[發明專利]基于PPG信號的相空間重構身份識別方法

在審

• 申請號: 202110338928.0
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN113065453A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 陳小惠;劉文文;薛毓楠;彭杰
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;A61B5/00;A61B5/02;G06N20/00
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 陳棟智

本發明提出了一種基于PPG信號的相空間重構身份識別方法，包括以下步驟：步驟1）采集PPG信號；步驟2）對步驟1）獲取的信號進行預處理；步驟3）提取步驟2）信號的優質波形；步驟4）采用互信息法求最佳延遲時間；步驟5）采用Cao方法求最小嵌入維數實現信號的相空間重構；步驟6）在相空間中尋找混沌吸引子；步驟7）根據吸引子形態特征提取特征點；步驟8）利用集成學習算法進行分類識別，本發明提高了身份識別的正確率和安全性。

技術領域

本發明屬于生理信號處理技術領域，具體的說是一種基于PPG信號的相空間重構身份識別方法。

背景技術

隨著大數據與人工智能技術高速發展，人們對信息安全的要求越來越高。作為信息安全領域中鑒定用戶身份識別的一種技術手段，人體生物特征識別技術已經成為學術界的重要研究課題。傳統的鑒別方法如身份證、鑰匙、數字組合密碼等已不能滿足人們的需求，這些方法存在易丟失、被盜取或忘記等缺點。相比于前面所述的傳統方法，基于人臉、指紋、虹膜、和靜脈等的生物識別方法具有不易丟失、獨一無二等優點；也被廣泛的應用于金融交易、計算機網路等領域。但是，這些方法如智能手機不能識別出長相相仿的雙胞胎、偽造指紋膜等的問題而存在極大的安全隱患。為提高身份識別的可靠性和準確率，基于人體生理信號的生物識別技術被提出。

當前應用較多的生理信號包括心電信號(ECG)和光電容積脈搏波信號(PPG)，本發明主要利用光電容積脈搏波信號實現身份識別。PPG信號是人體一種固有的生理特征信號，個體之間存在明顯的差異且難以復制，信號易于采集和獲取，將其應用于身份識別技術能夠滿足身份識別要求的安全性和準確性。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于PPG信號的相空間重構身份識別方法，解決現有身份識別安全性和準確率較差的問題，提高身份識別的正確率和安全性。

本發明的目的是這樣實現的：一種基于PPG信號的相空間重構身份識別方法，包括以下步驟：

步驟1)使用紅外光作為入射光源，利用反射式檢測方法獲取脈搏波信號；

步驟2)對步驟1)采集到的信號進行預處理，采用帶通濾波和形態學濾波相結合的方法去除常見噪聲；

步驟3)對預處理后的信號進行檢測特征點、并提取優質信號，以PPG信號相鄰兩個波谷間的距離為步長，連續2個波谷長為窗長，提取一個窗體的波形；然后進行判斷，提取單個周期的優質信號，波形序列為x(1),x(2),...,x(N)，N為信號長度；

步驟4)對步驟3)中的優質信號相空間重構，采用互信息法求最佳延遲時間；

步驟5)使用Cao法求最小嵌入維數：在Cao氏圖中，E(1)和E(2)都在1附近穩定時，即得到了最小嵌入維數d，至此實現對PPG信號的相空間重構；

步驟6)對步驟4)和步驟5)中重構的高維相空間中尋找混沌吸引子；

步驟7)對步驟6)中找到的混沌吸引子提取特征點：根據重構出的混沌吸引子的形狀，再利用已知樣本分類信息，能夠找到不同樣本的混沌吸引子形狀上的差異，從而提取出能夠反映不同樣本信息的特征，如果提取出的特征不明顯，則返回步驟4)，直至找到能夠明顯反應樣本特征的混沌吸引子；

步驟8)對步驟7)中提取的特征點采用集成學習算法對樣本集和測試集進行學習訓練，實現最終分類的目標。

與現有技術相比，本發明的有益效果在于：本發明通過實時采集光電容積脈搏波信號，快速提取優質波形；利用混沌系統理論，計算PPG信號的最佳延遲和嵌入維數，實現信號的相空間重構，在高維空間中尋找混沌吸引子，可以表征混沌系統的特有屬性，提高識別的正確率；然后利用集合學習算法進行訓練分類，集成學習思想是利用一定的優化策略將多個基學習器模型集成為強學習器，減小錯誤率，提高識別的性能和準確率。