В статье приведены результаты исследования в области применения электроэнцефалографии (ЭЭГ) в качестве метода биометрической аутентификации человека. Реализованы два алгоритма аутентификации, основанные на записях ЭЭГ вынужденных морганий. Для сбора данных используется электроэнцефалограф NeuroPlay-8Cap, записывающий сигнал с частотой дискретизации 125 Гц. Предобработка данных основана на вейвлет-преобразовании Добеши 2-го порядка (DWT DB2) и на распределении спектральной плотности мощности анализируемого сигнала, находимой методом Уэлша (PSD, Welch Method). Распознавание ведётся с помощью классификаторов на основе метода опорных векторов (Support Vectors Classifier), случайного леса (Random Forest Classifier) и k ближайших соседей (k Nearest Neighbors Classifier). Обе вариации алгоритма дают хороший показатель точности в 90–95% в зависимости от используемого метода классификации.

The article presents the results of a study on the use of electroencephalography (EEG) as a method of biometrical authentication of a person. Implemented two authentication algorithms based on EEG recordings of forced blinks. For data collection, the NeuroPlay-8Cap electroencephalograph is used, which records a signal with a sampling frequency of 125 Hz. Data preprocessing is based on the 2nd-order Daubechies wavelet transform (DWT DB2) and on the distribution of the spectral power density of the analyzed signal (PSD), found by the Welsh method. Recognition is performed using classifiers based on the Support Vectors Classifier (SVC), Random Forest (RF), and k Nearest Neighbors (kNN). Both variations of the algorithm give an accuracy rate of 90-95%, depending on the classification method used.