Seleção de Canal para reconhecimento Biométrico baseado em sinais de EEG - Vieira, Rodrigo A. de Freitas; Lima, Clodoaldo A. de Moraes (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI); 2018: Anais do XIV Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2018)
A identificação de pessoas é um fator importante para sistemas de informação. Tecnologias emergentes para segurança, como a identificação biométrica baseada em sinais de EEG, embora promissoras, ainda exigem extensa pesquisa e refinamento adicional antes de serem aplicadas na prática. Este trabalho aborda o problema da seleção do canal EEG para identificação biométrica. Cinco formas de segmentação de sinal EEG são exploradas antes da extração de características pelo modelo autoregressivo (modelo AR). A seleção de canais é realizada com duas abordagens, algoritmos genéticos e classificação baseada em pesquisa, e usamos os classificadores k-neighbor neighbor (KNN) e support vector machines (SVM) para identificação. Os resultados indicam que é possível diminuir até 9 canais, independentemente de indivíduos, e manter uma precisão próxima da obtida com todos os 64 canais.