基于实时 Raspberry Pi 系统的 EEG 生物特征身份识别：先进神经网络架构研究

基于摘要分析。该研究针对 EEG 生物特征身份识别中个体信号跨会话变化较大的问题，在 BED 数据集上比较 ResNet、Inception 与 EEGNet，并构建覆盖 EEG 信号采集至身份预测的便携式 Raspberry Pi 系统，探索身份识别模型的实时部署。 方法与评估：摘要明确使用包含 21 名个体 EEG 记录的 BED 数据集，但未说明输入表示、预处理、模型配置、损失函数及训练流程。作者报告，ResNet、Inception 和 EEGNet 的 Accuracy 分别为 63.21%、70.18% 和 86.74%，此前工作的最佳 Accuracy 为 83.51%。这些数值对应 BED 身份识别任务，但摘要未提供训练与测试划分，也未确认是否采用 Cross-session 评估，因此不能将结果直接解释为已验证的跨会话鲁棒性；与此前工作的协议可比性尚未验证。 部署贡献：作者报告开发了便携、低成本、实时的 Raspberry Pi 系统，整合信号采集与身份预测的完整流程，并指出既有系统仅覆盖其中部分环节。摘要未提供硬件配置、采集设备、推理时延、吞吐量、成本明细或在线测试协议，实时性及部署条件需结合全文核对。 阅读与复现重点：这项工作研究的是 EEG 身份识别，而非运动想象等 BCI 控制任务。复现时应优先确认会话划分、数据预处理与基线评估的一致性，并核对离线识别结果与在线系统表现之间的关系。实验协议、消融及统计信息尚未验证；摘要亦未提供代码或模型权重信息。