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在基于EEG的认证中对转移学习模型的评估.

Hui Yen Yap1,2, Yun-Huoy Choo3, Zeratul Izzah Mohd Yusoh3

  • 1Faculty of Information Science and Technology, Multimedia University (MMU), Melaka, Malaysia. huiyen84@gmail.com.

Brain informatics
|August 3, 2023
PubMed
概括

转移学习有效地使用脑电图 (EEG) 信号认证个人,克服数据限制. 这种方法利用预先训练的模型来实现基于脑波的安全系统的高精度.

关键词:
验证身份验证 验证身份验证大脑波 脑电波 脑电波深度学习是一种深度学习.这是一个EEGEEGEEGEEGEEGEEGEEG.电脑电图 (电脑电图) 是一种脑电图.转移学习转移学习

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科学领域:

  • 生物识别信息 生物识别信息
  • 机器学习 机器学习
  • 神经科学是一个神经科学.

背景情况:

  • 基于脑电图 (EEG) 的认证是一个不断增长的研究领域,为传统方法提供了替代方案.
  • 脑电图信号本质上是非静止的,易受噪声影响,需要先进的数据处理.
  • 深度学习模型虽然有希望,但需要大量的数据和计算资源,风险是用较小的数据集过度匹配.

研究的目的:

  • 调查转移学习对基于EEG的认证的有效性.
  • 评估适应EEG领域的预训练模型的性能.
  • 为了应对有限数据的挑战,开发强大的EEG认证系统.

主要方法:

  • 使用了自行收集的EEG数据库,来自30名受试者,分两个会议.
  • 预处理的EEG信号和提取的频谱作为输入特征.
  • 应用各种预先训练的模型来提取的EEG数据用于身份验证任务.

主要成果:

  • 实现了高认证准确度,范围从99.1%到99.9%.
  • 在EEG认证领域证明了转移学习的有效性.
  • 通过知识转移,展示了克服数据限制的能力.

结论:

  • 转移学习是基于EEG的身份验证的可行和高效的解决方案.
  • 预先训练有素的模型可以成功地适应增强脑波安全系统.
  • 这种方法为开发实用和准确的生物识别解决方案提供了一个有希望的方向.