[发明专利]一种基于心电信号的身份认证方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于心电信号的身份认证方法，包括注册环节和认证环节，注册环节包括：预存负样本，将作为负样本的心电信号进行预处理，采集用户模板心电信号，检测R波位置，截取QT波，将截取的QT波采用用于稀疏表示的区分字典学习算法生成稀疏特征模板，之后评估出最优稀疏特征模板，再搜索出最佳阈值；认证环节包括：将经过预处理的心电信号生成稀疏特征，之后基于最佳阈值进行初步认证，再基于最高熵投票完成认证，若进行远程身份认证，还包括在初步认证之前对数据进行压缩处理并传输到远程认证单元。本发明尤其适用于远程动态医疗中的心电身份实时认证的应用，解决了高效实时的身份认证问题。

主权项

1.一种基于心电信号的身份认证方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用认证心电信号采集模块采集心电信号的步骤；S2、在预处理与截取QT波模块中将采集的心电信号进行预处理，检测R波位置，截取QT波的步骤；S3、将截取的QT波在多个心电特征提取与数据处理模块中采用用于稀疏表示的区分字典学习算法生成稀疏特征的步骤；S4、生成的稀疏特征基于最佳阈值在模板匹配模块中进行模糊匹配，完成初步认证，之后基于最高熵投票，完成认证的步骤；在步骤S3中所述的用于稀疏表示的区分字典学习算法包括：其中，J_(D,C)是求解后的字典D和稀疏特征C，Verif(X_i,X_j,D,C_i,C_j)是特征区分属性，λ为稀疏程度系数，α为正则化系数，λ和α取值范围都为0到1之间；X_i与X_j分别表示第i个和第j个QT波，C_i和C_j分别表示与X_i和X_j相对应的稀疏特征。其中，i≠j；其中，dm是设定的不同类之间的最小距离，label(X_i)表示X_i的类别编号；s.t.||d_j||＝1,1≤j≤l其中，X＝(X₁,X₂,...,X_n)表示n个QT波；D＝(d₁,d₂,...,d_l)表示字典的维数，l为大于1的任意数值；表示稀疏特征；T表示矩阵的转置。