การใช้ตำแหน่ง 2 ตำแหน่งในการพิสูจน์ตัวตนโดยใช้สัญญาณคลื่นสมองช่วงเดลต้า

Main Article Content

ปรีชา ตั้งเกรียงกิจ

บทคัดย่อ

- งานวิจัยนี้ได้ศึกษาถึงเรื่องการพิสูจน์ตัวตนโดยใช้คลื่นสมองช่วงเดลต้ามาศึกษา มีจุดประสงค์เพื่อที่จะใช้ตำแหน่งเพียง 2 ตำแหน่งของคลื่นสมองในการพิสูจน์ตัวตน จากหลักการของโครงข่ายประสาทแบบมีการสอน (supervised neural network) จำนวนคุณสมบัติที่น้อยลง ทำให้การเรียนรู้มีประสิทธิภาพดียิ่งขึ้น ดังนั้นวัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้คือการศึกษาประสิทธิภาพการใช้ตำแหน่งคลื่นสมองในการพิสูจน์ตัวตน 2 ตำแหน่ง โดยใช้คลื่นสมองช่วงเดลต้าของผู้ทดลอง 40 คน มีการใช้เทคนิคการวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ (ICA) โดยวิธี SOBIRO ในการแยกสัญญาณรบกวนออกจากสัญญาณคลื่นสมองของแต่ละบุคคลและคัดแยกคลื่นสมองโดยใช้ช่วงที่มีความถี่ต่ำกว่า 4 เฮิรตซ์มาทดสอบ ใช้เทคนิคของโครงข่ายประสาทเทียมในการพิสูจน์ตัวตนของบุคคล 40 คน โดยมีการเปลี่ยนค่าจำนวนเซลล์ประสาทในชั้นข้อมูลแอบแฝง (Hidden layer) ตั้งแต่ 5-26 เซลล์เพื่อหาค่าที่เหมาะสม ในการหาตำแหน่ง 2 ตำแหน่งในการพิสูจน์ตัวตน

Article Details

รูปแบบการอ้างอิง
[1]
ตั้งเกรียงกิจ ป., “การใช้ตำแหน่ง 2 ตำแหน่งในการพิสูจน์ตัวตนโดยใช้สัญญาณคลื่นสมองช่วงเดลต้า”, JIST, ปี 8, ฉบับที่ 1, น. 26–34, มิ.ย. 2018.
ประเภทบทความ
บทความวิจัย Multidisciplinary

เอกสารอ้างอิง

1. Jain AK, Ross A, Prabhakar S. “An introduction to biometric recognition.” IEEE Trans Circuits Syst Video Technol 14(1), pp.4–20, 2004

2. Paranjape RB, Mahovsky J, Benedicenti L, Koles Z. “The electroencephalogram as a biometrics.” Proc Can Conf Electr. ComputEng 2, pp.1363–1366, 2001.

3. Poulos M, Rangoussi M, Alexandris N, Evangelou. “A On the use of EEG features towards person identification via neural networks.” Med Inform Internet Med 26(1), pp.35–48, 2001.

4. Poulos M, Rangoussi M, Alexandris N, Evangelou A. “Person identification from the EEG using nonlinear signal classification.” Methods Inf Med 41(1), pp.64–75, 2002.

5. Palaniappan R, Ravi KVR. “A new method to identify individuals using signals from the brain.” Proceedings of fourth international conference information communication and signal processing, pp 15–18, 2003.

6. Palaniappan R, Mandic D.P. “Biometrics from brain electrical activity: a machine learning approach.” IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 29, pp.738–742, 2007.

7. Palaniappan R. “Method of identifying individuals using VEP signals and neural network.” IEEE Proc Sci Mea Technol 151(1), pp.16–20, 2004.

8. Palaniappan R, Mandic D.P., EEG based biometric framework for automatic identity verification. VLSI Signal Process 2(2), pp.243–250, 2007.

9. Marcel S, Millan J. “Person authentication using brainwaves (EEG) and maximum a posteriori model adaptation.” IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 29(4), pp.743–752, 2007.

10. Tangkraingkij P, Lursinsap C, Sanguansintukul S, Desudchit.T. “Selecting relevant EEG signal locations for personal identification problem using ICA and neural network.” Eighth IEEE/ACIS international conference on computer and information science (ICIS 2009), 2009, pp.616–621.

11. Tangkraingkij P, Lursinsap C, Sanguansintukul S, Desudchit T.”Personal identification by EEG using ICA and neural network.” Computational science and its applications (ICCSA2010), Lecture Notes in Computer Science vol 6018, 2010. pp 419–430.

12. Tangkraingkij P, Lursinsap C, Sanguansintukul S, Desudchit T. ”Insider and outsider person authentication with minimum number of brain wave signals by neural and homogeneous identity filtering.” Neural Computing & Applications, Volume 22, Issue 1 Supplement, pp. 463-476, 2013.

[13] Tangkraingkij P. “Significant Frequency Range of Brainwave Signals for Authentication.” Study in Computer Intelligence 612 (Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing 2015), 2015, pp.103-113.

14. Boger, Z., and Guterman, H. “Knowledge extraction from artificial neural network models” IEEE Systems, Man, and Cybernetics Conference, Orlando, FL, USA. 1997.

15. Berry, M.J.A., and Linoff, G. Data Mining Techniques, NY: John Wiley & Sons. 1997.

16. Blum, A. Neural Networks in C++, NY: Wiley. 1992.

17. T. Preecha, M. Ajjima, N. Isara. 2017. “An Appropriate Number of Neurons in a Hidden Layer for Personal Authentication Using Delta Brainwave Signals” 2nd International Conference on Control and Robotics Engineering, 2017, pp. 232 -236.

18. Cichocki, A.”Blind Signal Processing Methods for Analyzing Multichannel Brain Signals.” International Journal of Bioelectromagnetism 6. (1). 2004.

19. Cichocki, A., Amari, S.,Siwek, K., Tanaka T., et al.: ICALAB toolboxes. Available online at https://www.bsp.brain.riken.jp/ICALAB. [Accessed Jan. 15, 2018].

20. C. Kaewwit, C. Lursinsap, P. Sophatsathit. High accuracy EEG biometrics identification using ICA And AR Model, Journal Of Ict, 16, 2: 354-373, 2017.

21. Wu Q, Zeng Y, Zhang C, Tong L, Yan B. An EEG-based person authentication system with open setcapability combining eye blinking signals. Sensors2018, 18, 335, 2018.