Original title:
Identifikace a verifikace osob s využitím EEG
Translated title:
Person Identification and Verification Using EEG
Authors:
Žitný, Roland ; Orság, Filip (referee) ; Tinka, Jan (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2021
Language:
slo Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[slo][eng]
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 %.
Keywords:
artifacts; bandpass; BCI; brain activity; brain-computer interface; classification; CNN; EEG; electroencephalography; ERP; identification; LDA; linear discriminant analysis; N170; N250; neural network; non-self face; P300; self face; signal filtering; verification; wavelet transformation
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/199345