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J-GLOBAL ID：201802265324982005   整理番号：18A1808440

ヒトEEGベースのバイオメトリック同定のためのパワースペクトル密度解析【JST・京大機械翻訳】

Power Spectral Density Analysis for Human EEG-based Biometric Identification

著者 (3件)： Ong Zhi Ying. (PPK Mechatronic, Biosignal Processing Research Group (BioSIM), Universiti Malaysia Perlis, Arau, Perlis, Malaysia) ,  Saidatul A. (PPK Mechatronic, Biosignal Processing Research Group (BioSIM), Universiti Malaysia Perlis, Arau, Perlis, Malaysia) ,  Ibrahim Z. (Universiti Malaysia Perlis, Technopreneur at UniMAPSdn. Bhd. (TUSB), Kangar, Perlis, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSDA  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認証はセキュリティにとって最も重要である。人を認識するための多くの異なるシステムがある。パスワードのような従来の認証システムには欠点がある。それは,容易にstolすることができる。バイオメトリック認証システムは最良のセキュリティを提供する。しかしながら,指紋の同定に広く使われている現在の技術は,それ自身の欠点を持っている。さらに,人を認識するために使用される顔認識,虹彩認識および音声認識のような現在の技術は,まだセキュリティ壁に妥協している。近年,脳波(EEG)信号がバイオメトリック認証システムの一つになる可能性があることが発見されている。それはヒトの脳活動である。EEG信号が個人と異なるので,それは独特である。本論文では,パワースペクトル密度分析を用いて脳波(EEG)信号を分析した。k-最近傍分類器を本論文における分類のために使用した。アルファ(8~13Hz),ベータ(13~30Hz),アルファとベータ(8~30Hz),および結合θ,アルファ,ベータ,およびガンマ(4~40Hz)周波数帯の精度結果を比較した。全体として,精度の割合は80%以上であった。この実験におけるヒトEEGに基づく生体計測同定のための最も適切な周波数帯は,θ,α,β,およびγ(4~40Hz)の組合せであった。この周波数帯の精度の割合は,89.21%の他の中で最も高かった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ヒト ,  *パワースペクトル密度 ,  パスワード ,  脳波 ,  バイオメトリクス ,  セキュリティ ,  生体計測 ,  音声認識 ,  周波数帯 ,  指紋
準シソーラス用語： 脳波信号 ,  脳活動 ,  虹彩認識 ,  顔貌認識 ,  認証システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ヒト ,  EEG ,  メトリック ,  同定 ,  パワースペクトル密度 ,  解析