I AE I nte rna t io na l J o urna l o f   Art if icia I nte llig ence   ( I J - AI )   Vo l.   7 ,   No .   2 J u n e   201 8 ,   p p .   105 ~ 1 1 0   I SS N:  2252 - 8938 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 7 . i2 . p p 105 - 1 1 0           105       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JA I   Security So lu tion s Using  Bra in Sig na ls       Anup a m a . H . S 1 Anu s ha   M 2 ,   Apa rna   J o s hi 3 Apo o rv a   N 4 ,   N. K . Ca uv er y 5 ,   L ing a ra j u.G . M 6   1 Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Sc.   an d   E n g in ee r i n g ,   R .   V.   C o lleg o f   E n g g . ,   B an g a lo r e,   I n d ia   2, 3, 4, 5 Dep ar tm en t o f   I n f o r m atio n   Sc.   an d   E n g i n ee r in g ,   R .   V.   C o lleg o f   E n g g . ,   B an g alo r e,   I n d ia   6 Dep ar t m en t o f   I n f o r m atio n   S c. ,   M.   S.  R a m aiah   I n s ti tu te  o f   T ec h . ,   B an g alo r e,   I n d ia     Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   2 1 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Mar   7 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Mar   19 ,   2 0 1 8       b ra in   c o m p u ter  i n terf a c e   is  a   d irec n e u ra in terf a c e   o a   b ra in m a c h in e   in terf a c e .   It  p ro v id e a   c o m m u n ica ti o n   p a t h   b e tw e e n   h u m a n   b ra in   a n d   th e   c o m p u ter  s y st e m .   It  a i m to   c o n v e y   p e o p le' in ten ti o n to   th e   o u t sid e   w o rld   d irec tl y   f ro m   th e ir  th o u g h ts.  T h is  p a p e f o c u se o n   c u rre n m o d e w h ich   u se b ra in   sig n a ls  f o th e   a u th e n ti c a ti o n   o f   u se rs.  T h e   El e c tro - e n c e p h a lo g ra m   (EE G si g n a ls  a re   re c o rd e d   f ro m   th e   n e u ro h e a d se w h e n   a   u se i sh o w n   a   ke y   i m a g e   (sig n a tu re   i m a g e ).   Th e se   sig n a ls   a re   f u rth e p ro c e ss e d   a n d   a re   in terp re ted   to   o b tain   th e   t h o u g h t   p a tt e rn   o f   th e   u se to   m a tch   th e m   to   th e   sto re d   p a ss w o rd   in   t h e   sy st e m .   Ev e n   if   o th e p e rso n   is  p re se n ted   w it h   th e   sa m e   k e y   i m a g e   it   f a il to   a u th e n ti c a te  a th e   c o rti c a f o ld o f   th e   b ra in   a re   u n i q u e   t o   e a c h   h u m a n   b e in g   ju st  l ik e   a   f in g e rp rin o DN A .   K ey w o r d :   B r ain   Sig n als   Secu r it y     So lu tio n s       Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   An u p a m a. H. S   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Sc.   a n d   E n g in ee r i n g ,   R .   V.   C o lleg o f   E n g g . ,   B an g a lo r e,   I n d ia   E m ail:  a n u p a m ah s @ r v ce . ed u . i n       1.   I NT RO D UCT I O N   B r ain - C o m p u ter   I n ter f ac e   ( B C I ) ,   o f ten   ca l led   Mi n d - Ma ch i n I n ter f ac ( MM I ) ,   o r   s o m et i m e s   ca lled   b r ain m ac h i n in ter f a ce   ( B MI )   is   d ir ec c o m m u n i ca tio n   p ath w a y   b et w ee n   th b r ain   an d   an   e x ter n al   d ev ice  [ 1 ] .   B r ain - co m p u ter   i n ter f ac ( B C I )   is   a n   e m er g i n g   tec h n o lo g y   w h ic h   ai m s   t o   co n v e y   p eo p le's   in te n tio n s   to   th o u ts id w o r ld   d ir ec tl y   f r o m   t h eir   t h o u g h t s   [ 2 ] ,   en h an ci n g   co g n iti v ca p ab ilit ies.   B C I s   ar o f ten   d ir ec ted   at  ass is ti n g ,   au g m e n ti n g   o r   r ep air i n g   h u m a n   co g n iti v o r   s en s o r y - m o to r   f u n ctio n s .   B C I s   ar u s ed   in   v ar io u s   ap p licatio n s ,   s u c h   a s   w h ee lch a i r ,   r o b o tic  ar m   co n tr o ller s ,   m en tal  s p eller s   a n d   n eu r o p r o s th etic s   ap p licatio n s   w h ic h   ai m   at  r es to r in g   d a m a g ed   h ea r in g ,   s ig h t a n d   m o v e m e n t [ 3 ] .   