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公开(公告)号：CN114626405A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210114585.4
申请日：2022-01-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于肌电信号的实时身份识别方法、装置及电子设备，其中基于肌电信号的实时身份识别方法，包括：针对采集的原始肌电信号，获取表征肢体运动的目标肌电信号；确定所述目标肌电信号的目标时频特征；基于预设卷积神经网络对所述目标时频特征进行识别处理，得到目标身份信息。使用本发明方法能够实现终端设备实时接收肌电手环采集的原始肌电信号且对实时接收的原始肌电信号进行时频特征提取及身份识别处理，从而实现了基于肌电信号进行实时身份识别的目的，也能够在满足实时性的前提下提高身份信息的识别率。
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公开(公告)号：CN113143261A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110479335.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于生物特征识别算法技术领域，具体涉及了一种基于肌电信号的身份识别系统、方法及设备，旨在解决现有肌电信号去噪模型噪声去除鲁棒性较差，不能自适应调整的问题。本发明系统包括信号去噪模块，基于选定的滤波器组合，对输入的肌电信号进行去噪；所述选定的滤波器组合，基于预设的多个滤波器，通过循环神经网络，采用强化学习方法获取；特征提取模块，采用连续小波变换方法，将去噪后的肌电信号由离散的一维特征信号转变成二维的时频域图像；身份识别模块，基于所述二维的时频域图像，通过注意力机制的卷积神经网络获取身份识别信息。本发明提高了滤波去噪的鲁棒性和去噪效果，同时提升了识别率以及节约了计算资源。
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公开(公告)号：CN113143261B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110479335.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于生物特征识别算法技术领域，具体涉及了一种基于肌电信号的身份识别系统、方法及设备，旨在解决现有肌电信号去噪模型噪声去除鲁棒性较差，不能自适应调整的问题。本发明系统包括信号去噪模块，基于选定的滤波器组合，对输入的肌电信号进行去噪；所述选定的滤波器组合，基于预设的多个滤波器，通过循环神经网络，采用强化学习方法获取；特征提取模块，采用连续小波变换方法，将去噪后的肌电信号由离散的一维特征信号转变成二维的时频域图像；身份识别模块，基于所述二维的时频域图像，通过注意力机制的卷积神经网络获取身份识别信息。本发明提高了滤波去噪的鲁棒性和去噪效果，同时提升了识别率以及节约了计算资源。
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