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J-GLOBAL ID：201702257348481692   整理番号：17A0276569

EEG信号を用いたヒト同定のための最も効果的なリズムの推定【Powered by NICT】

Estimation of the most effective rhythm for human identification using EEG signal

著者 (4件)： Hasan Md. Mahmudul (Department of Electrical and Electronic Engineering, Khulna University of Engineering & Technology, 9203, Bangladesh) ,  Sohag Md. Hanif Ali (Department of Electrical and Electronic Engineering, Khulna University of Engineering & Technology, 9203, Bangladesh) ,  Ali Md. Eakub (Department of Electrical and Electronic Engineering, Khulna University of Engineering & Technology, 9203, Bangladesh) ,  Ahmad Mohiuddin (Department of Electrical and Electronic Engineering, Khulna University of Engineering & Technology, 9203, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICECE  ページ： 90-93  発行年： 2016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： 特別な生物学的特徴を使用した人間の同定はセキュリティシステムの目的のための有望な分野になっている。脳波(EEG)信号は人間の心の特徴であると強いバイオメトリック識別子として,自信を持って使える。EEG信号は五つの異なる周波数バンドから構成されているので,本論文では,人間の同定のための最も効果的なリズムを決定する一般的な方法論を示した。時間及び周波数領域における異なるリズムとは異なる特徴を用いて,四つのニューラルネットワークは,分類手法を開発した。設計されたニューラルネットワークの比較は,ベータリズムは非常に低い平均二乗誤差を有する最良の性能を与えるデルタリズムは者を同定するための比較より高い平均二乗誤差を有する最悪性能を与えることが示された。ベータリズムは安静時と問題解決条件におけるEEGを用いたヒト同定のための最も効果的な周波数帯であると結論した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： セキュリティシステム ,  周波数帯 ,  *ヒト ,  脳波 ,  周波数領域 ,  安静 ,  ニューラルネットワーク ,  問題解決
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  自信 ,  識別子 ,  生物学的性質 ,  *リズム ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： EEG信号 ,  ヒト ,  同定 ,  リズム ,  推定