B C I   is   co llab o r atio n   b et w ee n   b r ain   an d   d ev ice  th at  en ab les  s ig n al s   f r o m   th b r ain   to   d ir ec s o m e   ex ter n al  ac ti v it y .   B y   r ea d in g   s ig n al s   f r o m   a n   ar r ay   o f   n e u r o n s   an d   u s in g   co m p u ter   ch ip s   an d   p r o g r a m s   to   tr an s late  th s i g n al s   i n to   ac tio n ,   B C I   ca n   e n ab le  p er s o n   s u f f er in g   f r o m   p ar al y s is   to   w r ite   b o o k   o r   co n tr o m o to r ized   w h ee lc h air   o r   p r o s th etic  li m b   t h r o u g h   t h o u g h t   al o n e.   E E is   th s i g n a t h at  i s   u s ed   to   ac q u ir th e   s ig n al s   f r o m   th b r ain .   E E is   r ec o r d   o f   th elec tr ic  s ig n al  g e n er ated   b y   th co o p er ativ ac tio n   o f   b r ain   ce lls ,   o r   m o r p r ec is el y ,   t h ti m co u r s o f   ex tr ac ell u lar   f ield   p o ten tial s   g e n er ated   b y   th eir   s y n c h r o n o u s   ac tio n .   Neu r o n s   ar r esp o n s ib le  f o r   s e n d in g   t h i n s tr u ctio n s   g en er ated   b y   b r ai n   to   v ar io u s   p ar ts   o f   th e   b o d y .   T h ese  n eu r o n s   w il p ass   th i n s tr u ctio n s   f r o m   o n to   an o th er ,   d u r in g   th i s   co u r s o f   ac tio n   Na+   an d   K+   io n s   w il r ea ct  lead in g   to   th g en er atio n   o f   an   elec tr ic  p o ten tial.  Du r in g   ev er y   ac ti v it y   s u c h   p o ten tial  is   g en er a ted   w h ic h   is   m ea s u r ed   as E E G.   Secu r it y   s y s te m s   i n v o lv k n o w led g b ased ,   o b j ec b ased   an d /o r   b io m etr ics  b ased   au t h en t icatio n .   T h ey   h a v s h o w n   to   b v u ln er ab le  to   s ev er al  d r a w b ac k s   s u c h   as  s i m p le  in s ec u r p ass w o r d ,   s h o u ld er   s u r f i n g ,   th e f cr i m e,   an d   ca n ce lab le   b io m e tr ics  [ 1 5 ] .   C o g n iti v e   b io m e tr ics  o r   elec tr o p h y s i o lo g y ,   w h er o n l y   m o d ali ties   u s in g   b io s ig n al s   ( s u c h   a s   b r ain   s i g n a ls )   ar u s ed   as  s o u r ce s   o f   id en tit y   in f o r m atio n ,   g iv e s   a   s o lu tio n   f o r   th o s v u l n er ab ilit ies  [ 1 6 ]   an d   [ 1 7 ] .   T h m o tiv a tio n   b eh i n d   ex p lo r in g   th f ea s ib ili t y   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  7 ,   No .   2 ,     J u n e   20 1 8   :   1 0 5     1 1 0   106   elec tr o p h y s io lo g y   is   t h at   b io s ig n a ls   ca n n o b ca s u all y   ac q u ir ed   b y   e x ter n a o b s er v er s .   T h ey   also   ca n   b o f   g r ea v a lu f o r   d is ab led   p atie n ts   o r   u s er s   m is s in g   t h a s s o c iated   p h y s ical  tr ait   [ 1 8 ] .   T h is   m ak e s   s u c h   s ig n al s   d if f ic u lt  to   s y n t h esize  a n d   t h er ef o r i m p r o v e s   th r e s is t an ce   o f   b io m etr ic  s y s te m s   t o   s p o o f in g   at tack s .   B esid es  elec tr o en ce p h alo g r a m   ( E E G) ,   as  b io m etr ic  m o d al it y ,   co u ld   b u s ed   to   s en d   co v er w ar n i n g   w h e n   th au t h o r ized   u s er   is   u n d e r   ex ter n al  f o r ci n g   co n d it io n s ,   as i m p le m e n ted   i n   [ 1 9 ] .       2.   P URP O SE /S CO P E /M O T I V AT I O N   T h p u r p o s o f   th is   w o r k   is   to   d ev elo p   b io m etr ic  s ec u r it y   s y s te m .   A   n e w   id ea   h as b ee n   p r o p o s ed   to   d ev elo p   th is   s y s te m .   T h is   s y s te m   ta k es   E E s i g n als   r ec o r d ed   d u r in g   u s er ' s   ac t i v it y   as  in p u a n d   au th e n tica tes  t h u s er .   T h in p u E E w av e s   ar p r o ce s s ed   an d   a   u n iq u s ig n at u r is   g e n er ated .   T h is   s ig n at u r i s   u s ed   f o r   u s er   id en ti f icatio n .   T h n ee d   f o r   r o b u s s ec u r it y   s y s te m   is   i n cr ea s i n g   d a y   b y   d a y .   