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Multi-scale Deep Cascade Bi-Forest for Electrocardiogram Biometric Recognition

Journal of Computer Science & Technology 2021年第3期36卷 617-632页

作者： Yu-Wen Huang Gong-Ping Yang Kui-Kui Wang Hai-Ying Liu Yi-Long Yin School of Software Shandong UniversityJinan 250101China School of Computer Heze UniversityHeze 274015China Department of Computer Engineering Changji UniversityChangji 831100China

Electrocardiogram(ECG)biometric recognition has emerged as a hot research topic in the past *** some promising results have been reported,especially using sparse representation learning(SRL)and deep neural network,robust identification for small-scale data is still a *** address this issue,we integrate SRL into a deep cascade model,and propose a multi-scale deep cascade bi-forest(MDCBF)model for ECG biometric *** design the bi-forest based feature generator by fusing L1-norm sparsity and L2-norm collaborative representation to efficiently deal with *** we propose a deep cascade framework,which includes multi-scale signal coding and deep cascade *** the former,we design an adaptive weighted pooling operation,which can fully explore the discriminative information of segments with low *** deep cascade coding,we propose level-wise class coding without backpropagation to mine more discriminative *** experiments are conducted on four small-scale ECG databases,and the results demonstrate that the proposed method performs competitively with state-of-the-art methods.

关键词： electrocardiogram(ECG)biometric recognition small-scale data deep cascade bi-forest multi-scale division sparse representation learning

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