[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

本申請涉及一種基于SSVEP的身份識別方法，其中，該基于SSVEP的身份識別方法包括：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。通過本申請，解決了相關技術中存在基于SSVEP進行身份識別時，采集到的腦電信號特征不明顯，需要采集時間較長、易導致眼部不適的問題，實現了在更短的時間內獲取到包含足夠特征可以被識別身份的腦電數據，提高了在身份識別時的識別效率以及準確率，進而提高眼部舒適度。

技術領域

本申請涉及身份識別領域，特別是一種基于SSVEP的身份識別方法、裝置、電子裝置和存儲介質。

背景技術

不同個體對于同一個外部刺激，或思考同一事件，以及靜息狀態時，大腦所產生的腦電信號是不同的(在空間上對不同位點的腦電信號進行特征提取后個體之間具有很高的聚類程度)，這說明人的腦電信號具有唯一性。此外每個人都可以被采集腦電信號，且腦電信號相對來說較為穩定，這符合通過生物特征進行身份識別的基本條件。穩態視覺誘發電位(Steady-State Visual Evoked Potentials,SSVEP)是一種由周期性視覺刺激誘發的腦電信號，具備可控、穩定的特性，因此利用SSVEP進行身份識別具有較高的可行性。

但傳統通過SSVEP進行身份識別的方法中，其主要采用的視覺范式(視覺交互圖形)是一種會在每一時刻進行單頻刺激的視覺范式，從而可以使被采集者產生單一頻率的SSVEP，并基于此進行信號采集，基于此，采集到的腦電信號中可供識別的腦電數據特征較少，因此在刺激以及采集的過程中可能需要消耗較長時間，而較長的刺激時間會導致用戶產生視覺疲勞以及不適。

針對相關技術中存在基于SSVEP進行身份識別時，需要采集時間較長、易導致眼部不適的問題，目前還沒有提出有效的解決方案。

發明內容

在本實施例中提供了一種基于SSVEP的身份識別方法、裝置和電子裝置，以解決相關技術中基于SSVEP進行身份識別時，需要采集時間較長、易導致眼部不適的問題。

第一個方面，在本實施例中提供了一種基于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；基于腦電數據進行身份識別。

在另一個實施例中，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。

在其中的一些實施例中，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。

在另一個實施例中，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。

在其中一個實施例中，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。

在另一個實施例中，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。

在其中一個實施例中，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。