T h e   ex is t in g   s ec u r it y   s y s te m s   s u ch   a s   p ass w o r d s ,   P er s o n al   I d en tific atio n   Nu m b er s   ( P I N) ,   b io m etr ic  s y s te m s   w h ic h   in cl u d f i n g er p r in tec h n o lo g y ,   r eti n al  s ca n   ar b e co m in g   v u l n er ab le  to   attac k s .   T h is   is   b ec au s e,   p ass w o r d s   an d   P I Ns  ca n   b g u e s s ed   b y   b r u te  f o r ce   ap p r o ac h ,   f in g er p r in t s   ca n   b o b tain ed   w h en   an   u s er   to u ch e s   a n y   p h y s ica o b j ec t.  Ho w e v er ,   E E w a v es   e m er g i n g   f r o m   b r ain   ca n   n eit h er   b g u e s s ed   n o r   co p ied .   T h co r tical  f o ld s   o f   t h b r ai n   ar u n iq u to   ea c h   h u m an   b ein g   j u s l ik e   f i n g er p r in t   o r   DN A   [ 1 0 ] .   E v en   th o u g h   th elec tr o d es  ar p lace d   o n   th s a m p o s itio n   o n   th b r ain ,   th E E s i g n a ls   f o r   th o u g h ts   o r   ac tio n s   o r ig in ate  f r o m   d if f er en p ar ts   o f   th b r ain   lead in g   to   u n iq u s ig n a tu r o f   u s er .   T h is   w a s   th m o tiv a tio n   f o r   th is   w o r k .   T h f ac t h at  th o u g h o f   p er s o n   is   u n iq u e   ca n   b u s ed   a s   p as s w o r d   to   o p en   lo ck   li k a   b an k   v au l t o r   o th er   s y s te m s   w h er h ig h   le v el  o f   en cr y p tio n   is   n ec e s s ar y .       3.   M E T H O DO L O G Y   T h d if f er en s ta g es  o f   B C I   ar s ig n al  ac q u is it io n ,   f il ter in g ,   f ea t u r ex tr ac tio n ,   clas s i f i ca tio n   an d   ex ter n al  ap p licatio n .   T h e y   ar ex p lain ed   b elo w .       Sig na Acqui s it io n:  E lectr o en ce p h alo g r ap h y   ( E E G)   s i g n a ls   ar ac q u ir ed   f r o m   n o n i n v asiv h ea d s et s   an d   th es r ea d in g s   ar s to r ed   in   f ile  f o r   f u r t h er   p r o ce s s in g .   Si g n als  ca n   b ac q u ir ed   f r o m   eith er   d r y   elec tr o d es  o r   g el  elec tr o d es.  Her in   t h i s   w o r k   h ea d s et  u s ed   i s   B E SS   ( B r ain   E lectr ical  Scan   S y s te m )   w h ich   i s   o f   1 6   elec tr o d es.  B r ain   E lectr ical  Sc an   S y s te m   -   BE SS ,   b u ilt  o v er   y ea r s   o f   r e s ea r ch ,   is   h i g h l y   s o p h is ticated   E E G - E R P   s y s te m   t h at  ac q u ir e s   p r o ce s s es  an d   a n al y ze s   b io elec tr ical  ac tiv it y   w it h i n   t h b r ain .   T h is   s y s te m   i s   s u p p lied   w it h   s ali n elec tr o d es,  w h ic h   ca p tu r th elec tr i ca ac tiv it y   i n   1 6   ch an n el  co n f ig u r atio n   w it h   2   ea r lo b elec tr o d es a n d   1   g r o u n d   elec tr o d as sh o w n   in   F ig u r e   1 .           Fig u r e1 .   B E SS   s alin elec tr o d es       T h is   s y s te m   co n tai n s   f ea tu r e s   to   p r o v id t h e   s ti m u l u s   in   m u lti - m o d alit y   s p ec tr u m .   I t   is   u s ed   i n   f ield   o f   r esear ch   an d   h a s   s i g n i f ican clin ical   ap p licatio n .   I ca n   b e   e m p lo y e d   i n   s ec to r s   s u c h   as   co r p o r ate,   ar m ed   f o r ce s   as  w ell.     F ilte ring :   On ce   th s i g n al s   ar ac q u ir ed   it  is   n ec e s s ar y   to   f ilter   th e m   i n   o r d er   to   r em o v th n o i s e,   ex ter n al   an d   in ter n al  ar ti f ac ts .   Ma th e m atica a n d   s ta tis tica m e th o d s   ar u s ed   to   r ed u ce   t h n o is p r esen in   t h e s e   s ig n al s .   T h d ig ita lized   E E d ata  m u s t   b f ilter ed   to   r e m o v n o is e   an d   o t h er   ar ti f ac ts   u s i n g   E E G L A B .   A f ter   th r e m o v al  o f   n o i s e,   E E d ata  co m i n g   f r o m   in d i v id u al  b r ain   ac ti v it y   m u s b s ep ar ated   an d   th r e m ai n i n g   ar tif ac ts   m u s b r e m o v ed .   