The status of textile-based dry EEG electrodes

Electroencephalogram (EEG) is the biopotential recording of electrical signals generated by brain activity. It is useful for monitoring sleep quality and alertness, clinical applications, diagnosis, and treatment of patients with epilepsy, disease of Parkinson and other neurological disorders, as well as continuous monitoring of tiredness/ alertness in the field. We provide a review of textile-based EEG. Most of the developed textile-based EEGs remain on shelves only as published research results due to a limitation of flexibility, stickability, and washability, although the respective authors of the works reported that signals were obtained comparable to standard EEG. In addition, nearly all published works were not quantitatively compared and contrasted with conventional wet electrodes to prove feasibility for the actual application. This scenario would probably continue to give a publication credit, but does not add to the growth of the specific field, unless otherwise new integration approaches and new conductive polymer composites are evolved to make the application of textile-based EEG happen for bio-potential monitoring

EEG-based user identification system using 1D-convolutional long short-term memory neural networks

Electroencephalographic (EEG) signals have been widely used in medical applications, yet the use of EEG signals as user identification systems for healthcare and Internet of Things (IoT) systems has only gained interests in the last few years. The advantages of EEG-based user identification systems lie in its dynamic property and uniqueness among different individuals. However, it is for this reason that manually designed features are not always adapted to the needs. Therefore, a novel approach based on 1D Convolutional Long Short-term Memory Neural Network (1D-Convolutional LSTM) for EEG-based user identification system is proposed in this paper. The performance of the proposed approach was validated with a public database consists of EEG data of 109 subjects. The experimental results showed that the proposed network has a very high averaged accuracy of 99.58%, when using only 16 channels of EEG signals, which outperforms the state-of-the-art EEG-based user identification methods. The combined use of CNNs and LSTMs in the proposed 1D-Convolutional LSTM can greatly improve the accuracy of user identification systems by utilizing the spatiotemporal features of the EEG signals with LSTM, and lowering cost of the systems by reducing the number of EEG electrodes used in the systems

Біометрична автентифікація користувача смартфона за допомогою даних акселерометра

Дипломна робота: 122 сторінки, 24 рисунки, 14 таблиць, 1 додаток, 39 джерел. Об’єкт дослідження – розробка нейронної мережі для задачі автентифікації користувача смартфона за допомогою даних акселерометра. В наші дні майже у кожної людини є смартфон. Ми використовуємо їх для спілкування, ведення соціальних мереж, для банківських операцій тощо. Для захисту цих пристроїв ми налаштовуємо коди, паролі, шаблони свайпів та біометричні методи, такі як розпізнавання відбитків пальців та обличчя. Це приклади методів одноразової автентифікації; вони ґрунтуються на тому, що після розблокування телефону законним користувачем він буде єдиним, хто зможе ним користуватися, доки телефон не буде повторно заблокований. Традиційні методи автентифікації (перелічені вище) вимагають від користувача виконання певних дій для логування в систему. Це негативно впливає на користувацький досвід, адже змушує користувача виконувати рутинну роботу. Мета цієї роботи полягає в створенні оптимального методу біометричної автентифікації користувача смартфона з використанням даних акселерометра, застосовуючи алгоритми і підходи глибинного навчання. Розробка такого додаткового пасивного рівня захисту зробило б наші смартфони простішими в користуванні, більш захищеними, і при цьому не вимагало б якихось складних постійних обчислень – адже отримати й обробити дані вбудованого в смартфон акселерометра дуже просто в наші дні і це не потребує потужного процесора.Bachelor thesis: 122 pages, 24 figures, 14 tables, 1 appendix, 39 sources. Research object is the development of a neural network for the task of authenticating a smartphone user using accelerometer data. These days, almost everyone has a smartphone. We use them for communication, social networking, banking, etc. To protect these devices, we set up codes, passwords, swipe patterns, and biometric methods such as fingerprint and face recognition. These are examples of one-time authentication methods; they are based on the idea that once a phone is unlocked by a legitimate user, they are the only one who can use it until the phone is re-locked. Traditional authentication methods (listed above) require the user to perform certain actions to log in to the system. This has a negative impact on the user experience, as it forces the user to perform routine work. The purpose of this work is to create an optimal method of biometric authentication of a smartphone user using accelerometer data, applying machine learning algorithms and deep learning approaches. The development of such a additional passive layer of protection would make our smartphones easier to use, more secure, and would not require any complex constant computing - after all, it is very easy to obtain and process data from the accelerometer built into a smartphone these days and it does not require a powerful processor