[发明专利]一种指尖心电身份识别装置及方法

权利要求书

1.一种指尖心电身份识别装置，其特征在于，包括指尖心电信号采集模块(1)、信号调理电路(2)、控制器(3)和蓝牙通讯模块(4)，所述指尖心电信号采集模块(1)的输出端与信号调理电路(2)的输入端电连接，所述信号调理电路(2)的输出端与控制器(3)电连接，所述控制器(3)还与蓝牙通讯模块(4)电连接。

2.一种指尖心电身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集人体指尖的指尖ECG信号，对指尖ECG信号进行预处理后输入至指尖心电身份识别模型，指尖心电身份识别模型进行身份识别，输出对应身份信息；

所述指尖心电身份识别模型的构建方法如下：

S1：建立深度卷积神经网络GoogLeNet；

S2：基于深度卷积神经网络GoogLeNet构建能根据胸腔ECG信号识别个体身份的深度卷积神经网络GoogLeNet-I1，使用迁移学习的finetune技术，将数据库中的标准导联采集的大样本胸腔ECG信号数据进行预处理后对深度卷积神经网络GoogLeNet-I1进行训练；

S3：基于训练好的深度卷积神经网络GoogLeNet-I1构建能根据指尖ECG信号识别个体身份的深度卷积神经网络GoogLeNet-I2，使用迁移学习的finetune技术，将数据库中的小样本指尖ECG信号数据进行预处理后对深度卷积神经网络GoogLeNet-I2进行训练，训练好的深度卷积神经网络GoogLeNet-I2即为指尖心电身份识别模型。

3.根据权利要求2所述的一种指尖心电身份识别方法，其特征在于，所述步骤S2中构建深度卷积神经网络GoogLeNet-I1的方法包括以下步骤：

N1：将深度卷积神经网络GoogLeNet的Inception结构进行修改，得到Inception-I1结构，Inception-I1结构包括输入层、处理层、连接层，所述处理层包括并行连接于输入层和连接层之间的第一处理支路、第二处理支路、第三处理支路、第四处理支路，第一处理支路包括1*1卷积单元，第二处理支路包括依次全连接的1*1卷积单元、3*3卷积单元，第三处理支路包括依次全连接的1*1卷积单元、2*2卷积单元、3*3卷积单元，第四处理支路包括依次全连接的3*3最大池化单元、1*1卷积单元；

N2：对深度卷积神经网络GoogLeNet的前10层进行迁移，冻结前10层的网络层参数和优化器状态保持不变；

N3：在深度卷积神经网络GoogLeNet的第39层与第40层之间、第110层与第111层之间、第139层与第140层之间都加入Batch Normalization层；

N4：在深度卷积神经网络GoogLeNet的第142层与第143层之间依次添加Dropout层、Fully connected层，构建出新的深度卷积神经网络GoogLeNet-I1，新的深度卷积神经网络GoogLeNet-I1的最后6层从前至后依次为第144层的Dropout层、第145层的Fullyconnected层、第146层的Dropout层、第147层的Fully connected层、第148层的Softmax层、第149层的Output层。

4.根据权利要求3所述的一种指尖心电身份识别方法，其特征在于，控制深度卷积神经网络GoogLeNet-I1的第144层的Dropout层的特征舍弃程度为50％、第146层的Dropout层的特征舍弃程度为10％。