[发明专利]面向IEEE802.15.6的生物身份认证方法

摘要

本发明公开了一种面向IEEE802.15.6的生物身份认证方法，该方法将心电信号截取为单心拍，根据单心拍计算稳定单心拍，提取稳定单心拍与参考单心拍的相关系数和绝对值距离，并将相关系数进行阈值化处理，将处理后的相关系数和绝对值距离作为生物特征，建立隐条件随机场模型并储存于中心内。节点将加密心电信号附在IEEE 802.15.6的第四个安全关联帧后传送给中心，中心利用隐条件随机场模型，实现心电信号的身份认证。本发明简化了生物特征计算，同时能够安全、准确地实现身份认证，克服了采用口令、秘密信道进行身份认证存在的安全隐患，可用于IEEE 802.15.6的身份认证，亦可用于传统的个体身份识别场合。

主权项

1.一种面向IEEE802.15.6的生物身份认证方法，包括如下步骤：(1)建立训练样本库读取包含注册方在内的不同人不同时间段相同导联的心电信号，组成训练样本库；(2)利用小波变换消噪方法消除心电信号的噪声；(3)检测R波峰值3a)利用差分运算方法计算消噪心电信号的差分信号值；3b)按照下式得到差分阈值：Td＝0.00048·f其中，Td表示差分阈值，f表示心电信号的采样率；3c)将每个差分信号值与差分阈值进行比较，找出差分信号值大于差分阈值的所有点，将所有大于差分阈值的点中位置相邻的点组成上升段；3d)从上升段的右端点向时间的正方向搜索，当消噪心电信号满足时间正方向稳定点判断条件或上升段正方向极值点判断条件时终止搜索，得到上升段的正方向搜索终止点；当消噪心电信号同时不满足时间正方向稳定点判断条件和上升段正方向极值点判断条件时，搜索点横坐标值加1，继续搜索；3e)从上升段的左端点向时间的负方向搜索，当消噪心电信号满足时间负方向稳定点判断条件或上升段负方向极值点判断条件时终止搜索，得到上升段的负方向搜索终止点；当消噪心电信号同时不满足时间负方向稳定点判断条件和上升段负方向极值点判断条件时，搜索点横坐标值减1，继续搜索；3f)判断上升段正方向搜索终止点的值与上升段负方向搜索终止点的值之差是否大于0.4，将大于0.4的上升段作为快速上升段，将小于0.4的上升段舍去；3g)将每个差分信号值与差分阈值的相反值进行比较，找出差分信号值小于差分阈值相反值的所有点，将所有小于差分阈值相反值的点中位置相邻的点组成下降段；3h)从下降段的右端点向时间的正方向搜索，当消噪心电信号满足时间正方向稳定点判断条件或下降段正方向极值点判断条件时终止搜索，得到下降段的正方向搜索终止点；当消噪心电信号同时不满足时间正方向稳定点判断条件和下降段正方向极值点判断条件时，搜索点横坐标值加1，继续搜索；3i)从下降段的左端点向时间的负方向搜索，当消噪心电信号满足时间负方向稳定点判断条件或下降段负方向极值点判断条件时终止搜索，得到下降段的负方向搜索终止点；当消噪心电信号同时不满足时间负方向稳定点判断条件和下降段负方向极值点判断条件时，搜索点横坐标值减1，继续搜索；3j)判断下降段负方向搜索终止点的值与下降段正方向搜索终止点的值之差是否大于0.4，将大于0.4的下降段作为快速下降段，将小于0.4的下降段舍去；3k)将快速上升段和快速下降段按照左端点的横坐标值由小到大的顺序进行排列，将排列完成的快速上升段和快速下降段作为快速变化段；31)按照下式计算段间距阈值：Tc＝0.12·f其中，Tc为段间距阈值，f为心电信号的采样率；3m)找出间距值小于段间距阈值的所有两两相邻的快速变化段，将找出的每两个相邻快速变化段与对应的两个快速变化段之间的点合并成一个段，将合并后的段与未合并的快速变化段组成准R波段；3n)找出每个准R波段中的点的最大值，将最大值作为R波峰值；(4)获取单心拍4a)舍去消噪心电信号中的第一个R波峰值和最后一个R波峰值，其余为保留的R波峰值；4b)以保留的R波峰值为参考，向时间负方向取个点，向时间正方向取个点，其中，表示向上取整符号，f表示心电信号的采样率；4c)将时间正方向和时间负方向上取出的点与对应的R波峰值点组成单心拍；(5)获得稳定单心拍5a)求消噪心电信号中所有单心拍的平均值，将其作为平均单心拍；5b)采用绝对值距离计算公式，求出消噪心电信号中的单心拍与平均单心拍的绝对值距离，保留绝对值距离大于0.16·f的单心拍，舍去绝对值距离小于0.16·f的单心拍；5c)求出保留的单心拍的平均值，将其作为稳定单心拍；(6)求步骤(1)中的注册方不同时间段的稳定单心拍的平均值，将其作为参考单心拍；(7)提取生物特征向量7a)采用相关系数计算公式，计算稳定单心拍与参考单心拍的相关系数；7b)以0.99为相关系数阈值，将小于0.99的相关系数置为0，大于0.99的相关系数保持不变，得到阈值化处理后的相关系数；7c)采用绝对值距离计算公式，求出稳定单心拍与参考单心拍的绝对值距离；7d)以阈值化处理后的相关系数和对应的绝对值距离组成生物特征向量；(8)将提取的生物特征向量作为训练特征向量；(9)获取训练数据集9a)判断训练特征向量是否属于注册方，若属于注册方则设定训练特征向量的类别标签为1，若不属于注册方则设定训练特征向量的类别标签为0；9b)将每个训练特征向量与该训练特征向量的类别标签组成一组训练数据，以所有训练数据的集合作为训练数据集；(10)建立身份认证的隐条件随机场模型10a)将训练数据集、隐状态个数3和窗长度1输入到隐条件随机场的模型训练函数中，计算出身份认证的隐条件随机场的模型参数；10b)将身份认证的隐条件随机场的模型参数输入到隐条件随机场模型中，建立身份认证的隐条件随机场模型，将建立的身份认证隐条件随机场模型储存于IEEE802.15.6的中心内；(11)在IEEE 802.15.6协议的安全关联过程中，节点采集心电信号，并将采集的心电信号使用先进加密标准AES加密，并将加密后的心电信号附在第四个安全关联帧后传送给中心；(12)在IEEE 802.15.6协议的安全关联过程中，中心对接收到的AES加密心电信号解密，并将解密后的心电信号作为测试心电信号，依次进行步骤(2)的消噪处理、步骤(3)的R波峰值检测、步骤(4)的获取单心拍、步骤(5)的获得稳定单心拍、步骤(7)的提取生物特征向量，将得到的生物特征向量作为测试特征向量；(13)将测试特征向量输入到身份认证的隐条件随机场模型中，计算测试特征向量对应于类别标签0的概率和对应于类别标签1的概率；(14)判断认证是否通过如果测试特征向量对应于类别标签0的概率小于对应于类别标签1的概率，则测试心电数据是注册方的数据，认证通过；否则，认证不通过。