[en] Whilst research efforts have traditionally focused on Electrocardiographic (ECG) signals and handcrafted features as potential biometric traits, few works have explored systems based on the raw photoplethysmogram (PPG) signal. This work proposes an end-to-end architecture to offer biometric authentication using PPG biosensors through Convolutional Neural Networks. We provide an evaluation of the performance of our approach in two different databases: Troika and PulseID, the latter a publicly available database specifically collected by the authors for such a purpose. Our verification approach through convolutional network based models and using raw PPG signals appears to be viable in current monitoring procedures within e-health and fitness environments, and shows a remarkable potential as a biometric identifier. When tested on a verification task with one second trials, the approach achieved an AUC of $78.2\%$ and $83.2\%$, averaged among target subjects, on PulseID and Troika datasets respectively. Our experimental results on other small datasets support the usefulness of PPG-extracted biomarkers as viable traits for multi-biometric or standalone biometrics. Furthermore, the approach results in a low input throughput and complexity that allows for continuous authentication in real-world scenarios and implementation in little wearable devices. Nevertheless, the reported experiments also suggest that further research is necessary to develop a definitive system.

[es] Si bien los esfuerzos en la investigación se han focalizado tradicionalmente en las señales electrocardiográficas (ECG) y características extraídas manualmente como rasgos biométricos potenciales, pocas operaciones han explorado sistemas basados en la señal fotopletográfica (PPG). Este trabajo propone una arquitectura de extremo a extremo para ofrecer autenticación biométrica mediante biosensores PPG a través de redes convolucionales. Ésta aproximación se ha evaluado en dos bases de datos diferentes: Troika y PulseID, ésta última disponible públicamente y que ha sido recogida por los autores para este propósito. La verificación a través de modelos basados en redes convolucionales y el uso de señales PPG en crudo parecen ser viables en los procedimientos de seguimiento actuales, dentro del entorno de la salud y del deporte, mostrando así un gran potencial para la biometría. El trabajo testeado en la tarea de verifiación, en ensayos de un segundo, consiguen una AUC de $78,2\%$ y $83,2\%$ en media, entre todos los sujetos objetivo, en los conjuntos de datos PulseID y Troika respectivamente. Los resultados experimentales en otros conjuntos de datos pequeños refuerzan la potencial utilidad de estos biomarcadores extraídos de señales PPG como rasgos viables para la caracterización biométrica. Además, este enfoque permite una autenticación contínua debido a su baja complejidad y número de operaciones, haciéndola sostenible para escenarios del mundo real así como para poder ser implementado en dispositivos de reducido tamaño y capacidad computacional. Sin embargo, los experimentos aquí reportados sugieren que son necesarias más investigaciones para poder desarrollar un sistema definitivo.