Identifikace a verifikace osob s využitím EEG
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cieľom práce bolo vytvoriť rozhranie medzi mozgom a počítačom, ktoré spoľahlivo identifikuje a verifikuje osobu za pomoci jej elektroencefalografických signálov. Vytváranie profilu užívateľa a jeho overovanie je založené na spracovávaní reakcií na jeho vlastnú tvár a tvár cudzích alebo známych osôb. Pre filtráciu signálov sa využívajú algoritmy ako pásmová prepusť a odstraňovanie šumu pomocou vlnkovej transformácie. Klasifikácia reakcií sa vykonáva pomocou konvolučnej neurónovej siete alebo lineárnej diskriminačnej analýzy. Priemerná presnosť lineárnej diskriminačnej analýzy je 66,2 % a konvolučnej neurónovej siete je 58,7 %. Maximálna dosiahnutá presnosť bola pri lineárnej diskriminačnej analýze a to 93,7 %.
The aim of this work was to create a brain-computer interface that reliably identifies and verifies a person using his electroencephalographic signals. Creating a user profile and verifying it is based on processing reactions to his own face, and the face of strangers or acquaintances. Algorithms such as bandpass and noise removal using wavelet transformation are user to filter signals. The classification of reactions is performed using a convolutional neural network or linear discriminant analysis. The average accuracy of the linear discriminant analysis is 66.2 % and of the convolutional neural network is 58.7 %. The maximum achieved accuracy was with linear discriminant analysis and at 93.7 %.
The aim of this work was to create a brain-computer interface that reliably identifies and verifies a person using his electroencephalographic signals. Creating a user profile and verifying it is based on processing reactions to his own face, and the face of strangers or acquaintances. Algorithms such as bandpass and noise removal using wavelet transformation are user to filter signals. The classification of reactions is performed using a convolutional neural network or linear discriminant analysis. The average accuracy of the linear discriminant analysis is 66.2 % and of the convolutional neural network is 58.7 %. The maximum achieved accuracy was with linear discriminant analysis and at 93.7 %.
Description
Keywords
mozgová aktivita, elektroencefalografia, EEG, rozhranie medzi mozgom a počítačom, BCI, identifikácia, verifikácia, filtrácia signálu, pásmová prepusť, vlnková transformácia, klasifikácia, vlastná tvár, cudzia tvár, P300, N170, N250, ERP, artefakty, neurónová sieť, lineárna diskriminačná analýza, CNN, LDA, brain activity, electroencephalography, EEG, brain-computer interface, BCI, identification, verification, signal filtering, bandpass, wavelet transformation, classification, self face, non-self face, P300, N170, N250, ERP, artifacts, neural network, linear discriminant analysis, CNN, LDA
Citation
ŽITNÝ, R. Identifikace a verifikace osob s využitím EEG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda)
doc. Dr. Ing. Otto Fučík (místopředseda)
Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (člen)
Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2021-06-15
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázku oponenta a na doplňující otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " B ". Otázky u obhajoby: Vyjasněte, jak jste algoritmy testoval a jak jste dospěl k uvedeným hodnotám, pakliže experimenty probíhaly pouze s jednou osobou? Jak lze testovat verifikaci a identifikaci, pokud mám k dispozici pouze jednoho uživatele? Komise, například: Jak se identifikuje obličej správného uživatele? Komise, například: Kolik bylo datových bodů?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení