@article{IJCSEE, author = {А.Д. Сидоркин и Н.И. Панчехин и А.Г. Десятов}, title = { ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ЗАДАЧ АУТЕНТИФИКАЦИИ ПРИ ПОМОЩИ ЭКГ-ПАТТЕРНОВ}, journal = {Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности}, volume = {7}, number = {3(25) ч.3}, year = {2022}, keywords = {}, abstract = {Традиционные методы аутентификации, такие как пароли, токены, отпечатки пальцев сильно подвержены кражам и фальсификации. На замену им разрабатываются новые подходы. Одним из таких подходов является аутентификация при помощи паттернов сердцебиения. Электрическая активность сердца уникальна у каждого человека. Кроме того электрокардиограмму сложно подделать. Эти факты побуждают использовать ЭКГ в биометрических системах. Машинное и глубокое обучение являются наиболее эффективными методами для решения задач аутентификации по ЭКГ. В данной статье рассмотрены современные исследования, в которых применяется машинное и глубокое обучение. Аутентификация, инструментами которой являются эти два метода, включает в себя следующие основные стадии: сбор данных, их обработка, извлечение признаков, классификация. Описание стадий и используемых алгоритмов на каждой из них приведено в этой работе. По результатам литературного обзора сделаны выводы.}, issn = {2500-1752}, pages = {073--085}, url = {http://openaccessscience.ru/index.php/ijcse/article/view/222} }