Reconhecimento de padroes biométricos utilizando máquinas de aprendizado profundo - Soares, Gabriel; Prado, Bruno; Silva, Gilton; Macedo, Hendrik; Matos, Leonardo (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2018: Anais do XVIII Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe, 2018)
A interface cérebro-computador é um dos campos emergentes da interação homem-computador devido ao seu amplo espectro de aplicações, especialmente as que lidam com a cognição humana. Neste trabalho, a eletroencefalograﬁa (EEG) é usada como dado base para classiﬁcar o estado dos olhos baseado em redes Long Short Term Memory (LSTM). Para ﬁns de benchmarking, foi utilizado o conjunto de dados do estado do olho do EEG disponível no repositório de aprendizado de máquina da UCI. Os resultados obtidos indicaram que o modelo é aplicável para a classiﬁcação dos dados e que seu desempenho é bom comparado aos modelos mais caros computacionalmente.