Identificando la Individualidad Usando Interfaz Cerebro-Computadora Basada en Tareas Mentales

En los últimos años, se han desarrollado numerosas tecnologías de Interfaz Cerebro-Computadora (BCI) para ayudar a las personas con discapacidades. En este artículo, se propone una BCI basada en tareas mentales para un propósito diferente: identificar la individualidad de una persona. La idea se basa en la clasificación de señales de electroencefalograma (EEG) registradas cuando un usuario piensa en una o dos tareas mentales. Dado que diferentes individuos tienen diferentes procesos de pensamiento, esta idea sería adecuada para la identificación individual. Para aumentar las diferencias entre sujetos, se utilizan datos de EEG de seis electrodos en lugar de uno. Se computan características autorregresivas de orden seis a partir de las señales de EEG y se clasifican mediante un clasificador de Discriminante Lineal utilizando un procedimiento de validación cruzada de 10 pliegues modificado, que arrojó un error promedio del 0.95% al probarse en 400 patrones de EEG de cuatro sujetos. Aunque el método tendría que someterse a un desarrollo adicional para obtener una buena precisión reproducible; este estudio inicial ha mostrado el gran potencial del método sobre los sistemas de identificación biométrica existentes, ya que es imposible de falsificar.