Search academic texts

Information × Registration Number 2125U004822, Article popup.category Стаття, Опубліковано Title Biometric identification of photometric signals in the clinic of facial surgery with the use of deep learning techniques (AI translated) popup.author Павлов Володимир СергійовичЗаболотна Наталія ІванівнаПоліщук Віталій СергійовичДаліщук Андрій ІгоровичСкорюкова Янина ГерманівнаЛунінь ЯнPavlov Volodymyr SerhiiovychZabolotna Nataliya IvanivnaPolishchuk Vitalii SerhiiovychDalishchuk Andrii IhorovychSkoriukova Yanyna HermanivnaLunin Yan popup.publication 27-03-2025 popup.source_user "Наукові праці Вінницького національного технічного університету" (Вінницький національний технічний університет) popup.source https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/783 popup.publisher Вінницький національний технічний університет Description Це дослідження направлене на підвищення ефективності оброблення сигналів фотоплетизмографії (ФПГ), які мають низку переваг перед традиційними біометричними методами. Було створено комплексну методику для реєстрації ФПГ сигналів від 95 пацієнтів за допомогою оптико-електронної системи оцінювання тканинної мікроциркуляції Фотоплетизмографічні сигнали були перетворені в двовимірні вигляд за допомогою матриці Грама. Для аналізу та автентифікації використовувалася модель EfficientNetV2 B0, яка інтегрована з мережею довготривалої короткочасної пам'яті (ДКП), що дозволило досягти точності інтерпретації 99 %. Удосконалена модель була додатково перевірена для ідентифікації в реальному часі, що підкреслює її ефективність і надійність для систем біометричного розпізнавання. Загалом це дослідження вирішує ключові проблеми біометричної автентифікації шляхом використання переваг ФПГ сигналів і сучасних методологій глибокого навчання, дозволяючи підвищити ефективність застосування біомедичних систем. Значною перевагою підходу є його застосовність під час обробки сигналів в реальному часі. Розроблена оптико-електронна система, яка включає в себе збір, попередню обробку та класифікацію сигналів ФПГ в режимі реального часу, демонструє практичну доцільність біометричних систем на основі ФПГ. Оптико-електронна система для оцінювання тканинної мікроцикуляції дозволяє реєструвати та обробляти ФПГ сигнали частини тіла. що додає системі універсальності. Це дослідження вирішує ключові проблеми біометричної автентифікації шляхом використання переваг ФПГ сигналів і сучасних методологій глибокого навчання, дозволяючи підвищити ефективність застосування біомедичних систем. Значною перевагою підходу є його застосовність при обробці сигналів в реальному часі. Розроблена оптико-електронна система, яка включає в себе збір, попередню обробку та класифікацію сигналів ФПГ в режимі реального часу, демонструє практичну доцільність біометричних систем на основі ФПГ. popup.nrat_date 2026-04-20 Close