Thick Data Analytics through Ensemble Techniques: Identifying Personalized EEG Biometrics based on Eye State Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Thick data analytics are being pursued to break the barriers of using the big data predictive analytics for small datasets. The main objective of this paper is to improve the performance of the EEG for biometric authentication using eye blinking brain signals through the use of ensembles techniques. Biometric identification differs largly from the other EEG eye movement analytics applications such as detecting epileptic seizure, identification of stress feature or detecting driving drowsiness as it requires high model rubstness and accuracy. A perfect biometric should be unique, universal and permanent over time. Previous analytical approaches on eye movement failed to show the reliability of the the brain signals to distinguish individuals based on the properties of eye-movements seen as time-signals and for this reason the eye movement have not been considered as a possible solution for a biometric system. This paper's primary focus is on the use of ensemble methods to secure the robustness of the person identification from the EEG eye movement waves. Our approach is a multitier one and it start with training notable binary classification models for biometic identification using eye movement. The training tier is followed by ensemble learning (boosting, bagging, and stacking algorithms) to narrow the differences of accuracy gap among classifiers. The classifier's robustness has been measured with the help of variety of accuracy measures including the Matthews correlation coefficient (MCC). The third tier is guage the person prediction model stability using the AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristics) metric. The results obtained in this study proves that it is possible to use an eye tracking based biometric for detection of person identity with reasonably high sensitivity and specificity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».