HPAF: זיהוי זהות מאק"ג בשלבים פיזיולוגיים

בעידן המכשירים הלבים, אק"ג הופך לכלי מרכזי לאימות זהות ביומטרי, בזכות מאפייניו הייחודיים לכל אדם ומנגנון הליבינס המובנה. אולם, שיטות קיימות מתייחסות לדופקי לב כאותות הומוגניים, ומתעלמות ממאפייני השלבים הספציפיים במחזור הלבבי. חוקרים מפרסמים כעת את מסגרת HPAF – Hierarchical Phase-Aware Fusion – שמתמודדת עם הבעיה באמצעות עיצוב בשלושה שלבים מדויקים. המסגרת מבטיחה ביצועים גבוהים יותר בזיהוי זהות מבוסס אק"ג. (72 מילים) בשלב הראשון, Intra-Phase Representation (IPR) מחלץ ייצוגים עצמאיים לכל שלב לבבי, ומשמר מאפיינים מורפולוגיים ושינויים ספציפיים לשלב ללא הפרעה משלבים אחרים. בשלב השני, Phase-Grouped Hierarchical Fusion (PGHF) מאגד שלבים קשורים פיזיולוגית בצורה מובנית, ומאפשר שילוב אמין של מידע משלים. בשלב השלישי, Global Representation Fusion (GRF) משלב את הייצוגים המקובצים ומאזן את תרומתם באופן אדפטיבי לייצור ייצוג זהות מאוחד ומפלה. כך, HPAF מונעת שילוב חוצה בין מאפיינים ומשפרת את הדיוק. (98 מילים) בהתחשב בכך שאק"ג נאסף ברציפות, ניתן לאסוף דופקים מרובים לכל אדם. לכן, החוקרים מציעים אסטרטגיית רישום Heartbeat-Aware Multi-prototype (HAM), שבונה סט תבניות גלריה מרובות כדי להפחית השפעת רעש ותנודתיות ספציפיים לדופק. ניסויים נרחבים בשלושה דאטהסטים ציבוריים מראים כי HPAF משיגה תוצאות State-of-the-Art בהשוואה לשיטות אחרות, הן בסביבות סגורות והן פתוחות. (85 מילים) החדשנות של HPAF מבוססת על הבנה פיזיולוגית עמוקה של מחזור הלב, ומציעה חלופה מתקדמת לשיטות מסורתיות שמתעלמות משלבים. בתחום הביומטריה, זה מאפשר אימות מאובטח יותר במכשירים לבישים כמו שעוני ספורט חכמים או ניטורים רפואיים, עם פחות טעויות כוזבות. בישראל, שבה חברות הייטק מובילות בתחום הבריאות הדיגיטלית, המחקר הזה רלוונטי במיוחד לחברות המפתחות פתרונות לבישים. (92 מילים) עבור מנהלי עסקים ומנהלי טכנולוגיה, HPAF פותחת אפשרויות לשילוב ביומטריה מבוססת אק"ג במערכות אבטחה תעשייתיות, עם דגש על אמינות גבוהה גם בתנאי רעש. המחקר מדגים פוטנציאל ליישומים עתידיים בתעשיית הבריאות והביטחון. מה תהיה ההשפעה על השוק הישראלי? קראו את המאמר המלא ב-arXiv כדי להעריך כיצד לשלב זאת במוצרים שלכם. (68 מילים)