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Análisis óptimo de características para identificación basada en señales cerebrales intracraneales con algoritmos de aprendizaje automático

Autores: Li, Ming; Qi, Yu; Pan, Gang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Análisis óptimo de características para identificación basada en señales cerebrales intracraneales con algoritmos de aprendizaje automático


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Bioingeniería

Palabras clave

Biometría
Biometría cerebral
Señales cerebrales intracorticales
EEG
Identificación
Algoritmos de aprendizaje automático

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 29

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La biometría, por ejemplo, las huellas dactilares, el iris y el rostro, se han utilizado ampliamente para autenticar a individuos. Sin embargo, la mayoría de las biometrías no son cancelables, es decir, una vez que estas biometrías tradicionales son clonadas o robadas, no pueden reemplazarse fácilmente. A diferencia de las biometrías tradicionales, las biometrías cerebrales son extremadamente difíciles de clonar o falsificar debido a la aleatoriedad natural entre diferentes individuos, lo que las convierte en una opción ideal para la autenticación de identidad.

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