L’ elettrocardiogramma (ECG) si sta rivelando una promettente tecnologia per l’identificazione biometrica. Solitamente, l’ECG è utilizzato per monitorare la salute del soggetto ed è utile in applicazioni biometriche per provare che il soggetto sotto analisi è vivo.

L’identificazione di un soggetto non dovrebbe però richiedere una analisi clinica standard dell’ECG. In letteratura, il riconoscimento tramite ECG è solitamente studiato per il riconoscimento di un soggetto all’interno di un campo ristretto di individui.

L’obiettivo dell’embedded wearable controller progettato è quello di autorizzare o rifiutare un soggetto, classificandolo come intruso sconosciuto.

Il progetto conta 40 soggetti sani: 2 autorizzati e 38 intrusi.
Per ogni soggetto è stato aquisito un tracciato ECG a singolo canale dal proprio polso. Da questo sono state estratte delle features utilizzando l’autocorrelazione del segnal e la Discrete Cosine Transform (AC/DCT), utili per classificare i soggetti  tramite un Multilayer Perceptron.

I risultati mostrano che è possibile riconoscere gli intrusi con un rate di successo pari al 100%.