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Carolina Duque Mejía, Andrés Castro, Eduardo Duque, Leonardo Serna-Guarín, Leandro L. Lorente Leyva, Diego Hernán Peluffo Ordoñez, Miguel A. Becerra
Biometric identification is in constant development as well as the systems that violate it, so it is an open field of research that requires new analysis and application of techniques to identify its vulnerabilities and improve its reliability levels. In this work we propose a biometric identification system based on EEG signals in multiple emotional states considering that the underlying dynamics of EEG signals vary according to the emotional state, which may affect the accuracy of classification models. The study was conducted using the SEED database which has been widely applied in the study of emotions. The signals were preprocessed, then a feature extraction process was performed and finally 5 different classification models were built achieving an accuracy of 94% with the model based on the random forest classification algorithm.
La identificación biométrica está en constante desarrollo al igual que los sistemas que la vulneran, por lo que es un campo abierto de investigación que requiere nuevos análisis y aplicación de técnicas que permitan identificar sus vulnerabilidades y mejorar sus niveles de confiabilidad. En este trabajo se propone un sistema de identificación biométrica basado en señales EEG en múltiples estados emocionales considerando que la dinámica subyacente de las señales EEG varían de acuerdo con el estado emocional, lo que puede afectar la precisión en los modelos de clasificación. El estudio fue llevado a cabo usando la base de datos SEED la cual ha sido ampliamente aplicada en el estudio de emociones. Las señales fueron preprocesadas, luego se realizó un proceso de extracción de características y finalmente se construyeron 5 diferentes modelos de clasificación logrando una exactitud del 94% con el modelo basado en el algoritmo de clasificación de bosques aleatorios.
