[發明專利]一種基于心電信號的身份識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201710139144.9
• 申請日: 2017-03-09
• 公開（公告）號: CN107122788B
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 司玉娟;余錦潤;劉鑫;郎六琪;劉立勛;張磊
• 申請（專利權）人: 吉林大學;吉林大學珠海學院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08;A61B5/117
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 俞梁清

一種基于心電信號的身份識別方法，包括：獲取包括了用戶的多個周期的心拍數據的心電信號樣本數據集，并將心電信號樣本數據集分割為多個單周期心拍數據；利用白化技術去除心拍數據的相關性；在去除了相關性的心拍數據上利用PCA算法提取心拍數據主特征；根據主特征，采用基于RPROP算法建立并訓練神經網絡分類器；利用已訓練的神經網絡分類器對輸入的心電信號數據進行識別。有益效果為：基于PCA白化算法的心電信號的特征提取簡單，最大限度保全原有信號數據的有用信息。基于RPROP算法訓練神經網絡分類器的方法能快速得到滿足實際應用要求的分類器。結合PCA白化特征和RPROP算法提高神經網絡的分類效率，使得內存資源消耗降低，識別速度和準確率都能得到有效提升。

技術領域

本發明涉及生物信息技術領域，尤其涉及一種基于心電信號的身份識別方法及裝置，適用于醫療管理、安全門禁和金融保密等多種應用情景。

背景技術

隨著互聯網熱潮的沖擊，信息技術的快速發展，人們對信息安全以及財產安全的重視不斷提高，而身份識別又是信息安全最重要的環節。雖然與傳統的識別方式相比，生物特征識別技術有著更好的安全便捷性；但是現有的生物識別技術如指紋識別，虹膜識別等也存在一些缺陷。因此，我們需要一種安全性增強，滿足生物識別各類指標的識別技術。基于心電信號的身份識別技術符合這一特性。心電信號(electrocardiogram，ECG)是我們人體最常見的生理信號，是由人體心臟產生的微弱電壓規律信號，反映了我們的心臟健康水平。心電信號是人體生來就攜帶的信號，伴隨著人的一生，蘊含了很多有用的生物信息，不僅僅是臨床診斷工具，且每個人的心臟構造不一樣，所產生的信號具有差異，每個人的信號都是獨一無二的。個體間心電信號存在的差異性為心電信號的特征提取和辨識提供了理論基礎。除非心臟出現重大衰竭，一般情況下，一個人的心電信號的形態特性在標準化后變化不大。醫院存在大量的心電采集儀器，應用市場上也有很多移動便捷式的智能采集設備，完全可以實現自主采集，因此心電信號信號符合身份識別的規定指標，而且它還有如下優勢：無法竊取，不會丟失，計算量小，采集成本低。

心電信號身份識別的研究越來越受到國內外的重視。例如公布號為CN104545890A的發明專利公開了一種基于心電信號的身份識別方法。首先，該方法通過指定的心電信號特征向量生成方法獲取注冊心電信號的特征向量和待識別心電信號的特征向量。然后，該方法比對取注冊心電信號的特征向量和待識別心電信號的特征向量的R點方式，進行身份識別。

上述技術方案采用最少特征點提取方式具有操作簡單和運算量低，且有一定的準確性。但是該技術方案對特征點選取的依賴度較高，很難充分利用信號的個體差異，導致了許多有用的信息被拋棄。這將限制特征類型的選擇，不利于分類。具體地，分類識別算法的準確率依賴于特征點，使其適應性及穩定性都比較差。對于分類模型，常用的有KNN，SVM，lib-liner，樸素貝葉斯等，都是經典的有監督學習模型。但相比神經網絡，這些算法的適應性及穩定性都比較差。比如KNN對類別的評分不是規則化的，樣本不平衡時容易發生類別偏移；SVM雖然性能良好，但對缺失數據敏感，對核函數的選擇需要謹慎。

發明內容

本發明的目的是解決現有技術中存在分類器訓練時間長和分類效果不穩定的不足，提供一種新的基于PCA-RPROP的特征提取分類算法的心電信號身份識別算法。在基于單獨R點定位提取完整波形的基礎上，先進行白化操作消除心電信號樣本數據集之間的相關性，利用PCA提取心電信號樣本數據集的主特征，從而將多維特征轉化為低維特征。另外PCA白化之后的主特征相比于心電信號樣本數據集，區分度較大，對身份識別有著更好的優勢。采用神經網絡代替傳統的有監督分類器，并采用RPROP算法對神經網絡的梯度進行底層優化，使其收斂性能提升。本方法特征提取簡單，無需過多的依賴定位，且能最大化資源利用率；相比于傳統BP網絡、SVM和KNN等分類器，本方法的分類器優化結果顯著，有效提高了身份識別的訓練速度和精度。進一步地，結合PCA白化特征和RPROP算法提高神經網絡的分類效率，使得內存資源消耗大大降低，識別速度和準確率都能得到有效提升。