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Redes neuronales convolucionales para identificación de conjunto cerrado a partir de electroencefalografía en estado de reposo

Autores: Lai, Chi Qin; Ibrahim, Haidi; Suandi, Shahrel Azmin; Abdullah, Mohd Zaid

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Redes neuronales convolucionales para identificación de conjunto cerrado a partir de electroencefalografía en estado de reposo


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Biometría
Tecnología
Señales EEG
Red neuronal convolucional
Arquitectura CNN
Precisión de identificación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
De acuerdo con los desarrollos actuales, la biometría se está convirtiendo en una tecnología importante que permite una identificación más segura de individuos y un acceso más seguro a información y activos sensibles. Los investigadores han comenzado recientemente a explorar la electroencefalografía (EEG) como una modalidad biométrica gracias a la singularidad de las señales de EEG. Se sugiere en este documento una nueva arquitectura para una red neuronal convolucional (CNN) que utiliza señales de EEG para la identificación biométrica.

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