R u n n i n g   R UNI C A   m o d u le  i n   E E GL A B   p r o v es  t h at  t h test   ca s is   s u cc e s s .   T h e   R UNI C m o d u le  ap p lies   I C A   o n   t h s elec ted   E E c h a n n e ls th i s   d ata  a f ter   i n d ep en d en c o m p o n en t   an al y s is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       S ec u r ity  S o lu tio n s   Usi n g   B r a i n   S ig n a ls   ( A n u p a ma . H. S )   107   m u s t b o b tain ed   in   m atr ix   f o r m .   I f   t h w eig h ted   m atr ix   i s   o b tain ed   th e n   th te s t c ase  is   s u cc es s .     F ea t ure  ex t ra ct io n:  Featu r ex tr ac tio n   is   t h p r o ce s s   o f   a n al y zi n g   th s i g n a ls   to   d is tin g u is h   p er ti n en s i g n al  ch ar ac ter is tic s .   T h ese  f ea t u r es   f o r m   f ea t u r v ec to r   w h ic h   is   u s ed   a s   u n iq u e   s i g n a tu r e.   T h f ilter ed   a n d   p r o ce s s ed   E E d ata  m u s t   b tr an s f o r m ed   in to   f r eq u en c y   d o m ai n ,   u s i n g   w av e let  tr an s f o r m at io n .   T h m ea n   s ig n al  v a lu w ill   b o b tain ed   af ter   w av ele tr an s f o r m atio n .   T h E E s ig n als  o b tain ed   f r o m   m u ltip le  c h an n el s   ac ts   a s   2 D   d ata,   w h e r ea s   t h w a v elet  tr an s f o r m atio n   ca n   b ap p lied   o n l y   o n   1 s i g n al.   T h u s   d ata  m u s b g iv e n   i n   m atr i x   f o r m at  a n d   2 w av ele tr an s f o r m at io n   f u n ctio n   m u s b u s ed   o n   m atr i x .   T h d ata  o b tain ed   af ter   f ilter i n g   m u s b p r o ce s s ed   f u r th er   to   o b tain   f ea tu r es  an d   h e n ce   g en er ate  s i g n at u r e.   T h s ig n at u r f o r   ea ch   o f   th p er s o n   is   g e n er ated   s ep ar atel y .     Cla s s if ica t io n:  T h class if icat io n   s tep   ai m s   at  a u to m at icall y   esti m at in g   th cla s s   o f   d ata  as  r ep r esen ted   b y   a   f ea t u r v ec to r .   C las s if icatio n   o f   t h d ata  i s   d o n u s i n g   m a ch in e   lear n i n g   al g o r ith m s .   L a te  lear n er s   o r   ea r l y   lear n er s   ap p r o ac h   ca n   b u s ed   to   class if y   t h d ata.   A   clas s i f i ca tio n   m o d el  is   cr ea ted   o n l y   w h e n   d ata  ele m en t   is   b ein g   clas s i f ied   in   late   lear n er s   ap p r o ac h .   T h k - Nea r est  Ne i g h b o r   alg o r ith m   f alls   in to   t h is   ca teg o r y   [ 1 1 ,   1 2 ] .       E x t er na l A pp lica t io n:  T h co m m a n d s   f r o m   t h class if ica ti o n   alg o r ith m   ar p r o v id ed   to   e x ter n al  d e v ices.        4.   SYST E M   ARCH I T E CT U R E   E E b ased   b io m etr ic  s ec u r it y   s y s te m   i s   d ec o m p o s ed   i n to   s u b - s y s te m s   t h at   p r o v id s o m e   r elate d   s e t   o f   s er v ice s .   T h d esig n   p r o ce s s   b ased   o n   s y s te m   ar ch itect u r is   co n ce r n ed   w ith   e s tab lis h i n g   b asic  s tr u ct u r al   f r a m e w o r k   f o r   s y s te m .   I i n v o l v es  id e n ti f y in g   t h m aj o r   ele m en t s   o f   t h s y s te m   a n d   co m m u n icat io n s   b et w ee n   th e s ele m en t s .   Fi g u r 2   s h o w s   th e x is t in g   s y s te m   ar ch itect u r e.           Fig u r 2 .   S y s te m   A r c h itect u r e       Salin elec tr o d es  alo n g   w it h   th B E SS   s o f t w ar is   u s ed   to   r ec o r d   E E G   s ig n a tr an s m i s s io n .   T h r a w   E E d ata  f r o m   elec tr o d es a r r ea d   u s in g   E E G L A B   to o lb o x .   T h ese  r a w   d ata,   tr ea ted   as si g n als ar f ilter ed   an d   th en   s en f o r   th f ea tu r ex tr ac tio n   . T h f ea tu r es  e x tr ac ted   f r o m   f ea t u r v ec to r   w h ich   i s   u s ed   as  u n iq u e   s ig n at u r e.   T h f in al  s tep   is   w h er th e x tr ac ted   d ata  is   class i f ied   in   r ea ti m u s in g   th class i f icat io n   alg o r ith m s .   