medium may be a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical disk, a hard disk drive, or the like. In addition, the computer readable code or program stored in the computer readable recording medium may be transmitted through a network connected between the computers.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and detail may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.

110 : 입력부
120 : 신호처리부
130 : 검출부
140 : 연산부
150 : 저장부
160 : 통신부110: input unit
120: Signal processor
130:
140:
150:
160:

Claims (12)

개인을 구별하는 특징에 해당하는 생체신호 템플릿 후보를 검출하는 단계;
검출된 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 위치를 산정하는 단계; 및
생체신호 템플릿 후보의 위치와 생체신호 템플릿의 위치가 제1 조건을 만족하고, 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 생체신호 템플릿의 피크값이 제2 조건을 만족하면, 생체신호 템플릿 후보를 생체신호 템플릿으로 추가하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호 템플릿 검출 방법.
Detecting a bio-signal template candidate corresponding to a feature that distinguishes an individual;
Calculating a peak value and a position of the detected biometric signal template candidate; And
If the position of the biomedical signal template candidate and the position of the biomedical signal template satisfy the first condition and the peak value of the biomedical signal template candidate and the peak value of the biomedical signal template satisfy the second condition, And adding the biometric information to the biometric signal template.
청구항 1에 있어서,
제1 조건은,
L-Lp>Ti 이고,
여기서, L은 생체신호 템플릿 후보의 위치이고, Lp는 생체신호 템플릿의 위치이며, Ti는 임계 간격이며,
제2 조건은,
abs(R-Rp)<βRp 이고,
여기서, R은 생체신호 템플릿 후보의 피크값이고, Rp는 생체신호 템플릿의 피크값이며, 0<β<1인 것을 특징으로 하는 생체신호 템플릿 검출 방법.
The method according to claim 1,
The first condition is that,
LL p > T i ,
Here, L is the position of the biometric signal template candidate, L p is the position of the biometric signal template, T i is the critical interval,
The second condition is that,
abs (RR p ) <? R p ,
Here, R is the peak value of the template candidate biological signals, R p is the peak value of the biological signal template, biometric template signal detecting method, characterized in that 0 <β <1.
청구항 1에 있어서,
제1 조건 또는 제2 조건을 만족하지 않으면, 생체신호 템플릿 후보를 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호 템플릿 검출 방법.
The method according to claim 1,
And removing the biosignal template candidate if the first condition or the second condition is not satisfied.
청구항 1에 있어서,
검출 단계, 산정 단계 및 추가 단계는,
생체신호 템플릿의 개수가 정해진 개수가 될 때까지 반복하는 것을 특징으로 하는 생체신호 템플릿 검출 방법.
The method according to claim 1,
The detecting step, the calculating step,
And repeating the steps until the number of the biometric signal templates becomes a predetermined number.
청구항 1에 있어서,
생체신호 템플릿은,
다수의 후보 생체신호 템플릿들 중 피크값이 중앙값인 후보 생체신호 템플릿인 것을 특징으로 하는 생체신호 템플릿 검출 방법.
The method according to claim 1,
The bio-
Wherein the candidate biomedical signal template is a candidate biomedical signal template having a peak value among a plurality of candidate biomedical signal templates.
청구항 5에 있어서,
다수의 후보 생체신호 템플릿들은,
인접한 후보 생체신호 템플릿과 간격이 정해진 임계 간격 미만인 후보 생체신호 템플릿들인 것을 특징으로 하는 생체신호 템플릿 검출 방법.
The method of claim 5,
A plurality of candidate biometric signal templates,
Wherein the candidate biomedicine signal templates are candidate biomedical signal templates that are spaced apart from the adjacent candidate biomedical signal template by less than a predetermined critical interval.
청구항 1에 있어서,
임시 문턱값을 설정하는 단계;
임시 문턱값을 상방으로 교차하는 인덱스와 하방으로 교차하는 인덱스 간 간격이 정해진 제1 간격 보다 크면, 인덱스들 사이의 영역을 왜곡 영역에 추가하는 단계;를 더 포함하고,
검출 단계는,
왜곡 영역을 제외한 영역에서 생체신호 템플릿 후보를 검출하는 것을 특징으로 하는 생체신호 템플릿 검출 방법.
The method according to claim 1,
Setting a temporary threshold value;
And adding an area between the indices to the distortion area if the index crossing upwardly and the interval between the indexes crossing downward are larger than the predetermined first interval,
