[发明专利]基于深度学习的脑电身份识别方法、系统及信息更新方法有效
| 申请号： | 202010143355.1 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111329474B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 赵恒;汪旭震;董明皓;陈博武;吕倩茹 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;A61B5/378;A61B5/372;A61B5/117;A61B5/24;A61B5/00 |
| 代理公司： | 西安知诚思迈知识产权代理事务所(普通合伙) 61237 | 代理人： | 麦春明 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的脑电身份识别方法、系统及信息更新方法，识别方法包括：使用稳态视觉诱发范式刺激待录入系统者，采集由刺激产生的脑电信号；采用带通滤波结合独立成分分析法对脑电数据预处理，将预处理后的脑电数据进行单个裁剪，扩大脑电数据集；通过裁剪后的时序脑电信号训练深度学习多分类网络模型；计算多个被裁剪样本的输出，通过添加惩罚函数修改权值参数的优化函数，提取被裁剪样本的脑电信号共同特征；通过已训练的网络模型进行身份识别，并通过设置阈值的方式达到了拒绝入侵者的目的。本发明提高了脑电信号信噪比，增强了脑电信号的时域特征，通过数据裁剪并结合裁剪训练、函数改造加快系统运算，提高识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 身份 识别 方法 系统 信息 更新 | ||
【主权项】：
暂无信息
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