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http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4653
Título: | Diseño e Implementación de un Sistema de Identificación de Personas Basado en EEG y Aprendizaje Profundo |
Autor: | MARTIN MONTIEL RODRIGUEZ |
ID del Autor: | info:eu-repo/dai/mx/cvu/846427 |
Contributor: | JOSE RUIZ PINALES |
Contributor's IDs: | info:eu-repo/dai/mx/cvu/31357 |
Resumen: | En el presente es necesario un buen sistema de identificación, seguro e invulnerable, las interfaces cerebro computadora son una parte muy importante en los procesos de control, de ahí la necesidad de identificar al usuario de esta interfaz Las señales EEG (electroencefalográficas) son una buena opción para esta aplicación, pero estas señales no son fáciles de procesar con los métodos tradicionales de procesamiento digital de señales. La solución a este problema son las técnicas de aprendizaje de máquina tales como las redes neuronales profundas. El uso de redes LSTM (memoria de largo-corto plazo) representa una buena opción para este tipo de señales. Este trabajo trata sobre el diseño de una red neuronal para identificar personas por medio de señales EEG, el entrenamiento de la red neuronal se hará usando dispositivos de cómputo paralelo tales como GPUs. |
Fecha de publicación: | mar-2020 |
Editorial: | Universidad de Guanajuato |
Licencia: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
URI: | http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4653 |
Idioma: | spa |
Aparece en las colecciones: | Maestría en Ingeniería Eléctrica (Instrumentación y Sistemas Digitales) |
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