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Entwicklung eines mobilen EEG-basierten Merkmalsextraktions- und Klassifikationssystems zur biometrischen Authentifizierung
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Juris Kļonovs, Christoffer Kjeldgaard Petersen. Aalborg Universität Kopenhagen
Zusammenfassung
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Möglichkeiten zum Aufbau eines mobilen biometrischen Authentifizierungssystems auf Basis des Elektroenzephalogramms (EEG) zu untersuchen. Die Ziele dieser Arbeit umfassen die Untersuchung und Identifizierung der am besten geeigneten Merkmalsextraktionstechniken und wie diese Merkmale für Authentifizierungszwecke verwendet werden können. Daher reviewen wir die relevante Literatur, führen mehrere EEG-Messexperimenten durch und diskutieren deren Verfahren und Ergebnisse mit Experten auf dem Gebiet des EEG und der digitalen Signalverarbeitung (DSP). Nachdem wir genügend Wissen über die Merkmalsextraktions- und Klassifikationstechniken gewonnen haben und die anwendbarsten für unser Problem vorgeschlagen haben, bauen und präsentieren wir ein mobiles Prototyp-System, das in der Lage ist, Benutzer basierend auf der Einzigartigkeit ihrer Gehirnwellen zu authentifizieren. Darüber hinaus implementieren wir einen neuartigen Authentifizierungsprozess, der das Authentifizierungssystem sicherer macht. Wir bewerten auch die Benutzerfreundlichkeit des Systems und definieren mögliche Nutzungsszenarien und schlagen eine Reihe praktischer Vorschläge für zukünftige Verbesserungen des Systems vor.Klicken Sie hier, um den vollständigen Bericht zu lesen
Juris Kļonovs, Christoffer Kjeldgaard Petersen. Aalborg Universität Kopenhagen
Zusammenfassung
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Möglichkeiten zum Aufbau eines mobilen biometrischen Authentifizierungssystems auf Basis des Elektroenzephalogramms (EEG) zu untersuchen. Die Ziele dieser Arbeit umfassen die Untersuchung und Identifizierung der am besten geeigneten Merkmalsextraktionstechniken und wie diese Merkmale für Authentifizierungszwecke verwendet werden können. Daher reviewen wir die relevante Literatur, führen mehrere EEG-Messexperimenten durch und diskutieren deren Verfahren und Ergebnisse mit Experten auf dem Gebiet des EEG und der digitalen Signalverarbeitung (DSP). Nachdem wir genügend Wissen über die Merkmalsextraktions- und Klassifikationstechniken gewonnen haben und die anwendbarsten für unser Problem vorgeschlagen haben, bauen und präsentieren wir ein mobiles Prototyp-System, das in der Lage ist, Benutzer basierend auf der Einzigartigkeit ihrer Gehirnwellen zu authentifizieren. Darüber hinaus implementieren wir einen neuartigen Authentifizierungsprozess, der das Authentifizierungssystem sicherer macht. Wir bewerten auch die Benutzerfreundlichkeit des Systems und definieren mögliche Nutzungsszenarien und schlagen eine Reihe praktischer Vorschläge für zukünftige Verbesserungen des Systems vor.Klicken Sie hier, um den vollständigen Bericht zu lesen
Juris Kļonovs, Christoffer Kjeldgaard Petersen. Aalborg Universität Kopenhagen
Zusammenfassung
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Möglichkeiten zum Aufbau eines mobilen biometrischen Authentifizierungssystems auf Basis des Elektroenzephalogramms (EEG) zu untersuchen. Die Ziele dieser Arbeit umfassen die Untersuchung und Identifizierung der am besten geeigneten Merkmalsextraktionstechniken und wie diese Merkmale für Authentifizierungszwecke verwendet werden können. Daher reviewen wir die relevante Literatur, führen mehrere EEG-Messexperimenten durch und diskutieren deren Verfahren und Ergebnisse mit Experten auf dem Gebiet des EEG und der digitalen Signalverarbeitung (DSP). Nachdem wir genügend Wissen über die Merkmalsextraktions- und Klassifikationstechniken gewonnen haben und die anwendbarsten für unser Problem vorgeschlagen haben, bauen und präsentieren wir ein mobiles Prototyp-System, das in der Lage ist, Benutzer basierend auf der Einzigartigkeit ihrer Gehirnwellen zu authentifizieren. Darüber hinaus implementieren wir einen neuartigen Authentifizierungsprozess, der das Authentifizierungssystem sicherer macht. Wir bewerten auch die Benutzerfreundlichkeit des Systems und definieren mögliche Nutzungsszenarien und schlagen eine Reihe praktischer Vorschläge für zukünftige Verbesserungen des Systems vor.Klicken Sie hier, um den vollständigen Bericht zu lesen