Fast EEG based biometrics via mean curve length
Ortalama eğri uzunluğu kullanılarak gerçekleştirilen hızlı EEG tabanlı biyometri
- Tez No: 718994
- Danışmanlar: Prof. Dr. TOLGA ESAT ÖZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Bilişim, Biyometri, Elektroensefalografi, Fraktal, Fraktal boyut, Tıbbi bilişim, Tıbbi bilişim uygulamaları, Informatics, Biometry, Electroencephalography, Fractal, Fractal dimension, Medical informatics, Medical informatics applications
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektroensefalografi (EEG) tabanlı biyometri, son zamanlarda ilgi çekici bir araştırma konusu olmuştur. Birçok modern yöntem önerilmiş ve tanıma oranında %95in üzerinde tatmin edici performanslar elde edilmiştir. Özellikle, spektral bantlara ve fonksiyonel bağlantısallığa dayalı öznitelikler, üstün performansları nedeniyle tercih edilmiştir. Önceki EEG biyometrisi araştırmalarının çoğundan farklı olarak, bu çalışma verimlilik ve uygulama kolaylığına odaklanmayı seçti. Bu doğrultuda, EEG tabanlı biyometri için Katz fraktal boyutuna dayalı basit bir sinyal karmaşıklığı ölçüsü olan ortalama eğri uzunluğu (OEU) adı verilen yeni bir öznitelik öneriyoruz. Bu çalışmada, OEUnun kişi tanımlama ve kimlik doğrulamadaki performansını değerlendirdik ve diğer özniteliklerle karşılaştırdık.
Özet (Çeviri)
Continuous biometrics using electroencephalography (EEG) has attracted noticeable amount of research for some time. Many state-of-the-art methods have been proposed and achieved satisfactory performances of more than 95 % in recognition rate. In particular, features based on spectral bands and functional connectivity have been preferred for their superior performance. Unlike majority of the previous research, this study chose to focus on the efficiency and ease of implementation. In this direction, we propose a new feature for EEG-based biometrics called the mean curve length (MCL), which is a simple measure of signal complexity based on the Katz fractal dimension. In this study, we evaluated its performance in person identification and authentication, and compared it with other features.
Benzer Tezler
- K-en yakın komşuluk algoritmasını kullanarak EEG tabanlı kişi tanıma
EEG-based person identification using K-nearest neighborhood algorithm
MESUT ÜÇÜNCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyomühendislikKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER AYDEMİR
- An exploratory research among fashion business leaders and neuromarketing company executives on the perception of applied neuromarketing
Uygulanabilir nöropazarlamanın moda endüstrisi ve nöropazarlama liderleri üzerindeki algısı üzerine keşfedici bir araştırma
ALİ LEVENT KURTOĞLU
- A performance analysis of deep learning algorithms for emotion detection based on EEG
EEG Sinyallerine Dayalı Duygu Tespiti için Derin Öğrenme Algoritmalarının Performans Analizi
AWF ABDULRAHMAN RAMADHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BAYKARA
- Riemannian geometry-based advance signal processing pipeline for EEG-based BCI
Beyin-bilgisayar arayüzlerine yönelik riemann geometrisi ile ileri sinyal işleme yaklaşımı
FATİH ALTINDİŞ
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT YILMAZ
- İmlecin iki boyutlu hareketinin hayali sırasında kaydedilmiş EEG işaretlerinin karar ağaç yapısı esaslı sınıflandırılması
Decision tree based classification of EEG signals recorded during two dimensional cursor movement imagery
ÖNDER AYDEMİR
Doktora
Türkçe
2013
BiyomühendislikKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU