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脳波の活用:ブレイン・マシン・インターフェイス(BMI)、脳波認証

脳波への筋電、眼電の混入
「倫理の空白 理工学研究室」 学生編
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脳波認証の可能性

Examination and It’s Evaluation of Preprocessing Method for Individual Identification in EEG 画像刺激時の脳波を利用した生体認証システムを提案しました。同時に、認証システムにおける前処理(デジタルフィルタ、アーティファクト対策、エポック)の方法を検証するために、認証技術の精度性能の目安となるEER(Equal Error Rate:等価エラー率)の値を用いて、認証精度の変化を評価しました。その結果、提案した前処理を行うことで、認証精度が向上することがわかりました。(脳波を用いたバイオメトリクス認証の研究により認証精度や利便性を向上。中沢研究室を中心とする研究グループの論文が情報処理学会「論文賞」を受賞。情報処理学会ジャーナル544編のうちの7編として選定される。–金沢工業大学 2021年06月17日 14:05 Digital PR Platform

Keiichi Kitajo, Takumi Sase, Yoko Mizuno, Hiromichi Suetani、 Consistency in macroscopic human brain responses to noisy time-varying visual inputs doi: https://doi.org/10.1101/645499 bioRxiv 2019 脳波コンシステシー特性に着目したヒトの個人認証、および、個人特性と内部状態の推定 生理学研究所・教授 北城 圭一 2021年度 研究シリーズ NINS 自然科学研究機構 産学連携室

金沢工業大学の研究グループは、画像刺激を用いた脳波解析による生体認証で、98%の個人認証精度を実現したと発表した。(「念ずれば開く」金沢工業大、脳波認証で98%の認証精度を達成 2018年09月05日 12時01分更新 ASCII.jp x ビジネス

2016年4月ニューヨーク州立大学ビンガムトン校の研究グループは、脳波を使って100%の精度で個人認証できる技術を開発した、と発表しました。実験では、50人の被験者にヘッドセットを装着し、ピザ・ボート・アンハサウエイ等多岐にわたる500枚の画像を見せ、その脳波を測定しました。事象関連電位(ERP)に着目したところ、各画像に対して各個人が異なる固有の波形を示し、100%の精度で識別できた、とのことです。(パスワードに代わる脳波認証とは?2018/04/14 株式会社セシオス

外部からの刺激に反応して生じる脳波に個人差があることに着目。瞬間的な画像で潜在意識を刺激する「サブリミナル」という手法を利用し、20人を対象に実験した。映像を見ている途中で1000分の8秒だけ別の画像を見せたところ、左脳の前頭前野などで特定の周波数の脳波に顕著な個人差が表れ、75%程度の確率で個人を特定できた。‥ 研究チームの中西功教授(電気電子工学)は「継続的で邪魔しないというのは、生体認証が最も威力を発揮する用途だ」と話す。(脳波で「個人認証」 ハイジャック防止に応用も 鳥取大で実験 2017/8/18 06:00 産経新聞

脳波個人認証のための特徴抽出.石川由羽,吉田智奈美,高田雅美,城和貴, 情報処理学会研究報告 Vo l . 2 0 1 4-MPS-97 No.20 2014/3/4:閉眼・安静時に好きな歌や好きなスポーツなどをイメージしている時の脳波をθ波からγ波帯域をいくつかの領域に分割し,それぞれのパワースペクトル平均を特徴量として,EERを評価と した結果,16チャンネル5タスクの組み合わせによって,EERが最小3.8%となった研究

脳波から求めた複数特徴量の組み合わせによる生体認証.石川由羽,西畑かおり,高田雅美,城和貴, 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用Vo l . 1 0 N o . 1 2 3-32(Mar. 2017):閉眼・安静時の登録者,侵入者の脳波から複数特徴量を組み合わせることによってより最適な識別器の生成を行い,EERを評価した結果,EERが0.52%となった研究

脳波による個人認証の研究 —分割周波数帯域でのEEGスペクトルの1vs1SVMでの認証— 吉川拓也,福田紘尚,中西功,李仕剛  電子情報通信学会バイオメトリクス研究会資料 Proceedings of Biometrics Workshop BioX2013-8 (2013-08):画像刺激によって得られる事象関連電位を利用して,EEGの周波数帯域を複数の領域に分割し,各周波数帯域で認証率が高いものを用いて,SVMによる認証実験の結果をEERで評価し,EERが31%となった研究

脳波のウェーブレット解析を用いた個人認証の研究 平岡 基1・靏 浩二 大分工業高等専門学校紀要 第50号 (平成25年11月)

平成24年度鳥取大学ビジネス交流会(大阪地区) 脳波や人体伝搬信号による利用者の継続的な認証 鳥取大学 工学研究科中西 功

Marcel, S. and Millan, J. D. R., “Person Authentication Using Brainwaves(EEG) and Maximum A Posteriori Model Adaptation”, Pattern Analysis and Machine Inteligence, IEEE Trans., vol.29, p.743-752(2007)

Paranjape, R. B., Mahovsky, J., Benedicenti, L. and Koles’, Z., “The electroencephalogram as a biometric”, Proc. Canadian Conf. Electrical and Computer Engineering, p.1363-1366(2001).

Poulos, M., Rangoussi, M., Chrissikopoulos, V. and Evangelou, A., “Person identification based on parametric processing of the EEG”, Electronics, Circuits and Systems, 1999. Proceedings of ICECS ’99. The 6th IEEE International Coference, p.283-286(1999).