Sistema de identificação duplo (SID) de usuários através dos biosinais fotopletismograma e eletrocardiograma

dc.contributor.advisor-co1ROSÁRIO, Denis Lima do
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8273198217435163pt_BR
dc.contributor.advisor1CERQUEIRA, Eduardo Coelho
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1028151705135221pt_BR
dc.creatorBASTOS, Lucas de Lima
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8981527024841645pt_BR
dc.date.accessioned2025-04-10T18:05:09Z
dc.date.available2025-04-10T18:05:09Z
dc.date.issued2020-05-28
dc.description.abstractWith the growth of the area in digital health, wearable devices stood out due to their practicality and comfort in detecting the personal data of their users. In general, these devices have a variety of sensors that capture information about the environment and user, heartbeat, amount of steps, oxygenation in the bloodstream, and photoplethymram, and electrocardiogram. Typically, capturing signals through sensors presents problems that impair signal analysis such as noise, false electromagnetic waves, and unexpected user movements. From this, signal filtering becomes an indispensable step in the process of removing these noises. The sensors can capture these signals, and through later steps, filtering, classification, one can reach in the identification of users. There are traditional methods of recognizing people, such as iris, face, or fingerprints. Today, biosignals are already able to be used for authentication, going through several steps to achieve this goal. Steps such as capture, filtering, extraction of characteristics, classification, and correlation are the main equipment used by these biosignals but still depend on mobile devices. There are many biosignals to be used in the authentication of people. Still, not all are effective; the choice is due to the fact of the shape of the graph of the generated signal, the quality in the capture of signals, and their ability to extract unique characteristics and classification. With these aspects pointed out, this master’s thesis aims to present a Double Identification System of wearable device users through the signs of Photoplethysogram and Electrocardiogram. With this, a method of parameterizing filtering and extracting peaks and the second method of double authentication through the biosignals PPG and ECG. The results indicated a correlation of 80% between the entire raw signal and filtered signal until peak extraction. They obtained an accuracy of 94.1% for the PPG signal without the calculation of errors and 99.98% with the calculation of the error rate, ECG signal reached 88.79% accuracy, for a total of 2809 inferences for each signal for identification of wearable device users.pt_BR
dc.description.resumoCom o crescimento da área em saúde digital, os dispositivos vestíveis destacaram-se devido à sua praticidade e conforto na detecção dos dados pessoais de seus usuários. Em geral, esses dispositivos possuem uma variedade de sensores que capturam informações do ambiente e do usuário, batimentos cardíacos, quantidade de passos, oxigenação na corrente sanguínea e fotopletismograma e eletrocardiograma. Normalmente, a captura de sinais através de sensores apresentam problemas que podem prejudicar a análise do sinal tais como ruídos, falsas ondas eletromagnéticas e movimentos inesperados do usuário. A partir disso, a filtragem dos sinais se torna um passo indispensável no processo de retirada desses ruídos. Os sensores possuem a capacidade de capturar esses sinais e através de etapas posteriores, filtragem, classificação, pode-se chegar na identificação de usuários. Existem métodos tradicionais de reconhecimento de pessoas, como ´ıris, face ou impressões digitais. Hoje, os biosinais já são capazes de serem usados para autenticação, passando por diversas etapas para alcançar esse objetivo. Etapas como: captura, filtragem, extração o de características, classificação e correlação são os principais equipamentos utilizados por esses biosinais mas ainda dependem de dispositivos móveis. Existem muitos biosinais para serem utilizados na autenticação de pessoas, mas nem todos são realmente eficazes, a escolha se deve ao fato da forma do gráfico do sinal gerado, a qualidade na captura dos sinais e a sua capacidade de extração de características únicas e classificação. Com esses aspectos apontados, esta dissertação de mestrado tem como objetivo apresentar um Sistema de Identificação Duplo (SID) de usuários através dos biosinais Fotopletismograma e Eletrocardiograma. Com isso, um método de parametrizar a filtragem e extrair picos e um segundo método de autenticação dupla através dos biosinais PPG e ECG. Os resultados indicaram correlação de 80% entre todo o sinal bruto e sinal filtrado até a extração de picos e obteve uma acurácia de 94,1% para o sinal PPG sem o cálculo de erros e 99,98% com o cálculo da taxa de erros, sinal ECG atingiu 88,79% de acurácia, para um total de 2809 inferências para cada sinal para identificação de usuários de dispositivos vestíveis.pt_BR
dc.identifier.citationBASTOS, Lucas de Lima. Sistema de identificação duplo (SID) de usuários através dos biosinais fotopletismograma e eletrocardiograma. Orientador: Eduardo Coelho Cerqueira; coorientador: Denis Lima do Rosário. 2020. 59 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/17213. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/17213
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Parápt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUFPApt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.source.uriDisponível na internet via correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.brpt_BR
dc.subjectSaúde digitalpt_BR
dc.subjectDispositivos vestíveispt_BR
dc.subjectFotopletismogramapt_BR
dc.subjectEletrocardiograma (EEG)pt_BR
dc.subjectE-healthen
dc.subjectVearableen
dc.subjectECGen
dc.subjectPPGen
dc.subject.areadeconcentracaoCOMPUTAÇÃO APLICADApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.subject.linhadepesquisaINTELIGÊNCIA COMPUTACIONALpt_BR
dc.titleSistema de identificação duplo (SID) de usuários através dos biosinais fotopletismograma e eletrocardiogramapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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