监控干扰器对摄像头进行生物识别

    生物特征识别中EEG与ECG结合的研究进展：上述的摄像头干扰器最终产品是一个多模式的应用，需要一个比竞争性的大脑聚焦生物识别更广泛的电极集，通过STARFAST是基于EEG和ECG的设备。相应地（在每个耳垂上的电极旁边），两个电极放在前额用于脑电图记录，与Enobio耳机传感器的使用保持一致，一个电极戴在左手腕上用于监控屏蔽器ECG输入。

 

    拥有这样的技术来促进大脑和心脏的同步分析，而不是不顾彼此，这是Starlab的神经科学家Javier Acedo在其著作中称赞为一个完全准确的BT摄像头屏蔽器系统的关键：“倾向于使用错误率为0%的系统的方法是使用一个以上的特征来执行身份验证过程。为了提高STARFAST的鲁棒性，我们加入了来自ECG的信号，因此它结合了使用数据融合技术分析EEG和ECG信号后得到的结果。”事实上，后一个方面是STARFAST的最后一个难题，因为数据融合（DF）的实现满足了这样一个多模式系统准确识别佩戴者的要求，而不是看到监控干扰器设备由于EEG和ECG的双重性而出现故障。

 

    在这篇来自神经电子学的文章中，DF被很好地定义为倒车驻车传感器将汽车与障碍物的距离（知识流）转换为一系列定时蜂鸣音（合成的融合数据）所需的过程。但在这种情况下，DF是两个摄像头干扰器数据流（STARFAST佩戴者的EEG和ECG读数）之间的桥梁，这导致了对用户生物特征数据的更确凿的解释，而BT系统只处理硬币的一面。