EEG temporal

Scientific Reports volume 12, Número do artigo: 14378 (2022) Citar este artigo

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Um número crescente de estudos tem sido dedicado ao reconhecimento de identidade por eletroencefalograma (EEG), uma vez que os sinais de EEG não são facilmente roubados. A maioria dos estudos existentes sobre identificação de pessoas por EEG aborda apenas os sinais cerebrais em um único estado, dependendo de estímulos sensoriais específicos e repetitivos. No entanto, na realidade, os estados humanos são diversos e mudam rapidamente, o que limita sua praticidade em cenários realistas. Entre muitas soluções potenciais, o transformador é amplamente utilizado e atinge um excelente desempenho no processamento de linguagem natural, o que demonstra a excelente capacidade do mecanismo de atenção para modelar sinais temporais. Neste artigo, propomos uma abordagem baseada em transformador para a tarefa de identificação de pessoas EEG que extrai características nos domínios temporal e espacial usando um mecanismo de auto-atenção. Realizamos um extenso estudo para avaliar a capacidade de generalização do método proposto entre diferentes estados. Nosso método é comparado com as técnicas mais avançadas de biometria de EEG e os resultados mostram que nosso método atinge resultados de ponta. Notavelmente, não precisamos extrair nenhum recurso manualmente.

No atual mundo globalizado da informação, a segurança das informações pessoais tornou-se particularmente importante1, levando à necessidade de novas e mais sofisticadas tecnologias de identificação. Embora as tecnologias de identificação existentes tenham sido amplamente aplicadas na vida cotidiana e tenham obtido alta precisão, incluindo impressões digitais, íris ou reconhecimento facial2,3,4 e alcançando altas taxas de precisão de reconhecimento. No entanto, o problema com essas biometrias é que elas podem ser facilmente roubadas ou reveladas inadvertidamente. A segurança dessas tecnologias não é efetivamente garantida. Em comparação com a biometria convencional mencionada acima, a biometria cognitiva atraiu mais interesse de pesquisa por suas razões de segurança.

Ao contrário da biometria convencional, que se baseia em características fisiológicas ou comportamentais, a biometria cognitiva é um tipo de biometria que mede a atividade cerebral humana e analisa como as pessoas "pensam"5. Existem vários métodos de medição da atividade cerebral humana, e esses métodos são baseados em diferentes princípios para refletir a atividade cerebral. A ressonância magnética funcional (fMRI) mediu a concentração de oxi-hemoglobina e desoxi-hemoglobina, o que pode indicar as alterações hemodinâmicas causadas pela atividade neuronal. A tomografia por emissão de pósitrons (PET) mede o metabolismo neuronal injetando uma substância radioativa no corpo do sujeito. A espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) mede a concentração de oxi-hemoglobina e desoxi-hemoglobina pela intensidade de reflexão da luz infravermelha do córtex cerebral para refletir a atividade cerebral. A magnetoencefalografia (MEG) coleta o campo magnético gerado pelas correntes cerebrais, enquanto a eletroencefalografia (EEG) coleta os campos elétricos gerados.

Escolhemos o EEG para a tarefa de identificação. Comparado a outras técnicas, o EEG pode ser adquirido por aparelhos portáteis e relativamente baratos6,7. Em particular, a tecnologia de interface cérebro-computador não invasiva é frequentemente usada para capturar sinais de EEG, o que é mais seguro e conveniente do que as abordagens invasivas. A amplitude do sinal de EEG de humanos normais varia de 10 a 200 \(\upmu \)V, enquanto a frequência geralmente varia entre 0,5 e 40 Hz. Possui alta resolução temporal, geralmente da ordem de milissegundos5. Em termos de resolução espacial, o EEG revela uma resolução espacial inferior devido à limitação de tamanho do dispositivo de aquisição e à interação dos campos elétricos entre diferentes regiões do cérebro. No entanto, vale a pena notar que a variabilidade individual é a base da identificação da pessoa, e o EEG não é exceção. Alguns estudos8,9 demonstraram que os sinais de EEG apresentam forte variabilidade individual, principalmente nas ondas alfa10. A consistência é outro fator crucial para a identificação, pois essa biometria requer teste-reteste, o que significa que as características permanecem invariáveis ​​de forma estável ao longo do tempo e do lugar11,12. O sinal EEG também é altamente seguro. Isso é especialmente importante para a identificação de pessoas, pois a identificação de pessoas requer equipamentos de aquisição especializados e amplificadores para coletar informações. Essas informações pessoais não devem ser vazadas inadvertidamente ou acessadas remotamente. Portanto, a identificação baseada em EEG em termos de segurança de dados é confiável, pois é mais difícil para os criminosos explorarem. O EEG garante a segurança da informação por meio da detecção de emoções. A identificação não pode ser processada sem o consentimento do usuário, pois o nervosismo detectado pelo EEG pode levar à falha na autenticação. Além disso, embora o sinal de EEG seja um traço interno que só pode ser gerado quando o cérebro está ativo, ele carrega naturalmente a função de detecção de vivacidade13. Por último, mas não menos importante, os sinais de EEG são universais e os sinais de EEG podem ser capturados de cada indivíduo, a menos que alguma patologia cause dano estrutural ao cérebro que impeça a produção de sinais de EEG.