[發明專利]基于SSVEP的身份識別方法、裝置、電子裝置和存儲介質

在審

• 申請號: 202110744376.3
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113360876A
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 徐敏馨;陳子豪;易昊翔;戴萬利
• 申請（專利權）人: 杭州回車電子科技有限公司
• 主分類號: G06F21/32
• 分類號: G06F21/32;G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 杭州華進聯浙知識產權代理有限公司 33250
• 代理人: 賀才杰

1.一種基于SSVEP的身份識別方法，其特征在于，包括：

獲取身份識別指令；

基于所述身份識別指令，獲取被采集者基于視覺交互圖形產生的腦電數據，所述視覺交互圖形包括刺激圖形以及焦點圖形；

基于所述腦電數據進行身份識別。

2.根據權利要求1所述的基于SSVEP的身份識別方法，其特征在于，所述基于所述腦電數據進行身份識別包括：

對所述腦電數據進行特征值提取，得到所述腦電數據對應的特征值；

基于所述特征值，對所述腦電數據進行身份識別。

3.根據權利要求1或2所述的基于SSVEP的身份識別方法，其特征在于，所述基于所述腦電數據進行身份識別之前還包括：

對所述腦電數據進行預處理，所述預處理至少包括去噪、去除無效數據以及分組中其中一種。

4.根據權利要求2所述的基于SSVEP的身份識別方法，其特征在于，所述對所述腦電數據進行特征值提取包括：

對所述腦電數據進行快速傅里葉變換，獲取預設頻率對應的功率密度；

和/或；

對所述腦電數據進行相關性分析，獲取所述預設頻率對應的相關系數。

5.根據權利要求1所述的基于SSVEP的身份識別方法，其特征在于，所述基于所述腦電數據進行身份識別包括：

將所述腦電數據輸入經訓練的神經網絡模型，獲取識別結果。

6.根據權利要求5所述的基于SSVEP的身份識別方法，其特征在于，所述將所述腦電數據輸入經訓練的神經網絡模型，獲取識別結果之前包括：

獲取訓練數據以及初始神經網絡模型，所述訓練數據包括訓練腦電數據以及對應的訓練身份信息，所述訓練腦電數據包括所述被采集者基于所述視覺交互圖形產生的歷史腦電數據；

基于所述訓練數據訓練所述初始神經網絡模型，得到所述神經網絡模型。

7.根據權利要求1所述的基于SSVEP的身份識別方法，其特征在于，所述刺激圖形以第一預設頻率進行第一變換，所述第一變換包括顏色變換，所述顏色變換包括亮度變換、飽和度變換或色彩變換；

所述焦點圖形以第一預設頻率進行第一變換，以第二預設頻率進行第二變換，所述第二變換包括形狀變換，所述刺激圖形與所述焦點圖形具有相同中心點，且所述焦點圖形疊加在所述刺激圖形上方。

8.一種身份識別裝置，其特征在于，包括：

身份識別指令獲取模塊：用于獲取身份識別指令；

腦電數據獲取模塊：用于基于所述身份識別指令，獲取被采集者基于視覺交互圖形產生的腦電數據，所述視覺交互圖形包括刺激圖形以及焦點圖形；

身份識別模塊：用于基于所述腦電數據進行身份識別。

9.一種電子裝置，包括存儲器和處理器，其特征在于，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器被設置為運行所述計算機程序以執行權利要求1至7中任一項所述的基于SSVEP的身份識別方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的基于SSVEP的身份識別方法的步驟。