Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Schons, Thiago
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/61566/0013000008kbk
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/9850
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
id UFOP_f99f37bf3cb75734b394a45e3f0bceb6
oai_identifier_str oai:repositorio.ufop.br:123456789/9850
network_acronym_str UFOP
network_name_str Repositório Institucional da UFOP
repository_id_str
spelling Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG.BiometriaRede neuralEletroencefalogramaRede de convoluçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.Sistemas biométricos encontram-se em grande expansão pela necessidade de segurança em todas as esferas da sociedade, nesse contexto sistemas baseados em eletroencefalograma (EEG) vem despertando grande interesse entre os pesquisadores. No entanto, essa modalidade biométrica é suscetível a ruídos na captação de sinais e tem problemas de escala, acurácia e captação em ambientes não controlados, representando um grande desafio. Métodos baseados em redes neurais de convolução vêm sendo explorados na literatura para processamento de sinais e resultados expressivos para sua classificação vem sendo obtidos. Nesse cenário, o método proposto neste trabalho é baseado em Rede Neural de Convolução (CNN) para verificação biométrica e avaliação em uma base de dados da Physionet. Uma técnica de data augmentation baseada em sobreposição dos sinais é proposta para ampliar a quantidade de dados de treinamento da rede de aprendizagem em profundidade. A redução do equal error rate (EER) de 4,5% para 0,19% nos testes baseline em comparação com a literatura mostram que o método é um caminho promissor na representação de sinais cerebrais para biometria.Biometric systems are in great expansion by the need for security in all spheres of society, in this context systems based on electroencephalogram (EEG) has aroused great interest among researchers. However, this biometric modality is susceptible to noise in signal capture and has problems of scale, accuracy and capture in uncontrolled environments, representing a great challenge. Methods based on convolution neural networks (CNN) have been explored in the literature for signal processing and expressive results for their classication have been obtained. In this scenario, the proposed method is based on CNN for biometric verication and evaluation in a Physionet database. A data augmentation technique based on overlapping signals is proposed to increase the amount of training data for the deep learning network. The reduction of the equal error rate (EER) from 4.5% to 0.19% in the baseline tests compared to the literature shows that the method is a promising path in the representation of brain signals for biometrics.Moreira, Gladston Juliano PratesMoreira, Gladston Juliano PratesBianchi, Andrea Gomes CamposGomes, David MenottiCoelho, Vitor NazárioSchons, Thiago2018-04-23T15:18:07Z2018-04-23T15:18:07Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSCHONS, Thiago. Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG. 2018. 68 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/9850ark:/61566/0013000008kbkAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo autor(a), 11/04/2018, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2024-11-10T19:57:44Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/9850Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-10T19:57:44Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
dc.title.none.fl_str_mv Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG.
title Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG.
spellingShingle Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG.
Schons, Thiago
Biometria
Rede neural
Eletroencefalograma
Rede de convolução
title_short Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG.
title_full Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG.
title_fullStr Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG.
title_full_unstemmed Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG.
title_sort Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG.
author Schons, Thiago
author_facet Schons, Thiago
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Moreira, Gladston Juliano Prates
Moreira, Gladston Juliano Prates
Bianchi, Andrea Gomes Campos
Gomes, David Menotti
Coelho, Vitor Nazário
dc.contributor.author.fl_str_mv Schons, Thiago
dc.subject.por.fl_str_mv Biometria
Rede neural
Eletroencefalograma
Rede de convolução
topic Biometria
Rede neural
Eletroencefalograma
Rede de convolução
description Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-04-23T15:18:07Z
2018-04-23T15:18:07Z
2018
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv SCHONS, Thiago. Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG. 2018. 68 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.
http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/9850
dc.identifier.dark.fl_str_mv ark:/61566/0013000008kbk
identifier_str_mv SCHONS, Thiago. Rede de convolução para sistema biométrico baseado em EEG. 2018. 68 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.
ark:/61566/0013000008kbk
url http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/9850
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFOP
instname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)
instacron:UFOP
instname_str Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)
instacron_str UFOP
institution UFOP
reponame_str Repositório Institucional da UFOP
collection Repositório Institucional da UFOP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@ufop.edu.br
_version_ 1856654675436109824