Personidentifieringsteknik känner igen individer genom att utnyttja deras unika, mätbara fysiologiska och beteendemässiga egenskaper. De senaste personidentifieringssystemen har dock visat sig vara sårbara, t.ex. antiövervakningsprostetiska masker kan hindra ansiktsigenkänning, kontaktlinser kan lura irisigenkänning, Vocoder kan äventyra röstidentifiering och fingeravtrycksfilmer kan lura fingeravtryckssensorer. EEG (Electroencefalography)-baserad identifiering, som använder användarens hjärnvågor signaler för identifiering och erbjuder en mer motståndskraftig lösning, har nyligen dragit en hel del uppmärksamhet. De modernaste systemen kan dock inte uppnå samma noggrannhet som ovan nämnda metoder. Vi föreslår MindID, en EEG-baserad biometrisk identifieringsmetod, i syfte att uppnå hög noggrannhet och robust prestanda. Till en början analyseras EEG-datamönstren och resultaten visar att Delta-mönstret innehåller den mest utmärkande informationen för användaridentifiering. Därefter matas de sönderdelade Delta-signalerna in i en uppmärksamhetsbaserad Encoder-Decoder RNN-struktur (Recurrent Neural Networks) som tilldelar olika uppmärksamhetsvikter till olika EEG-kanaler baserat på deras betydelse. De diskriminerande representationer som man lärt sig av den uppmärksamhetsbaserade RNN används för att identifiera användaren genom att öka klassificeringen. Det föreslagna tillvägagångssättet utvärderas över tre datauppsättningar (två lokala och en offentlig). En lokal datauppsättning (EID-M) används för prestandabedömning och resultaten visar att vår modell uppnår en noggrannhet på 0,982 och avsevärt överträffar de senaste och relevanta baslinjerna. Den andra lokala datasetet (EID-S) och en offentlig dataset (EEG-S) används för att visa robusthet respektive anpassningsförmåga. Resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan användas i stor utsträckning i praktiken.
Zhang m.fl. I REF föreslås en uppmärksamhetsbaserad RNN-struktur för kodare (Recurrent Neural Networks) för att förbättra det hjärnvågsbaserade identifieringssystemets robusthet och anpassningsförmåga.
MindID: Person Identification from Brain Waves through Attention-based Recurrent Neural Network
{'venue': 'IMWUT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}