Representation Learning for EEG-Based Biometrics Using Hilbert–Huang Transform

A promising approach to overcome the various shortcomings of password systems is the use of biometric authentication, in particular the use of electroencephalogram (EEG) data. In this paper, we propose a subject-independent learning method for EEG-based biometrics using Hilbert spectrograms of the d...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Hlavní autoři:	Mikhail Svetlakov, Ilya Kovalev, Anton Konev, Evgeny Kostyuchenko, Artur Mitsel
Médium:	Artigo
Jazyk:	Inglês
Vydáno:	MDPI AG 2022-03-01
Edice:	Computers
Témata:	EEG biometrics multi-similarity loss subject-independent representation learning Hilbert–Huang transform
On-line přístup:	https://www.mdpi.com/2073-431X/11/3/47
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!