基于脑电图分析的个体识别方法

"基于脑电图分析的个体识别方法" 脑电图（Electroencephalogram，简称EEG）是一种记录大脑电活动的技术，它通过在头皮上放置电极来捕捉神经元放电产生的微弱电信号。近年来，EEG在生物特征识别领域得到了广泛应用，因为它能提供独特的、个体间的差异信息，这使得基于EEG的生物识别系统成为一种有前景的身份验证手段。 本研究由Xuecai Bao、Jinli Wang和Jianfeng Hu等人在江西蓝天大学的信息技术研究所进行，他们提出了一种新的参数化方法用于通过电机想象任务进行个体识别。电机想象是让受试者在脑海中想象执行特定的肢体运动，如手指动、脚动或舌头动，而不实际执行这些动作。这种非侵入性的方法可以引发特定的大脑活动模式，这些模式在EEG信号中表现出来，并且具有个体差异性。 在该研究中，研究人员采用了多种EEG特征提取方法，包括自回归模型（Autoregressive Model）、相位同步（Phase Synchronization）、能量谱密度（Energy Spectral Density）以及线性复杂度值。这些特征反映了大脑活动的不同方面，有助于区分不同受试者的EEG信号。之后，他们使用神经网络作为识别模型，以这些特征为输入，来区分不同的个体。 实验分析了不同数据长度和波段对识别率的影响。结果显示，舌头运动产生的EEG信号具有最高的识别率，这意味着这一特定的电机想象任务能更有效地捕获个体的独特脑部活动模式。此外，研究还指出，电机想象的范式和选择的波段对于识别的准确性至关重要。 总体而言，这项工作揭示了基于EEG的生物识别技术的潜力，尤其是在安全和隐私保护的应用中。尽管目前的研究可能还存在一些限制，如数据采集的噪声、受试者的注意力变化等因素，但随着技术的进步，这些挑战有望得到克服，从而进一步提升基于EEG的个体识别的效率和可靠性。未来的研究可能会探索更多的特征提取方法和机器学习算法，以优化这一识别过程，使之更加精准和实用。