嗅觉传感器+机器学习:通过人类呼吸进行生物特征识别

Chaiyanut Jirayupat及其同事近期研制出一种通过人类呼吸进行生物特征识别的嗅觉传感器

嗅觉传感器+机器学习:通过人类呼吸进行生物特征识别
  在当今世界中,使用指纹、语音和/或人脸作为安全识别功能是司空见惯的事情。由于智能手机的广泛应用,我们已经习惯于使用个人生物特征作为安全认证工具,以至于我们大多数人都不会三思而后行。但是,正如日本研究人员ChaiyanutJirayupat指出的那样,这些生物特征识别方法并不完美。
  “这些生物识别技术依赖于每个人的物理独特性,但它们并非万无一失。”日本九州大学(KyushuUniversity)教授、生物特征识别技术专家Chaiyanut Jirayupat表示,“个人身体特征可以被复制,甚至会因受伤而受到影响。”
  这就是Chaiyanut Jirayupat及其同事希望开发一种新型生物特征识别工具的原因。他们近期研制出一种通过人类呼吸进行生物特征识别的嗅觉传感器。
  “最近,人类气味已经成为一种新型生物识别认证方式,主要是使用你独特的化学成分来确认你是谁。”ChaiyanutJirayupat说道。
  “将人类气味应用于生物特征识别和安全认证的概念可能比较新颖,但使用呼吸检测作为分析工具的想法是很早之前就有的事情。“呼吸组学”或生物标志物的呼吸检测,可以追溯到公元前5世纪,当时希波克拉底(Hippocrates)将“甜味”(又名丙酮)呼吸与糖尿病患者联系起来。此后,研究人员将呼吸检测用于众多疾病诊断――检测中毒水平、诊断罕见的遗传疾病、监测健康生命体征,筛查患者的新冠病毒肺炎(COVID-19)……
  据麦姆斯咨询报道,九州大学科研团队通过分析受试者的呼吸来开始其研发项目,以了解哪些化合物可以用于生物特征识别。他们确定了总共28种可能的化合物,包括二苯甲酮、癸醛、辛烷、十四烷和十一烷等,所有这些化合物都已在之前的基于汗液气味的研究中被证明为个体特异性标志物。
  基于这些成果,该科研团队开发了一个具有16个通道的嗅觉传感器阵列,每个通道都可以识别特定范围的化合物。然后将传感器数据传递到机器学习系统中,以分析每个人的呼吸成分,并开发出用于区分个人的配置文件。
  研究人员通过对6人的呼吸样本测试该系统,发现其可以识别出不同个体,平均准确率为98%。即使样本量增加到20人,这种高水平的准确性仍然保持一致。
  “研究结果表明,需要更多的传感器来区分复杂的气味。”研究人员在发表于Chemical Communications期刊上的论文中写道,“换句话说,通过增加使用的传感器数量,可以进一步提高准确性和可重复性。”
  此外,测试工作只在受试者禁食六个小时之后进行。研究人员表示,在来自食物及饮料的代谢物和化合物的干扰下,该系统的识别能力仍然需要提升。“必须通过使用更多的传感器并从传感曲线中提取更多的特征来解决干扰问题。”论文作者总结道,“我们相信,这项研究中的发现为基于呼吸气味的生物识别技术提供了重要基础。”

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