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人识别技术通过利用其独特的，可测量的生理和行为特征来认可个人。然而，最先进的人识别系统已被证明是脆弱的，例如，反监视的假体口罩可以阻止脸部识别，隐形眼镜可以欺骗虹膜识别，Vocoder可以损害语音识别，而指纹膜可以欺骗指纹传感器。EEG（脑电图）基于识别，它利用用户的脑电波信号进行识别并提供了更具弹性的解决方案，最近引起了很多关注。但是，准确性仍然需要提高，很少的工作集中在识别系统的鲁棒性和适应性上。我们提出了一种基于脑电图的生物特征识别方法Mindid，可实现更高的准确性和更好的特征。首先，分析了脑电图数据模式，结果表明，增量模式包含用于用户识别的最独特信息。然后，分解的三角形模式被送入基于注意力的编码器decoder rnns（反复的神经网络）结构，该结构根据通道的重要性将注意力重量不同于不同的EEG通道。从基于注意的RNN中学到的判别表示形式用于通过增强分类器来识别用户的标识。在3个数据集（两个本地和一个公众）上评估了建议的方法。另一个本地数据集（EID-S）和公共数据集（EEG-S）分别用于演示鲁棒性和适应性。一个本地数据集（EID-M）用于性能评估，结果表明，我们的模型达到了0.982的准确性，该准确性优于基准和最先进的方法。结果表明，所提出的方法有可能在实践环境中大部分部署。
Mindid：通过基于注意力的复发神经网络从脑波中识别的人识别
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