Rede Neural Convolucional e LSTM para Biometria Baseada em EEG no Modo de Identificação - Freitas, Carlos; Silva, Pedro; Moreira, Gladston; Luz, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2022)
Com o avanço da biometria e a necessidade de sistemas de segurança mais robustos, outros tipos de características humanas além das mais utilizadas foram levadas em consideração no desenvolvimento de sistemas biométricos. Uma destas características é o eletroencefalograma (sinais cerebrais). Este trabalho então avalia uma rede neural, cuja arquitetura combina camadas de Redes Neurais Convolucionais e camadas de Long Short-Term Memory (LSTM), em um sistema biométrico no modo de identificação, e utiliza os dados dos 109 indivíduos presentes na base de dados EEG Motor Movement/Imagery Dataset. Ao utilizar um tamanho de janela de 12 seg., um resultado estado-da-arte de 99,7% de acurácia foi atingido, provando a eficiência da metodologia aplicada.