Resumen

En el modo de reconocimiento biométrico, el uso del electroencefalograma (EEG) para el reconocimiento biométrico tiene muchas ventajas como la lucha contra la falsificación y la imposibilidad de robo. En comparación con la biometría tradicional, el reconocimiento biométrico basado en EEG es más seguro y más oculto. Generalmente, el reconocimiento biométrico basado en EEG consiste en realizar la identificación de personas (PI) a través de señales de EEG recopiladas mediante la realización de tareas de imaginación motora y evocación visual. El objetivo de este artículo es mejorar el rendimiento de diferentes PI basadas en EEG afectivo utilizando un mecanismo de atención de canal de red de conexión densa neuronal convolucional (CADCNN net). El mecanismo de atención de canal (CA) se utiliza para manejar la información del canal del EEG, mientras que la red de conexión densa neuronal convolucional (DCNN net) extrae la información única de las características biológicas para la PI. El método propuesto se evalúa en el conjunto de datos afectivos de v

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Reconocimiento biométrico; EEG; Mecanismo de atención del canal; Red neuronal convolucional de conexión densa; PI afectiva basada en EEG; Estado de la técnica
• Keywords:Biometric recognition; EEG; Channel attention mechanism; Convolutional neural dense connection network; Affective EEG-based PI; State-of-the-art