[发明专利]脑纹识别数据库构建方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种脑纹识别数据库构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收被测试者的脑电波信号数据，对脑电波信号数据进行去噪声处理，获取去噪声后的第一脑电波信号数据，根据预设的带通滤波算法筛选第一脑电波信号数据，获取滤波后的第二脑电波信号数据，根据预设的EEGnet卷积神经网络算法学习第二脑电波信号数据，提取第二脑电波信号数据的空间滤波特征数据集合，根据第二脑电波信号数据的空间滤波特征数据集合，提取被测试者的脑纹特征，根据被测试者的脑纹特征，构建脑纹识别数据库。采用本方法能够在进行生物识别时，通过脑纹识别数据库中的脑纹特征对被测试者进行识别，提高了识别的安全性。

技术领域

本申请涉及生物识别技术领域，特别是涉及一种脑纹识别数据库构建方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，出现了生物识别技术，生物识别技术就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前常见的生物识别方法包括指纹识别、脸像识别、虹膜识别、声纹识别以及掌纹识别等。

然而，目前的生物识别方法，仍然存在容易被篡改、被复制等缺点，存在安全性低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高生物识别方法安全性的脑纹识别数据库构建方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种脑纹识别数据库构建方法，所述方法包括：

接收被测试者的脑电波信号数据；

对脑电波信号数据进行去噪声处理，获取去噪声后的第一脑电波信号数据；

根据预设的带通滤波算法筛选第一脑电波信号数据，获取滤波后的第二脑电波信号数据；

根据预设的EEGnet(Electroencephalogram net，脑电波网)卷积神经网络算法学习第二脑电波信号数据，提取第二脑电波信号数据的空间滤波特征数据集合；

根据第二脑电波信号数据的空间滤波特征数据集合，提取被测试者的脑纹特征；

根据被测试者的脑纹特征，构建脑纹识别数据库。

在其中一个实施例中，根据预设的EEGnet卷积神经网络算法学习第二脑电波信号数据，提取第二脑电波信号数据的空间滤波特征数据集合包括：

根据EEGnet卷积神经网络算法中的时间卷积层，学习第二脑电波信号数据的频率滤波特征，提取第二脑电波信号数据的频率特征图集合；

根据EEGnet卷积神经网络算法中的深度卷积层，学习频率特征图集合中各频率特征图的空间滤波特征，提取各频率特征图的空间滤波特征数据集合；

将各频率特征图的空间滤波特征数据集合，作为第二脑电波信号数据的空间滤波特征数据集合。

在其中一个实施例中，根据第二脑电波信号数据的空间滤波特征数据集合，提取被测试者的脑纹特征包括：

根据EEGnet卷积神经网络算法中的可分离卷积层，学习第二脑电波信号数据的空间滤波特征数据集合中各频率特征图的空间滤波特征数据集合，提取第二脑电波信号数据的脑纹特征。

在其中一个实施例中，根据被测试者的脑纹特征，构建脑纹识别数据库包括：

获取被测试者的信息，建立被测试者的信息以及脑纹特征的关联关系；

根据关联关系，构建脑纹识别数据库。

在其中一个实施例中，根据关联关系，构建脑纹识别数据库之后，包括：

推送用于诱发脑电波信号的图片至被测试者；