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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

EEG Feature Extraction for Person Identification Using Wavelet Decomposition and Multi-Objective Flower Pollination Algorithm

Texto completo
Autor(es):
Alyasseri, Zaid Abdi Alkareem [1, 2] ; Khader, Ahamad Tajudin [1] ; Al-Betar, Mohammed Azmi [3] ; Papa, Joao P. [4] ; Alomari, Osama Ahmad [1]
Número total de Autores: 5
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sains Malaysia, Sch Comp Sci, George Town 11800 - Malaysia
[2] Univ Kufa, ECE Dept, Fac Engn, Najaf - Iraq
[3] Al Balqa Appl Univ, Dept Informat Technol, Al Huson Univ Coll, Irbid - Jordan
[4] Sao Paulo State Univ, Dept Comp, BR-13084971 Bauru - Brazil
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE ACCESS; v. 6, p. 76007-76024, 2018.
Citações Web of Science: 4
Resumo

In the modern life, the authentication technique for any system is considered as one of the most important and challenging tasks. Therefore, many researchers have developed traditional authentication systems to deal with our digital society. Recently, several studies showed that the brain electrical activity or electroencephalogram (EEG) signals could provide robust and unique features that can be considered as a new biometric authentication technique, given that accurate methods to decompose the signals must also be considered. This paper proposes a novel method for extracting EEG features using multi-objective flower pollination algorithm and the wavelet transform. The proposed method was applied in two scenarios for EEG signal decomposition to extract unique features from the original signals. Moreover, the proposed method is compared with the state-of-the-art techniques using different criteria with promising results. (AU)

Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:Francisco Louzada Neto
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?
Beneficiário:Alexandre Xavier Falcão
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 16/19403-6 - Modelos de aprendizado baseados em energia e suas aplicações
Beneficiário:João Paulo Papa
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular