این پژوهش یک مدل یادگیری عمیق ترکیبی با نام ResSPNet برای احراز هویت افراد بر اساس سیگنال‌های EEG ارائه می‌کند. در این مدل، شبکه  SPCNN ویژگی‌های زمانی و مکانی سیگنال خام EEG را استخراج می‌کند و شبکه ResNet-101 نیز ویژگی‌های فرکانسی را از تصاویر طیف‌نگار حاصل از تبدیل STFT یاد می‌گیرد. سپس این ویژگی‌ها با یکدیگر ترکیب می‌شوند تا فرایند احراز هویت با دقت و اطمینان بیشتری انجام شود.
برای افزایش کاربردپذیری سیستم، تعداد کانال‌های EEG از ۲۲ کانال به ۶ کانال کاهش یافته است. مدل با ۲۲ کانال به F-score  برابر با ۹۸٫۸ درصد و با ۶ کانال منتخب به ۹۶٫۱ درصد رسید؛ بنابراین، با افت اندک عملکرد، پیچیدگی و هزینه سیستم کاهش یافت.