【摘 要】
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当今,生物识别系统已经成为主流的密钥解锁方式,但现阶段存在的生物识别系统如:指纹、面部识别、声音等生物识别系统,都能被不法分子破解、有机可乘。本文对脑电信号的激励、特征和分类进行了研究,采用脑电信号作为识别身份密钥,对新型生物安全识别系统进行探索研究。首先研究了身份识别脑电信号的产生方法。针对现有实验激励源单一、效果欠佳,使用选定实验刺激素材,随机展示素材激励,固定时间间隔来刺激产生P300信号,
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当今,生物识别系统已经成为主流的密钥解锁方式,但现阶段存在的生物识别系统如:指纹、面部识别、声音等生物识别系统,都能被不法分子破解、有机可乘。本文对脑电信号的激励、特征和分类进行了研究,采用脑电信号作为识别身份密钥,对新型生物安全识别系统进行探索研究。首先研究了身份识别脑电信号的产生方法。针对现有实验激励源单一、效果欠佳,使用选定实验刺激素材,随机展示素材激励,固定时间间隔来刺激产生P300信号,改善实验范式,细化实验操作,构建身份识别脑电数据集。其次,对身份识别脑电信号进行特征提取。使用人工、ICA算法、平均非目标脑电信号等预处理方法对脑电信号进行伪迹去除;研究FPE和AIC准则,选取最佳AR阶数,构建目标和非目标脑电信号的自回归模型,使用Burg算法求解AR系数特征;研究身份识别脑电信号的小波分解,使用Mallat算法对目标和非目标脑电信号进行分解,提取与注意力相关的α和β波段对应的细节分量进行数字特征分析,提取小波分解特征;对比单模型特征与组合特征,最终确定身份识别脑电信号特征为AR系数特征和小波分解特征的组合特征。最后,研究身份识别脑电信号的分类处理。使用通道数成对递减,对比多通道和单通道脑电信号性能,选取最佳的Cz通道作为主要研究通道,利于推广便携式脑电设备;实验结果表明,本文选取的13维AR系数特征和6维小波分解的特征,经过特征组合,在使用SVM分类器下,能够达到97.2%的识别准确率;分析身份识别系统的稳定性,选取多种特征、分类器对比、不同被试的个人特征对比,对构建可靠的身份识别系统进行了探究。
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