TY -的A2 Maleh Yassine AU -风扇,Yongdong AU -史,小雨AU -李,琼PY - 2021 DA - 2021/12/13 TI - CNN-Based个人识别系统利用静息状态脑电描记法SP - 1160454六世- 2021 AB -作为一种生物特征,脑电图(EEG)信号的优势很难偷,容易检测活性,因为它使得基于脑电图吸引研究人员研究个人识别技术。在不同的脑电图协议,静息状态信号是最实用的选择,因为它比其他协议操作更方便。摘要个人识别系统提出了基于静息状态的脑电图,数据的增加和卷积神经网络结合在一起。109年的在一个公共数据库上执行交叉验证。实验结果表明,当只有14脑电图数据通道和0.5秒,平均精度和平均等于系统的出错率可达99.32%和0.18%,分别。与现有的一些代表作品相比,该系统具有采集时间短的优点,计算复杂度低,和快速部署使用低成本市场EEG传感器,因为它使得基于脑电图,进一步发展实际的实现识别系统。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/1160454 - 10.1155 / 2021/1160454摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER