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人类的脑电图仪的生物特征识别系统

文摘

人类头上产生各种信号根据形势和激活内部负责人以及外部的头。头信号意味着大脑信号的频率是不同的,每个人行动发生的水平可能是虚构的或者运动图像的活动。从大脑信号的信号捕获使用MindWave移动便携设备。明智的频率通道分离和类别为δ,θ,α和β。这些通道是表示情绪,运动,感觉,视觉等等特性提取每个通道使用功率谱密度(PSD)功能和深度学习神经网络。特征级融合用于模式匹配。这个工作是一个电极的新奇装置是用来捕获一个脑电图(EEG)虚头的数据生成的大脑功能。特征级融合的渠道和深度学习神经网络分类的特征给更好的性能。结果证明,这些脑电图虚信号可以作为更好的基于生物识别技术的身份验证系统。

Nagsen Bansod

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