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Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc ; 2016: 854-858, 2016 Aug.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-28268458

RESUMO

We analyze brain waves acquired through a consumer-grade EEG device to investigate its capabilities for user identification and authentication. First, we show the statistical significance of the P300 component in event-related potential (ERP) data from 14-channel EEGs across 25 subjects. We then apply a variety of machine learning techniques, comparing the user identification performance of various different combinations of a dimensionality reduction technique followed by a classification algorithm. Experimental results show that an identification accuracy of 72% can be achieved using only a single 800 ms ERP epoch. In addition, we demonstrate that the user identification accuracy can be significantly improved to more than 96.7% by joint classification of multiple epochs.


Assuntos
Identificação Biométrica/métodos , Eletroencefalografia/métodos , Potenciais Evocados/fisiologia , Algoritmos , Encéfalo/fisiologia , Eletroencefalografia/instrumentação , Desenho de Equipamento , Potencial Evocado P300/fisiologia , Humanos , Modelos Logísticos , Aprendizado de Máquina , Redes Neurais de Computação , Processamento de Sinais Assistido por Computador
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