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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.12
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 1,131 - 1,142 (12page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2023.50.12.1131
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생체인식 분야는 빠르고 정확한 신원 확인을 제공하는 것으로 알려졌다. 최근에는 운동 상상 (MI) 뇌파가 각광받고 이에 따른 이벤트 관련 비동기화 (ERD) 신호가 함께 등장했다. 이 연구의 목표는 사용자 간 분류 정확도를 향상시키기 위해 기존의 ERD 모델을 최적화하는 것이다. 대표적인 MI 특징 추출로 알려진 공통 공간 패턴(CSP)과 ERD를 사용했고, 나이브베이즈 (NB)로 분류했다. SVM의 이진 분류 결과의 신뢰성을 평가하기 위해, 동일 오류율(EER)과 곡선 아래의 면적(AUC) 이 사용되었다. 제안된 ERD 모델은 CSP와 전통적인 ERD에 비해 뛰어난 정확도를 보였으며, 각각 86.4%, 86.3%, 및 63%의 분류 정확도를 달성했다. 이러한 우수성을 바탕으로 제안된 ERD 방법이 향후 생체인식 마커로서 적합할 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Results
4. Discussion
5. Conclusions
References
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