T h f ee d b ac k   i s   s e n t b ac k   to   th u s er .   E lectr o en ce p h alo g r ap h y   ( E E G)   s ig n al s   ar o b tain ed   f r o m   t h elec tr o d es  i n   t h f o r m   o f   s e n s o r   r ea d in g s   a n d   s to r ed   in   t h f il E E G. tx t.  O n l y   7   ch a n n el  v alu es  ar ta k e n   i n to   co n s id er atio n .   Me an   o f   ea c h   co lu m n   o f   t h ese   elec tr o d r ea d in g s   i s   ta k en   an d   s to r ed   in   th d atab ase.   On ce   th e s m ea n   v alu e s   ar s to r ed   i n   th d atab ase,   t h s y s te m   is   r e ad y   f o r   p r ed ictio n .   T h class i f icatio n   al g o r ith m s   u s ed   i s   k - Nea r est  Nei g h b o u r   alg o r ith m .   T h u s er   f ir s tr ai n s   th d e v ic f o r   m e n tio n ed   n u m b er   o f   o b j ec t s .   No all  th v al u es  ar s t o r ed   in   th e   d atab ase  f o r   f u t u r r ef er e n ce .   T o   in cr ea s d ec r ea s th co m p u tin g   t i m e   o f   t h o v er all  s y s t e m ,   o n l y   t h m ea n   v alu e   o f   1 6   elec tr o d v al u es  ar tak en   in to   co n s id er atio n   a n d   th i s   s eq u en ce   o f   m ea n   v al u es  ar s to r ed   as  1   t u p le  in   th d atab ase.   T o   en s u r th at  g o o d   d ata  s et  is   ac q u ir ed ,   th p r o ce s s   o f   tr ain i n g   will  b r ep ea ted   f o r   th s a m o b j ec m u ltip le  ti m es   w it h   th s a m u s er   as  w el as  d if f er e n u s er s .   Af ter   tr ain in g   th d ev ice  th u s e r   ca n   u s t h d ev ice  f o r   p r ed icti o n .   T h C lass i f y   cla s s   is   u s ed   f o r   p r ed ictio n .   W h en   th u s er   u s e s   th d ev ice  f o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  7 ,   No .   2 ,     J u n e   20 1 8   :   1 0 5     1 1 0   108   p r ed ictio n ,   th co m p ar f u n cti o n   class if ies  t h o b tain ed   d ata   in to   o n o f   t h tr ai n ed   o b j ec t s   b y   u s i n g   t h u s er   s p ec if ied   clas s i f icatio n   al g o r it h m .   T h o b tain ed   r esu lt is   s en t   as a   f ee d b ac k   to   u s er   th r o u g h   u s er   i n ter f ac e.   T h e   u s er   ca n   tr ain   a n d   p r ed ict  f o r   an y   o b j ec an y   n u m b er   o f   ti m es.   T h i m p le m e n ted   s ec u r i t y   s o l u tio n   ca n   b e   b r o ad ly   r ep r esen ted   in   t h f o r m   o f   f lo w c h ar t a s   s h o w n   in   F ig u r 3 .             Fig u r 3 .   Flo w c h ar t o f   t h o v e r all  b r ain   s ig n al  s ec u r it y   s o lu ti o n   s y s te m       Fig u r 3   r ep r esen ts   f lo w c h ar o f   t h e n tire   s y s te m .   T h s y s te m   b e g in s   w i th   p r o to co l d ev elo p m e n t   f o r   th co llectio n   o f   E E s i g n a ls   u s i n g   SS VE P .   T h is   is   f o llo w e d   b y   u s in g   t h p r o to co to   ac q u ir r a w   E E d at a,   an d   f u r t h er   th i s   d ata  is   d ig ital ized ,   an d   n o is in   E E s ig n al s   is   s i m u ltan eo u s l y   r e m o v ed .   Nex s tep   in c lu d es   f ea t u r ex tr ac tio n   a n d   s ig n a tu r g e n er atio n .   T h s ig n at u r f o r   ea ch   u s er   is   u n iq u w h ic h   is   u s ed   in   au th e n tica tin g   t h u s er .       5.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h is   is   a n   i m p o r tan s ta g e   o f   an al y s i s   w h er t h r e s u l ts   ar an al y ze d   f o r   co r r ec tn ess   an d   m atc h ed   w it h   t h e x p ec ted   o u tp u f o r   an y   a n o m al y .   I n   Fi g u r 4 ,   r aw   E E d ata  w h ic h   ar ac q u ir ed   w h en   t h u s er   i s   d is p la y ed   w ith   SS VE P   p r o to c o l is sh o w n .           Fig u r 4 .   E E d ata  d u r in g   ac q u is i tio n   s ta te       Fig u r 5 .   E E d ata  af ter   f ilter i n g       T h E E s ig n als  i n   th f o r m   o f   s in u s o id al  w a v es  ar ac q u ir ed   d ir ec tly   f r o m   t h u s er   an d   ar s to r ed .   