Zastosowanie pomiarów elektroencefalograficznych EEG w procesie uwierzytelniania biometrycznego użytkowników

W niniejszym artykule opisano podstawy projektowanego systemu uwierzytelniania w oparciu o biometrię, który w przyszłości ma na celu rozbudowanie opisanej koncepcji w zastosowaniach praktycznych. EEG jako zapis neurofizjologicznej aktywności elektrycznej mózgu może znaleźć zastosowanie w szeroko pojętej biometryce. Pomimo, iż sygnał EEG jest zmienny w czasie i zależny od psychicznego i fizycznego stanu osoby badanej, możliwa jest identyfikacja osób na podstawie pomiarów sygnału EEG. Biometryczne badania na podstawie sygnałów EEG są utrudnione zarówno przez brak bezpośredniego kontaktu z mózgiem człowieka, w wyniku czego sygnał posiada bardzo niski potencjał, jak i poprzez pojawiające się w badanym sygnale artefakty, których ekstrema pokrywają się ze spektrum samej czynności mózgu, utrudniajśc ich usunięcie. EEG znajdowało do tej pory zastosowanie głównie w diagnostyce chorób, co polegało na identyfikacji pewnych wspólnych cech u osób badanych o tych samych przypadłościach. Możliwe jest, więc zastosowanie z powodzeniem sygnału EEG w celu identyfikacji osób, niezależnie od ich stanu. Prowadzone badania naukowe przy użyciu EEG mają na celu udowodnić, że elektroencefalogram może służyć do identyfikacji użytkowników w sieci. Sygnał EEG po aktywizacji podlega technikom wstępnej obróbki, z której wyliczone zostaną cechy modelu auto regresyjnego (ang. auto regressive). Uzyskane w wyniku obliczeń cechy, zostaną przekazane do klasyfikatora, który rozróżni na tej podstawie daną osobę od pozostałych.

The article describes the processing foundations of the designed biometrics-based users authenticating system, the said system to be extended and employed in practice in the future. EEG as a recording of neurophysiologic electric activity of the brain may be used in broadly understood biometrics. Despite the fact that the EEG signal varies in time and is dependent on the physical and mental condition of the testee, individuals may be identified based on measurements of the EEG signals. Biometric investigations based on the EEG signals are hindered by lack of direct contact with the human brain, resulting in the signal having a very low potential, as well as by artifacts that appear in the investigated signal itself, with their peaks overlapping the spectrum of cerebral activity, rendering their eradication difficult. To date, EEG has been employed chiefly for diagnostic purposes as a tool for identifying common features in individuals suffering from the same diseases. Thus, it is possible to employ EEG in identification of individuals irrespectively of their condition. Research carried out employing EEG aim at proving that an electroencephalogram may serve to identify users of a network. Following activation, the EEG signal undergoes preliminary processing, which allows for calculating the properties of an auto regressive model. The thus calculated properties are relayed to a classifying device, which will differentiate a given individual from any other persons.