ECG Signal as Robust and Reliable Biometric Marker: Datasets and Algorithms Comparison.

Pelc, Mariusz; Khoma, Yuriy; Khoma, Volodymyr

Pelc, Mariusz; Khoma, Yuriy; Khoma, Volodymyr.

Afiliación

Pelc M; Faculty of Electrical Engineering, Automatic Control and Informatics, Opole University of Technology, ul. Proszkowska 76, 45-758 Opole, Poland. m.pelc@gre.ac.uk.
Khoma Y; School of Computing and Mathematical Sciences, University of Greenwich, Park Row, London SE10 9LS, UK. m.pelc@gre.ac.uk.
Khoma V; Department of Information Measurement Technologies, Lviv Polytechnic National University, 79013 Lviv, Ukraine. yurii.v.khoma@lpnu.ua.

Sensors (Basel) ; 19(10)2019 May 22.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31121807

Asunto(s)

Algoritmos; Electrocardiografía; Biomarcadores/análisis; Análisis Discriminante; Humanos; Modelos Logísticos; Análisis de Componente Principal; Procesamiento de Señales Asistido por Computador

Palabras clave

ECG; Lviv Biometric Dataset; Physionet; biomarker; human identification; machine learning

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Electrocardiografía Tipo de estudio: Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Polonia Pais de publicación: Suiza

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