In the detecting step,
Wherein the biometric signal template candidate is detected in an area excluding the distortion area.
청구항 7에 있어서,
임시 문턱값을 하방으로 교차하는 제1 영역의 인덱스와 임시 문턱값을 상방으로 교차하는 제2 영역의 인덱스 간 간격이 정해진 제2 간격 보다 작으면, 제1 영역과 제2 영역을 하나의 영역으로 간주하는 것을 특징으로 하는 생체신호 템플릿 검출 방법.
The method of claim 7,
If the index of the first area crossing the temporary threshold value downward and the index interval of the second area crossing the temporary threshold value are smaller than the predetermined second interval, the first area and the second area are defined as one area Wherein the bio-signal template detection method comprises:
청구항 7에 있어서,
설정 단계 및 추가 단계는,
추가되는 왜곡 영역이 없는 경우, 왜곡 영역을 제외한 영역에서 이동 평균값이 이전에 계산된 이동 평균값과 특정 오차 내에 있는 경우 또는 최대 반복 횟수 만큼 반복된 경우에, 반복을 중단하는 것을 특징으로 하는 생체신호 템플릿 검출 방법.
The method of claim 7,
In the setting step and the additional step,
Wherein when the moving average value is within a specific error with the previously calculated moving average value in the region excluding the added distortion region, or when the moving average value is repeated by the maximum number of repetition times in the region excluding the distortion region, Detection method.
개인을 구별하는 특징에 해당하는 생체신호 템플릿 후보를 검출하고, 검출된 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 위치를 산정하며, 생체신호 템플릿 후보의 위치와 생체신호 템플릿의 위치가 제1 조건을 만족하고, 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 생체신호 템플릿의 피크값이 제2 조건을 만족하면, 생체신호 템플릿 후보를 생체신호 템플릿으로 추가하는 검출부; 및
검출부에서 검출한 생체신호 템플릿들을 이용하여 개인인증을 수행하는 연산부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 인증 장치.
A position and a position of the biometric signal template candidates satisfy the first condition, and the positions of the biometric signal template candidate and the biometric signal template satisfy the first condition A detector for adding a candidate biomedical signal template as a biomedical signal template when the peak value of the biomedical signal template candidate and the peak value of the biomedical signal template satisfy the second condition; And
And an operation unit for performing individual authentication using the biometric signal templates detected by the detection unit.
생체신호 템플릿 후보의 위치와 생체신호 템플릿의 위치가 제1 조건을 만족하고, 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 생체신호 템플릿의 피크값이 제2 조건을 만족하면, 생체신호 템플릿 후보를 생체신호 템플릿으로 추가하는 단계; 및
제1 조건 또는 제2 조건을 만족하지 않으면, 생체신호 템플릿 후보를 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호 템플릿 검출 방법.
If the position of the biomedical signal template candidate and the position of the biomedical signal template satisfy the first condition and the peak value of the biomedical signal template candidate and the peak value of the biomedical signal template satisfy the second condition, ; And
And removing the biosignal template candidate if the first condition or the second condition is not satisfied.
생체신호 템플릿 후보의 위치와 생체신호 템플릿의 위치가 제1 조건을 만족하고, 생체신호 템플릿 후보의 피크값과 생체신호 템플릿의 피크값이 제2 조건을 만족하면, 생체신호 템플릿 후보를 생체신호 템플릿으로 추가하고, 제1 조건 또는 제2 조건을 만족하지 않으면, 생체신호 템플릿 후보를 제거하는 검출부; 및
검출부에서 검출한 생체신호 템플릿들을 이용하여 개인인증을 수행하는 연산부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 인증 장치.
If the position of the biomedical signal template candidate and the position of the biomedical signal template satisfy the first condition and the peak value of the biomedical signal template candidate and the peak value of the biomedical signal template satisfy the second condition, And if the first condition or the second condition is not satisfied, removes the candidate biomedical signal template; And
And an operation unit for performing individual authentication using the biometric signal templates detected by the detection unit.
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