Dinlenme durumunda elektroensefalografi (EEG) alfa frekansıüzerinden biyometrik tanımlama ve kimlik doğrulama

Biyometrik tanımlama ve kimlik doğrulama bir bireyin fiziksel ve davranışsal özelliklerini inceleyerek kişinin tanımlanması ve diğer kişilerden ayırt edilmesini sağlayan sistemlerdir. Biyometrik tanımlama ve kimlik doğrulama çalışmalarında kullanılan en yaygın biyolojik sinyaller parmak izi, yüz tanıma ve iris tanımadır. Bu sistemlerde canlılık tespitinin yapılamaması, yanıltılmalarının kolay olması ve aynı kalitede verinin alınamaması gibi dezavantajlarının üstesinden gelebilmek için farklı bir biyometrik yaklaşım olan beyin sinyallerine yönelinmiştir. Elektroensefalogram (EEG) kafa derisine bağlanan elektrotlar yardımıyla beyinde oluşan elektriksel aktiviteyi kayıt altına alınmasını sağlayan yöntemdir. Dinlenme durumunda yüksek güce sahip olan EEG alfa sinyalleri 8-13 Hz frekans bandında olup, kişilerin bilinçaltıyla ilişkilidir. Dinlenme durumunda elde edilen EEG sinyalleri bu frekans aralığında yüksek genlik değerine sahip olup, beynin daha çok parietal ve oksipital bölgelerinde görülmektedir. Bu çalışmada, dinlenme durumu EEG alfa frekanslı benzersiz sinyaller kullanılarak biyometrik tanımlama ve kimlik doğrulama uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Veri setinde saniyede 512 Hz örnekleme frekansı kullanılarak yirmi kişinin EEG sinyalleri elde edilmiştir. Biyometrik tanımlama ve kimlik doğrulama için EEG alfa frekanslı sinyallere makine ve derin öğrenme modelleri uygulanmıştır. Biyometrik tanımlama ve kimlik doğrulama çalışmalarının performanslarının değerlendirilmesi için ise en yaygın performans metrikleri incelenmiştir. Biyometrik tanımlama çalışmasında, farklı örneklemeli derin öğrenme modellerinin performansı araştırılmış ve karşılaştırılmıştır. Biyometrik kimlik doğrulama çalışmasında ise yanlız iki kanal verisi üzerinden performans metrikleri değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlarda hem tanımlama hem de kimlik doğrulama çalışmalarının yüksek tahmin performansına ve doğruluk değerlerine sahip olduğu görülmektedir. Bu çalışma ile düşük maliyetli, kullanımı kolay ve güvenilir bir biyometrik tanımlama ve kimlik doğrulama sistemi önerilmiştir.