[发明专利]基于融合特征的想象动作脑电身份识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及脑电身份识别领域，具体涉及基于融合特征的想象动作脑电身份识别方法。

背景技术

生物特征识别是通过各种高科技信息检测手段、利用人体所固有的生理或行为特征来进行个人身份鉴定。生物特征主要包括生理特征和行为特征两种：生理特征是指与生俱来的，先天性的人体物理特征，如指纹、虹膜、掌形、人脸等；行为特征是指从人所执行的运动中提取出来的特征，多为后天性的，如笔迹、击键、步态等。在2001年的MIT Technology Review杂志中，生物特征识别技术被列为10项最有可能改变世界的技术之一。并预计在不远的将来，生物认证技术将深入到我们生活的方方面面，其综合影响力将不亚于互联网。

从信息科学角度来看，生物特征识别属于传统的模式识别问题，它不依赖各种人造的和附加的物品，认定的是人本身。每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，具有安全、可靠、准确等优点。

然而，没有一种生物特征是完美的，各种生物特征的识别方式都有其一定的适用范围和要求，单一的生物特征识别系统在实际应用中显现出各自的局限性。使用较广的指纹、人脸、虹膜及掌形识别等第一代生物识别技术，大多需要被监测对象的配合，有时甚至需要被监测对象完成必要的动作才能实现。这些做法比较烦琐，识别速度较慢且使用不便，不易被用户接受。指纹识别的可靠性比较高但是需要实际的物理接触；人脸与虹膜识别不需要物理接触，然而在实际应用时却受到较多的环境限制。研究显示，用明胶制成的假手指就可以轻而易举地骗过指纹识别系统，患白内障的人虹膜会发生变化，在隐形眼镜上蚀刻出的虚假眼虹膜特征也可以让虹膜识别系统真假难辨等等。随着犯罪手段的不断智能化、科技化，第一代身份识别技术将面临防伪、防盗的挑战。因此迫切的需要新的生物认证方法的提出。

较之传统的生物特征识别方法，基于脑电(Flectroencephalogram，EEG)的身份识别是一种比较新的思路。其实，早在1960年，神经生理学家和精神病学家就提出并验证了“人的脑电信号与携带的基因信息之间存在某种相关性”的论断。然而早期的大部分研究多致力于病理分析和临床诊断；直到近年来，研究者们才将更多的精力投入到健康人体，试图建立个体的某种脑电特征与其所携带的基因信息之间的一一对应关系，从而将脑电作为一种有效的特征用于身份识别，开启该领域的新思路。

作为一种有效的生物特征应至少满足以下几点要求：1)普遍性；2)唯一性；3)稳定性；4)可采极性。除此之外，脑电(EEG)还具有其他显著而独特的优势，体现在：

(1)由于脑电来源于大脑的思维活动，难以在压力或胁迫下重现，因而不容易被复制或仿造，系统鲁棒性强。

(2)脑电具有高度的个体依赖性。对于同一个外部刺激或者主体在思考同一件事的时候，不同的个体也会产生不同的脑电信号。

(3)脑电存在于每一个具有生理功能的活体中，且受损的可能性很小，相对稳定。与之相比，某些传统的生物特征(如指纹或声音)，可能会由于意外损伤(如手部的皮肤烧伤或失声)而丧失本身具有的识别功能。

(4)脑电有且只有在活体中存在，故只能用于在体的检测，相对于指纹等外在的特征更加难以复制和伪造。

目前，基于脑电信号的身份识别技术在国内外均属起步阶段。1999年，M.Poulos等人首次提出脑电用于身份识别的设想，采集受试者静息状态的脑电信号，并建立AR(Auto-Regressive)模型提取脑电特征参数，通过学习矢量量化(LVQ)的方法对4个样本进行分类，达到了72％-84％的识别结果。虽然静息状态的脑电信号的确具有个体差异性，但是往往不够明显，于是随后的研究中引入了各种类型的刺激或者任务，希望能获得更具可分性的脑电特征。想象动作模式广泛应用于脑机接口系统中。然而脑机接口系统面临的一个很大的瓶颈就是脑电的个体差异性，这必然会导致系统设计复杂程度的增加。

发明内容

为克服现有技术的不足，提供一种可实现将想象动作模式下的脑电信号作为一种生物特征来实现身份识别，准确性高，迅速快捷。为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：基于融合特征的想象动作脑电身份识别方法，包括下列步骤：在受试者执行想象动作的过程中，采集相应的脑电信号；经过去噪等预处理后，分别提取单一通道的脑电特征和大脑半球对侧跨通道脑电特征，将二者进行融合；随后对融合特征进行降维操作以优化重组；最后送入分类器进行分类学习与测试，达到身份识别的目的。