Author(s):
André Zúquete 
; Bruno Quintela ; João Paulo Silva Cunha
Date: 2013
Origin: Electrónica e Telecomunicações
Subject(s): biometric authentication; electroencephalograms; visual evoked potentials; biometric authentication; electroencephalograms; visual evoked potentials
Description
This paper studies the suitability of brain activity, namely electroencephalogram signals, as raw material for conducting biometric authentication of individuals. Brain responses were extracted in particular scenarios, namely with visual stimulation leading to biological brain responses known as visual evoked potentials. In our study, we evaluated a novel method, using only 8 occipital electrodes and the energy of differential EEG signals, to extract information about the subjects for further use as their biometric features.To classify the features obtained from each individual we used a one-class classifier per subject. These classifiers are trained only with target class features, which is the correct procedure to apply in biometric authentication scenarios. Two types of one-class classifiers were tested, K-Nearest Neighbor and Support Vector Data Description. Two other classifier architectures were also studied, both resulting from the combination of the two previously mentioned classifiers.After testing these classifiers with the features extracted from 70 subjects, the results showed that brain responses to visual stimuli are suitable for an accurate biometric authentication. Este artigo estuda a possibilidade de usar a actividade cerebral, nomeadamente encefalogramas, como material base para realizar autenticação biométrica de indivíduos.As respostas cerebrais foram obtidas num cenário específico,nomeadamente mediante estimulação visual conducente a respostas biológicas do cérebro conhecidas como potenciais evocados visuais. No estudo realizado, avaliou-se um novo método, recorrendo apenas a 8 eléctrodos na zona occipital e a energia de sinais EEG diferenciais, para extrair informação individual para usar como característica biométrica.Para classificar as características obtidas com cada indivíduo usou-se um classificador de classe unitária pessoal. Estes classificadores são treinados apenas com características do seu alvo, o que constitui a aproximação correcta para a autenticação biométrica. Foram testados dois tipos de classificadores de classe unitária, K Vizinhos Mais Próximos eDescrição com Vectores de Dados de Suporte, e duas arquitecturas de classificação, ambas resultantes da combinação dos dois classificadores antes mencionados.Após testar estes classificadores com características extraídas de 70 indivíduos, os resultados obtidos mostram que as respostas cerebrais a estímulos visuais são viáveis para efectuar uma autenticação biométrica eficaz.Palavras chave: autenticação biométrica; electroencefalogramas; potenciais evocados visuais
