[发明专利]基于SSVEP的身份识别方法、装置、电子装置和存储介质在审
申请号: | 202110744376.3 | 申请日: | 2021-06-30 |
公开(公告)号: | CN113360876A | 公开(公告)日: | 2021-09-07 |
发明(设计)人: | 徐敏馨;陈子豪;易昊翔;戴万利 | 申请(专利权)人: | 杭州回车电子科技有限公司 |
主分类号: | G06F21/32 | 分类号: | G06F21/32;G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 杭州华进联浙知识产权代理有限公司 33250 | 代理人: | 贺才杰 |
地址: | 311100 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 ssvep 身份 识别 方法 装置 电子 存储 介质 | ||
1.一种基于SSVEP的身份识别方法,其特征在于,包括:
获取身份识别指令;
基于所述身份识别指令,获取被采集者基于视觉交互图形产生的脑电数据,所述视觉交互图形包括刺激图形以及焦点图形;
基于所述脑电数据进行身份识别。
2.根据权利要求1所述的基于SSVEP的身份识别方法,其特征在于,所述基于所述脑电数据进行身份识别包括:
对所述脑电数据进行特征值提取,得到所述脑电数据对应的特征值;
基于所述特征值,对所述脑电数据进行身份识别。
3.根据权利要求1或2所述的基于SSVEP的身份识别方法,其特征在于,所述基于所述脑电数据进行身份识别之前还包括:
对所述脑电数据进行预处理,所述预处理至少包括去噪、去除无效数据以及分组中其中一种。
4.根据权利要求2所述的基于SSVEP的身份识别方法,其特征在于,所述对所述脑电数据进行特征值提取包括:
对所述脑电数据进行快速傅里叶变换,获取预设频率对应的功率密度;
和/或;
对所述脑电数据进行相关性分析,获取所述预设频率对应的相关系数。
5.根据权利要求1所述的基于SSVEP的身份识别方法,其特征在于,所述基于所述脑电数据进行身份识别包括:
将所述脑电数据输入经训练的神经网络模型,获取识别结果。
6.根据权利要求5所述的基于SSVEP的身份识别方法,其特征在于,所述将所述脑电数据输入经训练的神经网络模型,获取识别结果之前包括:
获取训练数据以及初始神经网络模型,所述训练数据包括训练脑电数据以及对应的训练身份信息,所述训练脑电数据包括所述被采集者基于所述视觉交互图形产生的历史脑电数据;
基于所述训练数据训练所述初始神经网络模型,得到所述神经网络模型。
7.根据权利要求1所述的基于SSVEP的身份识别方法,其特征在于,所述刺激图形以第一预设频率进行第一变换,所述第一变换包括颜色变换,所述颜色变换包括亮度变换、饱和度变换或色彩变换;
所述焦点图形以第一预设频率进行第一变换,以第二预设频率进行第二变换,所述第二变换包括形状变换,所述刺激图形与所述焦点图形具有相同中心点,且所述焦点图形叠加在所述刺激图形上方。
8.一种身份识别装置,其特征在于,包括:
身份识别指令获取模块:用于获取身份识别指令;
脑电数据获取模块:用于基于所述身份识别指令,获取被采集者基于视觉交互图形产生的脑电数据,所述视觉交互图形包括刺激图形以及焦点图形;
身份识别模块:用于基于所述脑电数据进行身份识别。
9.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的基于SSVEP的身份识别方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于SSVEP的身份识别方法的步骤。
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