EEG temporale

Scientific Reports volume 12, numero articolo: 14378 (2022) Citare questo articolo

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Un numero crescente di studi è stato dedicato al riconoscimento dell'identità dell'elettroencefalogramma (EEG) poiché i segnali EEG non vengono facilmente rubati. La maggior parte degli studi esistenti sull'identificazione delle persone tramite EEG hanno affrontato solo i segnali cerebrali in un singolo stato, a seconda di stimoli sensoriali specifici e ripetitivi. Tuttavia, in realtà, gli stati umani sono diversi e in rapido cambiamento, il che ne limita la praticità in contesti realistici. Tra le molte soluzioni possibili, il trasformatore è ampiamente utilizzato e raggiunge prestazioni eccellenti nell'elaborazione del linguaggio naturale, il che dimostra l'eccezionale capacità del meccanismo di attenzione di modellare i segnali temporali. In questo articolo, proponiamo un approccio basato su trasformatore per il compito di identificazione della persona EEG che estrae caratteristiche nei domini temporale e spaziale utilizzando un meccanismo di auto-attenzione. Conduciamo uno studio approfondito per valutare la capacità di generalizzazione del metodo proposto tra diversi stati. Il nostro metodo viene confrontato con le più avanzate tecniche biometriche EEG e i risultati mostrano che il nostro metodo raggiunge risultati all'avanguardia. In particolare, non è necessario estrarre manualmente alcuna funzionalità.

Nel mondo globalizzato dell'informazione di oggi, la sicurezza delle informazioni personali è diventata particolarmente importante1, portando alla necessità di tecnologie di identificazione nuove e più sofisticate. Anche se le tecnologie di identificazione esistenti sono state ampiamente applicate nella vita quotidiana e hanno raggiunto un'elevata precisione, incluso il riconoscimento delle impronte digitali, dell'iride o del volto2,3,4 e raggiungendo tassi di accuratezza del riconoscimento elevati. Tuttavia, il problema con questi dati biometrici è che possono essere facilmente rubati o rivelati inavvertitamente. La sicurezza di queste tecnologie non è effettivamente garantita. Rispetto alla biometria convenzionale menzionata sopra, la biometria cognitiva ha attirato maggiore interesse nella ricerca per le sue ragioni di sicurezza.

A differenza della biometria convenzionale, che si basa su caratteristiche fisiologiche o comportamentali, la biometria cognitiva è un tipo di biometria che misura l'attività del cervello umano e analizza il modo in cui le persone "pensano"5. Esistono vari metodi di misurazione dell'attività cerebrale umana e questi metodi si basano su principi diversi per riflettere l'attività cerebrale. La risonanza magnetica funzionale (fMRI) ha misurato la concentrazione di ossiemoglobina e deossiemoglobina, che può indicare i cambiamenti emodinamici causati dall'attività neuronale. La tomografia a emissione di positroni (PET) misura il metabolismo neuronale iniettando una sostanza radioattiva nel corpo del soggetto. La spettroscopia nel vicino infrarosso (NIRS) misura la concentrazione di ossiemoglobina e deossiemoglobina in base all'intensità della riflessione della luce infrarossa dalla corteccia cerebrale per riflettere l'attività cerebrale. La magnetoencefalografia (MEG) raccoglie il campo magnetico generato dalle correnti cerebrali mentre l'elettroencefalografia (EEG) raccoglie i campi elettrici generati.

Abbiamo scelto l'EEG per il compito di identificazione. Rispetto ad altre tecniche, l'EEG può essere acquisito mediante apparecchi portatili e relativamente economici6,7. In particolare, per catturare i segnali EEG viene spesso utilizzata la tecnologia di interfaccia cervello-computer non invasiva, che è più sicura e conveniente rispetto agli approcci invasivi. L'ampiezza del segnale EEG degli esseri umani normali varia da 10 a 200 \(\upmu \)V, mentre la frequenza varia solitamente tra 0,5 e 40 Hz. Ha un'elevata risoluzione temporale, solitamente dell'ordine dei millisecondi5. In termini di risoluzione spaziale, l’EEG rivela una risoluzione spaziale inferiore a causa delle limitazioni dimensionali del dispositivo di acquisizione e dell’interazione dei campi elettrici tra le diverse regioni del cervello. Tuttavia vale la pena notare che la variabilità individuale è la base dell’identificazione della persona e l’EEG non fa eccezione. Alcuni studi8,9 hanno dimostrato che i segnali EEG presentano una forte variabilità individuale, soprattutto nelle onde alfa10. La coerenza è un altro fattore cruciale per l'identificazione, poiché questa biometria richiede test-retest, il che significa che le caratteristiche rimangono stabilmente invarianti nel tempo e nel luogo11,12. Anche il segnale EEG è altamente sicuro. Ciò è particolarmente importante per l'identificazione delle persone poiché l'identificazione delle persone richiede apparecchiature di acquisizione e amplificatori specializzati per raccogliere informazioni. Tali informazioni personali non devono essere inavvertitamente divulgate o accessibili in remoto. Pertanto, dal punto di vista della sicurezza dei dati, l’identificazione basata sull’EEG è affidabile poiché è più difficile da sfruttare per i criminali. L'EEG garantisce la sicurezza delle informazioni attraverso il rilevamento delle emozioni. L'identificazione non può essere elaborata senza il consenso degli utenti, poiché il nervosismo rilevato dall'EEG può portare al fallimento dell'autenticazione. Inoltre, sebbene il segnale EEG sia un tratto interno che può essere generato solo quando il cervello è attivo, svolge naturalmente la funzione di rilevamento della vitalità13. Ultimo ma non meno importante, i segnali EEG sono universali e i segnali EEG possono essere catturati da ogni individuo a meno che qualche patologia non causi danni strutturali al cervello che impediscono la produzione di segnali EEG.