I n   Fi g u r 5 ,   th E E d ata  af te r   s u b j ec tin g   to   f ilter i n g   a n d   I C A   u s i n g   M A T L A B   is   s h o w n .   T h r aw   E E d ata   is   f ir s s u b j ec ted   to   f ilter i n g   t o   r em o v n o is a n d   th e n   I C A   is   ap p lied   w h ic h   g i v es  w ei g h ted   m atr i x .   Af ter   f ilter i n g ,   f ea tu r es   ar e x tr ac te d   f r o m   th e   d ata.   Fi g u r 6   r ep r esen t s   t h f ea t u r v ec to r   v al u es  f o r   th e   au t h e n tic   u s er .   I is   s ee n   t h at  t h f ea tu r es  m ea n ,   s ta n d ar d   d ev iatio n ,   v ar ian ce ,   m a x i m u m ,   m in i m u m ,   ze r o   cr o s s in g   r ate   an d   w a v elet  tr an s f o r m a tio n   m ea n   d i f f er s   w h en   t h v al u es   ar tak e n   b ef o r f o o d   an d   a f ter   f o o d .   T h b r ain   s ig n al s   g e n er ated   af ter   f o o d   f o r   th s a m p r o to co l is d if f er en t f r o m   t h at  w h ich   ar g e n er ate d   b ef o r f o o d .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       S ec u r ity  S o lu tio n s   Usi n g   B r a i n   S ig n a ls   ( A n u p a ma . H. S )   109       Fig u r 6 .   A   g r ap h   s h o w i n g   co m p ar i s o n   b et w ee n   f ea t u r v ec to r   v al u es  f o r   au th e n tic  u s er   b ef o r an d   af ter   f o o d       Fig u r 7 .   A   g r ap h   s h o w i n g   tr u p o s itiv e,   tr u n eg at iv e,   f alse p o s iti v a n d   f al s n e g ati v v al u es  f o r   k NN  al g o r ith m       T h f ea tu r ex tr ac tio n   i s   d o n f o r   s ev er al  o th er   u s er s   w h o s e   E E d ata  w er co llected .   I i s   s ee n   t h a t   th f ea t u r es  m ea n ,   s tan d ar d   d ev iatio n ,   v ar ia n ce ,   m a x i m u m ,   m i n i m u m ,   ze r o   cr o s s in g   r ate  an d   w a v elet   tr an s f o r m atio n   m e a n   d if f er s   f r o m   o n u s er   to   an o th er .   I ca n   b o b s er v ed   th at  v ar ian ce   o f   th r ee   u s er s   d if f er s   th m o s t.  Fi g u r 7   d ep icts   g r ap h   s h o w i n g   tr u p o s iti v e,   tr u n e g ati v e,   f alse  p o s iti v an d   f al s n e g ati v e   v alu e s   o b tain ed   b y   ap p l y i n g   k NN  alg o r ith m .   Fro m   Fi g u r 7 ,   it i s   s ee n   t h at  t h tr u e   p o s iti v v alu e   f o r   k NN   is   7 2 . 2 2 %,  tr u n eg at iv e   is   1 0 0 %.   Fals e   p o s itiv i s   2 7 . 7 8 an d   f al s n eg at iv is   0 %.  T h is   s h o w s   t h at,   t h p er ce n ta g o f   t i m e s   s y s te m   allo w s   w r o n g   u s er   to   au t h en t icate   is   0 %.  H o w e v er ,   n ea r l y   2 7 . 7 8 o f   th ti m es  t h r ig h u s er   also   w o n b class i f ied   as   au th e n tic  u s er   b y   k NN.   I is   s ee n   t h at  th to tal  ac c u r a c y   o f   th s y s te m   is   7 7 . 7 8 %.  T h p er ce n tag o f   ti m s y s te m   id en ti f ie s   r ig h t   u s er   co r r ec tl y   a n d   d en ie s   w r o n g   u s er   i s   7 7 . 7 8 %.  Ho w ev er ,   n ea r l y   2 2 . 2 2 o f   t h t i m es,  s y s te m   f ail s   to   id en ti f y   th e   u s er   co r r ec tl y .   T h i m p le m e n ted   w o r k   is   ab le  to   g e n er ate  u n iq u s i g n at u r f o r   th m ai n   s u b j ec an d   au th e n ticate   h is   id en ti t y   s u cc es s f u ll y   b y   m atc h i n g   t h s to r ed   s ig n atu r e   w it h   th e   s i g n a ls   r ec o r d ed   d u r in g   test i n g /r u n ti m e .   T h m atc h   is   s u cc e s s f u r eg ar d less   o f   ex ter n al  co n d itio n s   s u ch   as  ti m o f   t h d a y   an d   in ter n al  co n d itio n s   s u c h   as  an x iet y ,   h u n g er   etc.   T h s y s te m   g iv e s   n eg ati v r esu l f o r   th s ig n al s   f o r   th r e m ain in g   t w o   s u b j ec ts ,   th u s   g iv i n g   tr u n eg ati v ac c u r ac y   o f   1 0 0 %.       6.   