Фрагмент доклада «Нейротехнологии в безопасности» на конференции ZeroNights'16 об использовании данных о мозговой активности в системах биометрического контроля.


При использовании данных о мозговой активности в качестве биометрического параметра общая архитектура верификационной системы сохраняется.

У авторизованного пользователя есть идентификатор и биометрический образец. Для верификации сравниваются данные из базы и от пользователя. Но в работе с данными мозговой активности есть тонкости.



Данные о мозговой активности мы получаем средствами электроэнцефалографии.
ЭЭГ фиксирует суммарную электрическую активность мозга по разности потенциалов на поверхности кожи головы. Потенциалы снимают специальные электроды.

Сигнал ЭЭГ нелинейный, шумный и нестационарный.


Снятие ЭЭГ — процедура контактная: нужно установить электроды на голову пользователя. И продолжительная, потому что электрическая активность мозга протяженная во времени. Нам нужно собрать некоторый объем данных, при этом их нельзя снимать долго. На длинных промежутках времени проявляются нелинейные искажения сигнала ЭЭГ.

C нелинейностью справляемся серией коротких замеров, в течение которых сигнал можно считать линейным.


ЭЭГ может содержать сигналы, не связанные с мозговой активностью. Это артефакты.
Артефакты могут иметь физическую или физиологическую природу.

На ЭЭГ сказывается и сокращение мышц, и наводка от электроприборов, и качество электродов.

Повышать чистоту сигнала можно процедурно, аппаратно, программно.

Лучше всего снимать ээг в спокойной обстановке, когда пользователь не двигается, расслаблен и сконцентрирован. Можно добавить повторяющиеся от процедуры к процедуре внешние стимулы. Например, одна и та же музыка, картинки.

Артефакты можно узнать в лицо. Нужно снять ЭЭГ, когда человек моргает, кивает, сжимает челюсти, улыбается, говорит. Артефакты проявятся на электроэнцефалограмме. Можно дополнить ЭЭГ мио-датчиками и акселерометрами, регистрирующими сокращение мышц и движения головы. Потом вырезать из электроэнцефалограммы участки с посторонними сигналами.

Качество ЭЭГ-сигнала напрямую зависит от качества контакта электродов с поверхностью кожи головы. Важно правильно расположить электроды и уменьшить сопротивление между ними и кожей, для этого можно использовать токопроводящие гели или солевой раствор.



Снятый сигнал нужно очистить от шумов. Например, с использованием систем фильтров на основе band-pass. Повысить чистоту сигнала можно тонким подбором полосы пропускания фильтра. Ширина полосы зависит от конкретного нейроинтерфейса.

После очистки сигнала, нужно выделить его значимые признаки. Этот процесс называется — feature extraction.


Feature extraction — это получение характеристик наиболее информативных фрагментов сигнала. Полученные характеристики могут быть использованы в задачах классификации.

Для обработки ЭЭГ можно использовать Быстрое Преобразование Фурье, в результате получаем частотные характеристики сигнала.

Однако БПФ — линейный метод, а сигнал ЭЭГ нестационарный.

Для обработки нестационарного сигнала больше подходят временно-частотные методы анализа. Например, вейвлет-преобразование.

Вейвлет-преобразование представляет ЭЭГ-сигнал как последовательность вейвлетов. Это позволяет рассматривать частотную составляющую ЭЭГ во временной перспективе и обеспечивает чёткую привязку спектра значимых признаков сигнала ко времени.

Последний этап работы с ЭЭГ в верификационной системе — биометрический мэтчер.


При всех своих ограничениях ЭЭГ имеет потенциал применения в биометрических системах.

ЭЭГ можно использовать в качестве биометрического параметра, потому что мозговая активность индивидуальна. Уникальным ее делает синхронизированная активность групп нейронов.

Нейроны, обрабатывающие одни и те же сигналы, формируют метастабильные группы.
Сигналы, соответсвующие одному внешнему стимулу или когнитивному событию, вызывают синхронизированную активность объединившихся в группы нейронов. Определенный уровень такой синхронизации сохраняется и в состоянии покоя.
Синхронизированная активность нейронов наблюдается на электроэнцефалограммах.

У ЭЭГ как биометрического параметра есть преимущества:

• Ее можно снять только явно с ведома и согласия пользователя, потому что процедура контактная и требует концентрации
• ЭЭГ можно использовать для проверки подлинности личности. Если авторизованного пользователя кто-то сменит за работой в системе, то это можно отследить по изменению характера мозговой активности.
• Электроэнцефалограмма вариативна. Для создания нового биометрического образца достаточно сконцентрироваться на чем-то другом. Теоретически, мы можем создавать неограниченное число биометрических образцов на одном физиологическом свойстве.
• ЭЭГ отражает психо-эмоциональное состояние пользователя. ЭЭГ — физиологическое проявление поведенческих характеристик.