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Final Degree Project

dc.contributor.advisorMartín Clemente, Rubénes
dc.creatorGonzález Gil, Victores
dc.date.accessioned2017-11-23T09:18:31Z
dc.date.available2017-11-23T09:18:31Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationGonzález Gil, V. (2017). Identificación biométrica basada en el electroencefalograma. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11441/66516
dc.description.abstractSe pretende investigar si es posible establecer la identidad de una persona a partir de las características biofísicas de su electroencefalograma (EEG). El EEG es un registro no invasivo de las corrientes eléctricas generadas por el cerebro. Sus características (forma de onda, potencia y otras) dependen de la personalidad y el aprendizaje, por lo que potencialmente puede ser empleado para distinguir a un sujeto del resto. Estas características conformarán los llamados “vectores de características”. Estos serán introducidos como entrenamiento a una Máquina de Soporte Vectorial, que aprenderá del conjunto de datos. Esta se alimentará, posteriormente, con nuevos vectores de características y se determinará si es capaz de identificar correctamente de que sujeto se trata. Se realiza un estudio con diferentes sujetos y tipos de ondas cerebrales, calculando la tasa de éxito aproximada para cada uno de ellos. Debido a que el estudio ha sido realizado para una pequeña cantidad de individuos, las tasas de error y los resultados a los que se llega, no serán concluyentes. Pero sí demostrarán el potencial del electroencefalograma para establecer la identidad de una persona.es
dc.description.abstractThe aim is to investigate if it is possible to establish the identity of a person based on the biophysical characteristics of their electroencephalogram (EEG). The EEG is a noninvasive record of the electrical currents generated by the brain. Their characteristics (waveform, power…) depend on personality and learning, so they can potentially be used to distinguish a subject from the rest. These characteristics make up the so-called "feature vectors". These will be introduced as training to a Vector Support Machine, which they learn from the data set introduced. This will be fed later with new vectors of characteristics and will determine if it is able to correctly identify which subject is involved. A study was done with different subjects and types of brain waves, calculating the approximate success rate for each of them. Because the study has been performed for a small number of individuals, error rates and resultsto what is reached, are not conclusive. But it does demonstrate the potential of the electroencephalogram to establish the identity of a person.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectElectroencefalogramases
dc.subjectBiometríaes
dc.titleIdentificación biométrica basada en el electroencefalogramaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicacioneses
dc.description.degreeUniversidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicaciónes
idus.format.extent103 p.es

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TFG_Victor González Gil.pdf4.547MbIcon   [PDF] View/Open  

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