Brain Biometrics under Auditory Stimulation for Human Identity Recognition
Notice bibliographique
Résumé
The demand for security and user authentication has recently become an essential part of all aspects of our lives thus increasing the popularity of biometric recognition. As this technology becomes more common, the potential of spoofing attacks is of rising concern. For instance, conventional biometric traits, like face or fingerprints, are highly vulnerable to presentation attacks as these traits are exposed and can be easily replicated. This urges the scientific community to investigate other biometric modalities that are less prone to such attacks. Biomedical biometrics is an emerging technology that adopts vital signals acquired from the human body for biometric recognition. Such biosignals inherently provide liveliness detection and robustness to circumvention against presentation attacks as these modalities are difficult, if not impossible to replicate. Among various biomedical biometrics, the feasibility of the electrical activity of the brain, or Electroencephalogram (EEG), has been extensively examined for human identification tasks. This thesis proposes a new acquisition protocol to establish an EEG-based biometric system. The acquisition protocol adopts auditory stimulation to elicit a special class of brainwaves known as steady-state Auditory Evoked Potentials (AEP). AEPs, as neural responses share the same advantages of biomedical biometrics in terms of circumvention prevention and liveliness detection. Besides, steady-state AEPs share unique advantages that do not apply to other biosignals; being modular (i.e., stimulus-dependent) steady-state AEP supports cancellable biometrics, additionally, it can be linked to a user-selected PIN to implement a two-step authentication system. However, one of the most challenging aspects of deploying brainwaves in biometric systems is the high time-variability of the EEG signals. This study addresses this issue by investigating two different approaches: 1) exploiting BCI-spatial filtering techniques for target identification to maximize the intra-subject repeatability of the task-induced responses, 2) addressing inter-subject variability using a new training procedure for deep learning to improve the time-permanence of AEPs. Additionally, the feasibility of enhancing the collectability of EEG signals was also examined by reducing the acquisition time and the number of EEG electrodes. Overall, this thesis provides a framework that enhances the cross-session repeatability of brainwaves under auditory stimulation allowing the possibility of employing the AEP signals in biometric recognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».