这项研究评估了脑电图数据的区分能力（唯一性）从脑电图公共数据集的方式互相认证相对及其持久性。除了脑电图数据外，Luciw等人。提供EMG（肌电图）和运动学数据，以使工程师和研究人员利用eeg Gal进行进一步的研究。但是，评估EMG和运动学数据不在本研究的范围之内。最新的目的是确定是否可以利用脑电图数据来控制假体设备。另一方面，本研究旨在通过脑电图数据来评估个体的可分离性，以执行用户身份验证。功能重要性算法用于选择每个用户的最佳功能，以对其进行对验证。该研究实施的身份验证平台基于机器学习模型/分类器。作为初始测试，使用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）进行了两项初步研究，以通过多标记EEG数据集观察模型的学习趋势。首先利用KNN作为用户身份验证的分类器，观察到精度约为75％。此后，用于提高线性和非线性SVM的性能。使用线性和非线性SVM可实现85.18％和86.92％的总体平均精度。除精度外，还计算了F1分数。线性和非线性SVM的总平均F1得分分别为87.51％和88.94％。除总体表现外，还观察到使用线性SVM和97.4％的精度和97.4％的精度（97.3％F1得分）使用非线性SVM的高表现精度（95.3％F1得分）。