[发明专利]一种使用单导设备的脑电静息态身份认证方法及装置有效

专利信息
申请号: 201910343082.2 申请日: 2019-04-26
公开(公告)号: CN110135285B 公开(公告)日: 2021-06-08
发明(设计)人: 童莉;张融恺;曾颖;舒君;闫镔;石舒豪;杨凯;宋喜玉 申请(专利权)人: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 代理人: 陈勇
地址: 450000 河*** 国省代码: 河南;41
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 使用 设备 脑电静息态 身份 认证 方法 装置
【说明书】:

发明提供一种使用单导设备的脑电静息态身份认证方法及装置。该方法包括:获取待认证目标的原始脑电信号;对原始脑电信号进行数据预处理,得到标准脑电信号;数据预处理包括去噪处理、数据分段处理和数据基线矫正;对标准脑电信号进行信号特征提取,信号特征提取包括时域特征提取、频域特征提取和时频域特征提取,所述时频域特征为IMF‑2特征;根据信号特征的瑞利商对时域特征、频域特征和IMF‑2特征进行特征筛选;利用设定的集成分类器对筛选后的信号特征进行分类,得到身份认证结果。该装置包括:信号获取单元、数据预处理单元、特征提取单元、特征筛选单元和身份认证单元。本发明能够将时间降低到10秒内,且可提高分类结果的稳定性和正确率。

技术领域

本发明涉及身份认证技术领域,尤其涉及一种使用单导设备的脑电静息态身份认证方法及装置。

背景技术

随着信息安全和身份认证的重要性日益凸显,传统身份认证方式逐渐不能满足人们的安全需求,基于个体的生物特征的身份认证方式更加受到人们的认可。但是,随着科技手段的不断进步,现有的基于生物特征(如人脸、指纹、声音、步态等)的身份认证方式都出现了破解方式。随着近年来脑科学的不断发展,使用脑电信号的身份认证方式被更多人关注,大量实验也证明了其可行性和可靠性。

脑电是伴随着大脑神经活动而产生的电信号。人们不同的记忆、生活习惯、思考方式以及大脑结构微小的差异都会带来脑电信号的差异。现有实验证明:即使是同卵双胞胎的脑电信号也是具有差异性并且可以区分的。脑电信号还具有其他生物特征所不具备的优势,具有生命体征的个体就可以产生大脑信号,确保这项技术具有普适性并且无法从死者身上伪造提取。脑电信号的无痕性确保在提取后不留下可复制的痕迹,被他人威胁带来的情绪波动也会导致脑电信号的异常而无法通过认证。

目前主要存在三个问题导致脑电身份认证无法应用到生活中。(i)现有脑电信号采集设备多采用多通道湿电极,一次实验的佩戴和清洗时间在30分钟以上,被试经常反馈较长的准备时间和清洗过程会影响实验效果,不能满足日常需要的快速、便捷的检测速度,远远达不到生活所需的秒级的认证速率。(ii)多数脑电身份认证方式需要播放视觉刺激,不能够应用于视力障碍的人群,并且刺激的播放时间会影响认证速度。(iii)虽然正确率在不断提高,但是大体上的正确率位于80%到90%。

发明内容

针对现有的脑电身份认证方法中存在的认证时间长以及认证结果的正确率有待提高的问题,本发明提供一种使用单导设备的脑电静息态身份认证方法及装置,在保证认证效率的同时,进一步提高认证结果的稳定性和正确率。

第一方面,本发明提供一种使用单导设备的脑电静息态身份认证方法,该方法包括:

步骤1、获取待认证目标的原始脑电信号;

步骤2、对所述原始脑电信号进行数据预处理,得到标准脑电信号;所述数据预处理包括去噪处理、数据分段处理和数据基线矫正;

步骤3、对所述标准脑电信号进行信号特征提取,所述信号特征提取包括时域特征提取、频域特征提取和时频域特征提取,所述时频域特征为IMF-2特征;

步骤4、根据信号特征的瑞利商对所述时域特征、频域特征和IMF-2特征进行特征筛选;

步骤5、利用设定的集成分类器对筛选后的信号特征进行分类,得到身份认证结果。

进一步地,所述原始脑电信号为180秒静息态脑电数据。

进一步地,所述去噪处理具体为:

删除所述180秒静息态脑电数据的前10秒暂态数据,得到170秒静息态脑电数据;去除所述170秒静息态脑电数据中的眼电、肌电伪迹;利用切比雪夫滤波器对去除伪迹后的170秒静息态脑电数据进行0~60Hz的低通滤波。

进一步地,所述数据分段处理具体为:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军战略支援部队信息工程大学,未经中国人民解放军战略支援部队信息工程大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910343082.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top