[发明专利]身份识别方法和装置

说明书

本发明公开一种身份识别方法和装置，其中该身份识别方法包括：将所获取的当前用户的PPG信号分割为多个心动周期信号，对每个所述心动周期信号进行特征提取，得到每个所述心动周期对应的第一身份属性特征；将每个所述第一身份属性特征分别与预先存储的至少一个已注册用户的标准PPG信号的第二身份属性特征进行对比，判断二者是否来自同一用户；若判断结果为来自同一用户，则将预先存储的对应用户的身份信息作为当前用户的身份信息。

技术领域

本发明涉及生物特征识别领域、智能医疗和智能穿戴设备，具体而言，涉及一种身份识别方法和装置。

背景技术

生物特征识别随着人工智能及深度学习的发展其应用需求也越来越多，越来越广。目前所熟知的生物特征识别包含指纹、虹膜、指静脉、声纹、人脸、笔迹、步态、耳廓等等，分别应用于不同的场合。

PPG信号的探测及相关技术的研发为人体健康监测带来了很多便利，基于PPG信号的血氧仪、心率、血压等生理信号的检测也已经广泛的走进普通家庭，相应的在不增加额外设备的条件下对用户进行身份认证和识别是随之出现的一项需求。通过对用户身份的认证能够实现同一设备同时对多个家庭成员长期、持续、独立的监测，实现数据的自动对应管理。

生物特征识别在语音和图像领域一直有研究。目前，基于PPG信号进行身份认证的方法多来自于传统的模式识别方法，其基本流程为信号预处理、特征设计、特征选取、分类等。身份认证的准确度极度依赖所提取的特征，目前传统的方法所提取的特征大多基于PPG信号一些关键点之间的关系，例如PPG信号中主波波峰点、重搏波波峰点，以及二者之间的谷点这三点构成的三角形面积。人工设计特征最大的缺陷在于不能够保证获取对认证最优的特征，导致认证结果的鲁棒性较差。

发明内容

本发明提供一种身份识别方法和装置，用以克服现有技术中存在的至少一个问题。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种身份识别方法，包括以下步骤：

将所获取的当前用户的PPG信号分割为多个心动周期信号，对每个所述心动周期信号进行特征提取，得到每个所述心动周期对应的第一身份属性特征；

将每个所述第一身份属性特征分别与预先存储的至少一个已注册用户的标准PPG信号的第二身份属性特征进行对比，判断二者是否来自同一用户；

若判断结果为来自同一用户，则将预先存储的对应用户的身份信息作为当前用户的身份信息。

可选的，所述将所获取的当前用户的PPG信号分割为多个心动周期信号，对每个所述心动周期信号进行特征提取，得到每个所述心动周期对应的第一身份属性特征包括：

将所获取的当前用户的PPG信号进行分割，得到多个心动周期信号；

检测每个所述心动周期信号的关键点；

基于所述关键点，将每个所述心动周期信号与基准周期信号进行对齐，得到每个所述心动周期信号对应的归一化信号；

采用CNN网络对每个归一化信号进行特征提取，得到每个所述心动周期信号对应的第一身份属性特征。

可选的，所述将所获取的当前用户的PPG信号进行分割，得到多个心动周期信号包括：

采用时域算法获取当前用户的PPG信号的波峰和波谷；

基于启发式准则对所获取的波峰和波谷进行分析，得到多个心动周期信号以及每个所述心动周期信号的起点和终止点。

可选的，每个所述心动周期信号的关键点包括起点、终止点和主波波峰点，所述检测每个所述心动周期信号的关键点包括：

将每个所述心动周期信号分割时得到的起点和终止点作为其起点和终止点；