Office of Academic Resources
Chulalongkorn University
Chulalongkorn University

Home / Help

TitlePersonal identificaion using minimum number of EEG signals / Preecha Tangkraingkij = การพิสูจน์ตัวตนโดยใช้ช่องสัญญาณคลื่นสมองที่น้อยที่สุด
Author ปรีชา ตั้งเกรียงกิจ
Imprint 2011
Connect tohttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/27400
Descript xvii, 62 leaves : ill., charts

SUMMARY

Biometrics such as fingerprints, retinal or iris scanning and face recognition are actively used for identifications. Cognitive biometrics using brain signals have become interesting identification tools because the brain is the most complex biological structure known and its wave signals are very difficult to mimic or steal. In this dissertation, EEG signals are used to identify a person as different persons have different EEG patterns. EEG signals can be measured from different locations. However, many signals can degrade recognition speed and accuracy. A practical technique combining independent component analysis (ICA) for signal cleaning and a supervised neural network for person identification is proposed. From 16 different EEG signal locations, four truly relevant locations of 1,000 data points (F₄, C₄, P₄, O₂), 1,500 data points (F₈, F₃, C₃, P₄), and 3,000 data points (Fp₁, F₄, P₄, O₂) by SOBIRO algorithm were selected. This selection was used to identify a group of 20 persons with high accuracy and can separate the persons who are not in the group. The significant location for identification is position P₄ which is the parietal lobe of the brain.
เทคโนโลยีชีวภาพเช่น ลายพิมพ์นิ้วมือ การสแกนม่านตาหรือเยื่อภายในลูกตา การจดจำลักษณะใบหน้าถูกใช้ในการพิสูจน์ตัวตน เทคโนโลยีชีวภาพเกี่ยวกับการรับรู้โดยใช้คลื่นสมองได้กลายเป็นเครื่องมือพิสูจน์ตัวตนที่น่าสนใจ เนื่องจากสมองมีโครงสร้างที่ซับซ้อนที่สุดที่รู้จักกันมาและสัญญาณคลื่นสมองยากที่จะเลียนแบบหรือขโมย ในวิทยานิพนธ์ฉบับนี้สัญญาณคลื่นสมอง (EEG) ถูกใช้เพื่อพิสูจน์ตัวตน เนื่องจากบุคคลแต่ละบุคคลจะมีรูปแบบของคลื่นสมองที่แตกต่างกัน สัญญาณคลื่นสมองสามารถถูกจัดเก็บได้ในหลายตำแหน่งที่แตกต่างกันไป แต่สัญญาณที่มากเกินไปอาจทำให้ลดความเร็วและความถูกต้องในการจดจำลดลง วิธีในทางปฏิบัติเป็นการรวมการวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ (independent component analysis) สำหรับแยกแยะสัญญาณที่เกิดจากการผสมสัญญาณหลายสัญญาณให้ได้สัญญาณเดิมและใช้โครงข่ายประสาทแบบมีการสอน (supervised neural network) เพื่อการแยกแยะบุคคลจึงได้ถูกนำเสนอ จากตำแหน่งที่ถูกจัดเก็บสัญญาณคลื่นสมอง 16 ตำแหน่ง ตำแหน่งที่ถูกคัดเลือกซึ่งมีความสัมพันธ์กัน 4 ตำแหน่งของข้อมูล 1,000 จุดคือ (F₄, C₄, P₄, O₂), 1,500 จุด (F₈, F₃, C₃, P₄) และ 3,000 จุด (Fp₁, F₄, P₄, O₂) โดยขั้นตอนวิธีของ SOBIRO การเลือก ตำแหน่งดังกล่าวถูกใช้พิสูจน์ตัวตนของบุคคลในกลุ่ม 20 คน ได้ด้วยความถูกต้องสูงและยังสามารถแยกแยะบุคคลที่ไม่ได้อยู่ในกลุ่มอีกด้วย ตำแหน่งที่มีความสำคัญสำหรับการพิสูจน์ตัวตนคือตำแหน่ง P₄ ซึ่งตำแหน่งนี้เป็นส่วนของ parietal lobe ของสมอง


ปริญญาดุษฎีบัณฑิต Identification Biometric identification Electroencephalography การพิสูจน์เอกลักษณ์ ชีวมาตร การบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมอง

LOCATIONCALL#STATUS
Science Library : Thesisวพ.2554 / 6030CHECK SHELVES

Chulalinet's Book Delivery Request




Location



Office of Academic Resources, Chulalongkorn University, Phayathai Rd. Pathumwan Bangkok 10330 Thailand

Contact Us

Tel. 0-2218-2929,
0-2218-2927 (Library Service)
0-2218-2903 (Administrative Division)
Fax. 0-2215-3617, 0-2218-2907

Social Network

  line

facebook   instragram