ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА АУТЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ НА ОСНОВЕ ЭКГ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

Азаб Мохамед АбдаллаЭльсайед, Коржук Виктория Михайловна

В статье описана интеллектуальная система биометрической аутентификации, использующая сигналы ЭКГ и алгоритмы глубокого обучения. Система включает этапы фильтрации, извлечения признаков, вейвлет-декомпозиции и точного выделения комплекса QRS. Расчёт отклонений и использование усреднённого порога позволяют минимизировать влияние шума. Классификация осуществляется с помощью нейросетевой модели. Эксперименты на наборе ECG-ID подтвердили эффективность: точность — 98%, чувствительность — 95%, время отклика — 10 секунд, AUC = 0,98. Результаты демонстрируют пригодность системы для практического применения и подчёркивают перспективы развития в направлении повышения селективности и снижения ложных срабатываний.

Ключевые слова:биометрия, ЭКГ, аутентификация, глубокое обучение, ИНС, вейвлет-декомпозиция, QRS, информационная безопасность.