
Phát triển Hệ thống Phân loại và Trích xuất Đặc trưng Dựa trên EEG Di động dùng cho Xác thực Sinh trắc học
Nuri Djavit
Đã cập nhật vào
9 thg 6, 2012

Phát triển Hệ thống Phân loại và Trích xuất Đặc trưng Dựa trên EEG Di động dùng cho Xác thực Sinh trắc học
Nuri Djavit
Đã cập nhật vào
9 thg 6, 2012

Phát triển Hệ thống Phân loại và Trích xuất Đặc trưng Dựa trên EEG Di động dùng cho Xác thực Sinh trắc học
Nuri Djavit
Đã cập nhật vào
9 thg 6, 2012
Juris Kļonovs, Christoffer Kjeldgaard Petersen. Đại học Aalborg Copenhagen
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm hiểu các khả năng xây dựng một hệ thống xác thực sinh trắc học di động dựa trên điện não đồ (EEG). Các mục tiêu của nghiên cứu này bao gồm việc tìm hiểu và xác định các kỹ thuật trích xuất đặc trưng khả thi nhất và cách thức các đặc trưng này có thể được sử dụng cho mục đích xác thực. Do đó, chúng tôi xem xét các tài liệu liên quan, tiến hành một số thí nghiệm đo điện não đồ và thảo luận về quy trình cũng như kết quả của chúng với các chuyên gia trong lĩnh vực EEG và xử lý tín hiệu số (DSP). Sau khi tích lũy đủ kiến thức về các kỹ thuật trích xuất và phân loại đặc trưng và đề xuất những kỹ thuật có thể áp dụng tốt nhất cho vấn đề của chúng tôi, chúng tôi xây dựng và trình bày một hệ thống nguyên mẫu di động có khả năng xác thực người dùng dựa trên tính độc nhất của sóng não của họ. Hơn nữa, chúng tôi triển khai một quy trình xác thực mới, giúp hệ thống xác thực trở nên an toàn hơn. Chúng tôi cũng đánh giá khả năng sử dụng của hệ thống, xác định các kịch bản sử dụng khả thi và đề xuất một số gợi ý thực tế cho những cải tiến của hệ thống trong tương lai.Nhấp vào đây để đọc toàn bộ báo cáo
Juris Kļonovs, Christoffer Kjeldgaard Petersen. Đại học Aalborg Copenhagen
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm hiểu các khả năng xây dựng một hệ thống xác thực sinh trắc học di động dựa trên điện não đồ (EEG). Các mục tiêu của nghiên cứu này bao gồm việc tìm hiểu và xác định các kỹ thuật trích xuất đặc trưng khả thi nhất và cách thức các đặc trưng này có thể được sử dụng cho mục đích xác thực. Do đó, chúng tôi xem xét các tài liệu liên quan, tiến hành một số thí nghiệm đo điện não đồ và thảo luận về quy trình cũng như kết quả của chúng với các chuyên gia trong lĩnh vực EEG và xử lý tín hiệu số (DSP). Sau khi tích lũy đủ kiến thức về các kỹ thuật trích xuất và phân loại đặc trưng và đề xuất những kỹ thuật có thể áp dụng tốt nhất cho vấn đề của chúng tôi, chúng tôi xây dựng và trình bày một hệ thống nguyên mẫu di động có khả năng xác thực người dùng dựa trên tính độc nhất của sóng não của họ. Hơn nữa, chúng tôi triển khai một quy trình xác thực mới, giúp hệ thống xác thực trở nên an toàn hơn. Chúng tôi cũng đánh giá khả năng sử dụng của hệ thống, xác định các kịch bản sử dụng khả thi và đề xuất một số gợi ý thực tế cho những cải tiến của hệ thống trong tương lai.Nhấp vào đây để đọc toàn bộ báo cáo
Juris Kļonovs, Christoffer Kjeldgaard Petersen. Đại học Aalborg Copenhagen
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm hiểu các khả năng xây dựng một hệ thống xác thực sinh trắc học di động dựa trên điện não đồ (EEG). Các mục tiêu của nghiên cứu này bao gồm việc tìm hiểu và xác định các kỹ thuật trích xuất đặc trưng khả thi nhất và cách thức các đặc trưng này có thể được sử dụng cho mục đích xác thực. Do đó, chúng tôi xem xét các tài liệu liên quan, tiến hành một số thí nghiệm đo điện não đồ và thảo luận về quy trình cũng như kết quả của chúng với các chuyên gia trong lĩnh vực EEG và xử lý tín hiệu số (DSP). Sau khi tích lũy đủ kiến thức về các kỹ thuật trích xuất và phân loại đặc trưng và đề xuất những kỹ thuật có thể áp dụng tốt nhất cho vấn đề của chúng tôi, chúng tôi xây dựng và trình bày một hệ thống nguyên mẫu di động có khả năng xác thực người dùng dựa trên tính độc nhất của sóng não của họ. Hơn nữa, chúng tôi triển khai một quy trình xác thực mới, giúp hệ thống xác thực trở nên an toàn hơn. Chúng tôi cũng đánh giá khả năng sử dụng của hệ thống, xác định các kịch bản sử dụng khả thi và đề xuất một số gợi ý thực tế cho những cải tiến của hệ thống trong tương lai.Nhấp vào đây để đọc toàn bộ báo cáo

Tiếp tục đọc