Opracowanie mobilnego systemu ekstrakcji cech i klasyfikacji opartego na EEG do uwierzytelniania biometrycznego

Nuri Djavit

Zaktualizowano dnia

9 cze 2012

Opracowanie mobilnego systemu ekstrakcji cech i klasyfikacji opartego na EEG do uwierzytelniania biometrycznego

Nuri Djavit

Zaktualizowano dnia

9 cze 2012

Opracowanie mobilnego systemu ekstrakcji cech i klasyfikacji opartego na EEG do uwierzytelniania biometrycznego

Nuri Djavit

Zaktualizowano dnia

9 cze 2012

Juris Kļonovs, Christoffer Kjeldgaard Petersen. Aalborg University Copenhagen

Abstrakt

Celem niniejszej pracy jest zbadanie możliwości budowy mobilnego systemu uwierzytelniania biometrycznego opartego na elektroencefalogramie (EEG). Cele tej pracy obejmują zbadanie i zidentyfikowanie najbardziej wykonalnych technik ekstrakcji cech oraz sposobu, w jaki cechy te mogą być wykorzystane do celów uwierzytelniania. W związku z tym dokonujemy przeglądu odpowiedniej literatury, przeprowadzamy kilka eksperymentów pomiarowych EEG oraz omawiamy ich przebieg i wyniki z ekspertami w dziedzinie EEG i cyfrowego przetwarzania sygnałów (DSP). Po zdobyciu wystarczającej wiedzy na temat technik ekstrakcji cech i klasyfikacji oraz zaproponowaniu najbardziej odpowiednich dla naszego problemu, budujemy i prezentujemy mobilny prototyp systemu zdolnego do uwierzytelniania użytkowników na podstawie unikalności ich fal mózgowych. Co więcej, wdrażamy nowatorski proces uwierzytelniania, co prowadzi do tego, że system uwierzytelniania staje się bezpieczniejszy. Oceniamy również użyteczność systemu, definiujemy możliwe scenariusze użycia i proponujemy szereg praktycznych sugestii dotyczących przyszłych ulepszeń systemu.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport

Juris Kļonovs, Christoffer Kjeldgaard Petersen. Aalborg University Copenhagen

Abstrakt

Celem niniejszej pracy jest zbadanie możliwości budowy mobilnego systemu uwierzytelniania biometrycznego opartego na elektroencefalogramie (EEG). Cele tej pracy obejmują zbadanie i zidentyfikowanie najbardziej wykonalnych technik ekstrakcji cech oraz sposobu, w jaki cechy te mogą być wykorzystane do celów uwierzytelniania. W związku z tym dokonujemy przeglądu odpowiedniej literatury, przeprowadzamy kilka eksperymentów pomiarowych EEG oraz omawiamy ich przebieg i wyniki z ekspertami w dziedzinie EEG i cyfrowego przetwarzania sygnałów (DSP). Po zdobyciu wystarczającej wiedzy na temat technik ekstrakcji cech i klasyfikacji oraz zaproponowaniu najbardziej odpowiednich dla naszego problemu, budujemy i prezentujemy mobilny prototyp systemu zdolnego do uwierzytelniania użytkowników na podstawie unikalności ich fal mózgowych. Co więcej, wdrażamy nowatorski proces uwierzytelniania, co prowadzi do tego, że system uwierzytelniania staje się bezpieczniejszy. Oceniamy również użyteczność systemu, definiujemy możliwe scenariusze użycia i proponujemy szereg praktycznych sugestii dotyczących przyszłych ulepszeń systemu.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport

Juris Kļonovs, Christoffer Kjeldgaard Petersen. Aalborg University Copenhagen

Abstrakt

Celem niniejszej pracy jest zbadanie możliwości budowy mobilnego systemu uwierzytelniania biometrycznego opartego na elektroencefalogramie (EEG). Cele tej pracy obejmują zbadanie i zidentyfikowanie najbardziej wykonalnych technik ekstrakcji cech oraz sposobu, w jaki cechy te mogą być wykorzystane do celów uwierzytelniania. W związku z tym dokonujemy przeglądu odpowiedniej literatury, przeprowadzamy kilka eksperymentów pomiarowych EEG oraz omawiamy ich przebieg i wyniki z ekspertami w dziedzinie EEG i cyfrowego przetwarzania sygnałów (DSP). Po zdobyciu wystarczającej wiedzy na temat technik ekstrakcji cech i klasyfikacji oraz zaproponowaniu najbardziej odpowiednich dla naszego problemu, budujemy i prezentujemy mobilny prototyp systemu zdolnego do uwierzytelniania użytkowników na podstawie unikalności ich fal mózgowych. Co więcej, wdrażamy nowatorski proces uwierzytelniania, co prowadzi do tego, że system uwierzytelniania staje się bezpieczniejszy. Oceniamy również użyteczność systemu, definiujemy możliwe scenariusze użycia i proponujemy szereg praktycznych sugestii dotyczących przyszłych ulepszeń systemu.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport

Kontynuuj czytanie

Detekcja rytmu alfa EEG na urządzeniu przenośnym