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
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
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.
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.