CO NCLU SI O AND  L I M I T AT I O NS   Ov er   th co u r s o f   t h p r o j ec t,  lear n in g   o n   d i f f er e n s ig n al   p r o ce s s in g   tec h n iq u e s ,   d if f er en f ea tu r e   ex tr ac tio n   m eth o d o lo g ies,  d if f er en clas s i f icatio n   s tr ateg ie s   etc. ,   h as  b ee n   d o n e.   T h w o r k   p r esen t s   th e   tech n iq u es   th a ca n   b u s ed   to   o b tain   E E s i g n als   an d   d ev e l o p   an   en d   to   e n d   ap p licatio n   b y   p r o ce s s i n g   th e s s ig n al s .   T h is   p r o v id es  m et h o d s   to   ef f icie n tl y   p r o ce s s   E E G   s ig n als,  r e m o v ar ti f ac ts   w i t h o u lo s i n g   r elev a n t   in f o r m atio n ,   an d   o b tain   f ea t u r es  f r o m   t h ese   s i g n al s   an d   cl ass i f y   b ased   o n   o b j ec tiv e.   M u ltip le  f il ter in g   a n d   f ea t u r ex tr ac tio n   tech n iq u es  h as  b ee n   u s ed   to   o b tain   an   er r o r   f r ee ,   n o is f r ee ,   lar g s ig n a tu r e,   w h ic h   h elp s   i n   b etter   class if icatio n .   T h li m ita tio n s   o f   t h p r o d u ct   ar n o t   n e g ati v a s p ec ts   to   th e   w o r k   d o n e.   Ho w e v er ,   n o   p r o d u ct  ca n   f u lf i ll  all  th n ee d s   o f   t h u s e r .   W ith   r esp ec to   th is ,   th f o l lo w i n g   m i g h b th li m ita tio n s   o f   th is   s o f t w ar e   p ac k ag e.   So m i m p o r tan t li m i tatio n s   as  f o llo w s   a.   T h s y s te m   is   d esi g n ed   to   id en ti f y   li m i ted   n u m b er   o f   u s er s   o n l y .     b.   T h o b tain ed   d ata  f r o m   t h d ev ice  s h o u ld   b in   E DF/ AS C I I   f o r m at  o n l y .     c.   As  th e   E E w av e s   v ar y   w it h   ev er y   ac ti v it y   o f   th u s er ,   tr ain in g   t h u s er   f o r   d ata  ac q u i s it io n   b ef o r eh a n d   is   n ec es s ar y .       RE F E R E NC E S   [1 ]   Av id   Ro m a n - G o n z a lez ,   EE G   S ig n a P r o c e ss in g   f o BCI  A p p li c a ti o n s,  Hu m a n   Co m p u ter  S y ste m In tera c ti o n :   Ba c k g ro u n d s a n d   A p p l ica ti o n s ,   Ad v a n c e s i n   In tell ig e n a n d   S o ft   Co mp u t in g ,   2 0 1 2 .     [2 ]   A n u p a m a ,   H.S ,   Ca u v e ry ,   N.K  a n d   L in g a ra ju ,   G . M ,   B ra in   c o m p u t e in terf a c e   a n d   it ty p e -   a   stu d y ,   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o A d v a n c e s in   En g in e e ri n g   &   T e c h n o lo g y ,   M a y   2 0 1 2 .     [3 ]   P a tri c k   Ca rb e rry ,   Bra in   Co m p u ter  In terfa c e s   (BCI)  a n d   Ne u ro p r o sth e ti c s” ,   Bi o me d ica En g in e e rin g ,   S e m in a III,   A p ril   7 ,   2 0 0 8 .     [ 4 ] .   M .   T e p lan ,   F u n d a m e n tals  o f   EE G   m e a su re m e n t”,  In stit u te  o M e a su re me n S c ien c e ,   S lo v a k   A c a d e m y   o f   S c ien c e s,   b ra v sk á c e sta   9 ,   8 4 1   0 4   Bra ti sl a v a ,   S lo v a k ia,  2 0 0 2 .     [5 ] .   G ra n S .   T a y lo a n d   Ch rist in a   S c h m id t,   Emp irica Eva l u a ti o n   o th e   Emo ti v   EP OC  BCI  H e a d se f o th e   De tec ti o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  7 ,   No .   2 ,     J u n e   20 1 8   :   1 0 5     1 1 0   110   o M e n ta l   Actio n s” ,   9 t h   W o rk in g   IEE E/ IF I P   Co n f e re n c e   o n   S o f tw a re   A rc h it e c tu re   (W ICS A ),   1 8 7 - 1 9 3 ,   2 0 1 1 .     [6 ]   Bra in - Co m p u ter   In ter fa c e s,  Ap p lyin g   o u M in d t o   Hu ma n - Co mp u ter   In ter a c ti o n ,   S p ri n g e Lo n d o n   Do rd re c h t   He id e lb e rg   Ne w   Yo rk -   v o l. 1 ,   S p r in g e r - V e rlag   L o n d o n   L im it e d ,   2 0 1 0 .     [7 ]   M a u ss ,   I.   B.   a n d   Ro b in s o n ,   M .   D.,   M e a su re o f   e m o ti o n A   re v iew ,   Co g n it io n   a n d   Em o ti o n ,   v o l.   2 3 ,   2 0 0 9 ,   p p .   