[发明专利]基于PPG信号的相空间重构身份识别方法

说明书

本发明提出了一种基于PPG信号的相空间重构身份识别方法，包括以下步骤：步骤1）采集PPG信号；步骤2）对步骤1）获取的信号进行预处理；步骤3）提取步骤2）信号的优质波形；步骤4）采用互信息法求最佳延迟时间；步骤5）采用Cao方法求最小嵌入维数实现信号的相空间重构；步骤6）在相空间中寻找混沌吸引子；步骤7）根据吸引子形态特征提取特征点；步骤8）利用集成学习算法进行分类识别，本发明提高了身份识别的正确率和安全性。

技术领域

本发明属于生理信号处理技术领域，具体的说是一种基于PPG信号的相空间重构身份识别方法。

背景技术

随着大数据与人工智能技术高速发展，人们对信息安全的要求越来越高。作为信息安全领域中鉴定用户身份识别的一种技术手段，人体生物特征识别技术已经成为学术界的重要研究课题。传统的鉴别方法如身份证、钥匙、数字组合密码等已不能满足人们的需求，这些方法存在易丢失、被盗取或忘记等缺点。相比于前面所述的传统方法，基于人脸、指纹、虹膜、和静脉等的生物识别方法具有不易丢失、独一无二等优点；也被广泛的应用于金融交易、计算机网路等领域。但是，这些方法如智能手机不能识别出长相相仿的双胞胎、伪造指纹膜等的问题而存在极大的安全隐患。为提高身份识别的可靠性和准确率，基于人体生理信号的生物识别技术被提出。

当前应用较多的生理信号包括心电信号(ECG)和光电容积脉搏波信号(PPG)，本发明主要利用光电容积脉搏波信号实现身份识别。PPG信号是人体一种固有的生理特征信号，个体之间存在明显的差异且难以复制，信号易于采集和获取，将其应用于身份识别技术能够满足身份识别要求的安全性和准确性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于PPG信号的相空间重构身份识别方法，解决现有身份识别安全性和准确率较差的问题，提高身份识别的正确率和安全性。

本发明的目的是这样实现的：一种基于PPG信号的相空间重构身份识别方法，包括以下步骤：

步骤1)使用红外光作为入射光源，利用反射式检测方法获取脉搏波信号；

步骤2)对步骤1)采集到的信号进行预处理，采用带通滤波和形态学滤波相结合的方法去除常见噪声；

步骤3)对预处理后的信号进行检测特征点、并提取优质信号，以PPG信号相邻两个波谷间的距离为步长，连续2个波谷长为窗长，提取一个窗体的波形；然后进行判断，提取单个周期的优质信号，波形序列为x(1),x(2),...,x(N)，N为信号长度；

步骤4)对步骤3)中的优质信号相空间重构，采用互信息法求最佳延迟时间；

步骤5)使用Cao法求最小嵌入维数：在Cao氏图中，E(1)和E(2)都在1附近稳定时，即得到了最小嵌入维数d，至此实现对PPG信号的相空间重构；

步骤6)对步骤4)和步骤5)中重构的高维相空间中寻找混沌吸引子；

步骤7)对步骤6)中找到的混沌吸引子提取特征点：根据重构出的混沌吸引子的形状，再利用已知样本分类信息，能够找到不同样本的混沌吸引子形状上的差异，从而提取出能够反映不同样本信息的特征，如果提取出的特征不明显，则返回步骤4)，直至找到能够明显反应样本特征的混沌吸引子；

步骤8)对步骤7)中提取的特征点采用集成学习算法对样本集和测试集进行学习训练，实现最终分类的目标。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明通过实时采集光电容积脉搏波信号，快速提取优质波形；利用混沌系统理论，计算PPG信号的最佳延迟和嵌入维数，实现信号的相空间重构，在高维空间中寻找混沌吸引子，可以表征混沌系统的特有属性，提高识别的正确率；然后利用集合学习算法进行训练分类，集成学习思想是利用一定的优化策略将多个基学习器模型集成为强学习器，减小错误率，提高识别的性能和准确率。