209 - 2 3 7 .     [8 ]   R.   P a ra n ja p e ,   J.  M a h o v sk y ,   L .   B e n e d ice n ti ,   Z.   Ko les ,   T h e   e lec tr o e n c e p h a lo g ra a a   b io me tric ,   P r o c e e d in g o th e   Ca n a d ian   Co n f e re n c e   o n   El e c tri c a a n d   C o m p u ter E n g in e e rin g ,   2 :1 3 6 3 1 3 6 6 ,   2 0 0 1 .     [9 ]   J.  T h o rp e ,   P . C.   v a n   Oo rsc h o t,   a n d   A .   S o m a y a ji ,   Pa ss - th o u g h ts:  a u th e n ti c a ti n g   wit h   o u r mi n d s ,   P r o c e e d in g s o f   th e   2 0 0 5   w o rk sh o p   o n   Ne w   se c u rit y   p a ra d ig m s,  Ne w   Yo rk ,   2 0 1 2 .     [1 0 ]   L o tt e   F . ,   Co n g e d o   M . ,   L e c u y e A ,   A   r e v ie o f   c la ss i f ica ti o n   a lg o rit h m f o EE G -   A n a l y sis  o Bra in   S ig n a ls  Re fe re n c e De p t.   o f   IS E,   R V CE  2 0 1 5 - 1 6   5 9   b a se d   b ra in - c o m p u ter   in terf a c e s” ,   J o u rn a o Ne u r a E n g i n e e rin g Vo l   4 , p p   R1 - R 1 3 ,   2 0 0 7 .   [1 1 ]   K - Ne a re stN e ig h b o u h tt p :/ /sa ra v a n a n th iru m u ru g a n a th a n . w o rd p re ss . c o m /2 0 1 0 / 0 5 / 1 7 /a - d e tailed - in tr o d u c t io n - to - k - n e a re st - n e ig h b o r - knn - a lg o rit h m a s o n   M a rc h   1 2 th ,   2 0 1 5 .   [1 2 ]   Oliv e S u tt o n ,   In tro d u c ti o n   to   k   Ne a re stNe ig h b o u r   Cla ss if ic a ti o n   a n d   Co n d e n se d   Ne a re st  N e ig h b o u r   Da t a   Red u c ti o n ,   F e b ru a ry ,   2 0 1 2 .     [1 3 ]   Ha id e Hu ss e in   A l wa siti ,   Ish a k A ris  a n d   A d z n a n Ja n tan ,   Bra in   Co m p u ter  In terf a c e   D e sig n   a n d   A p p li c a ti o n s :   Ch a ll e n g e s a n d   F u tu re ,   W o rl d   A p p li e d   S c ien c e s J o u rn a l   1 1 ,   v o l   7 ,   IDO S P u b li c a ti o n s,  2 0 1 0 .   [1 4 ]   P f u rtsc h e ll e e a l. ,   C u rre n tren d in   b ra in   c o m p u ter  i n terf a c e   ( BCI)  re se a rc h ,   IEE T ra n Reh a b .   En g . ,   v o l .   8 ,   p p .   2 1 6 2 1 9 ,   J u n e   2 0 0 0 .     [1 5 ]   Kh a li f a   W ,   S a le m   A ,   Ro u sh d y   M ,   Re v e tt   K,  s u rv e y   o E EG  b a se d   u se a u th e n ti c a t io n   sc h e m e s” ,   In f o rm a ti c s   a n d   S y ste m s (INF OS),   8 th   I n tern a ti o n a C o n f e re n c e ,   IEE E,   p . BIO 5 5 ,   2 0 1 2 .     [1 6 ]   Ka rth ik e y a n   D T ,   S a b a rig iri   B,   E n h a n c e m e n o f   m u lt i - m o d a b io m e tri c   a u th e n ti c a ti o n   b a se d   o n   ir is an d   b ra in   n e u ro   im a g e   c o d in g ,   In J   Bi o me trics   Bi o in f o rm   ( IJ BB )   2 0 1 1 ;   5 ( 5 ):2 4 9 5 6 .   [1 7 ]   S v o g o I,   Kisa so n d T ,   T wo   fa c to a u th e n ti c a ti o n   u si n g   EE a u g me n ted   p a ss wo rd s ,   In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y   In terf a c e s (IT I),   P ro c e e d in g o f   th e   IT 3 4 th   I n tern a ti o n a C o n f e re n c e ,   IEE E,   2 0 1 2 .     [1 8 ]   Re v e Re v e tt   K,  De ra v F ,   S irl a n tzis  K,  Bi o si g n a ls  f o u se a u t h e n ti c a ti o n   t o wa rd c o g n it iv e   b io me trics ?   Em e r g in g   S e c u rit y   T e c h n o l o g ies   (ES T ),   2 0 1 0   I n tern a ti o n a C o n f e re n c e ,   IEE E,   p .   7 1 7 6 ,   2 0 1 0 .     [1 9 ]   S u   F ,   Zh o u   H,  F e n g   Z,   M a   J. ,   A   b io me tric - b a se d   c o v e rt  wa rn i n g   sy ste u sin g   EE G ,   In Bio m e tri c (ICB),   2 0 1 2   5 th   I A P In ter n a ti o n a Co n f e re n c e   o n   IE EE ,   2 0 1 2 .   [2 0 ]   P o u l o s,  M . ,   Ra n g o u ss i,   M .   N.,   A le x a n d ris,   A .   a n d   Ev a n g e lo u ,   On   th e   u se   o f   EE G   fe a tu re t o w a rd p e rso n   id e n ti f ica ti o n   v ia n e u ra n e tw o rk s” ,   M e d ica In f o rm a ti c s &   th e   In ter n e in   M e d ici n e ,   2 0 0 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.