公开(公告)号：CN113243924A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110544789.7

申请日：2021-05-19

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 郜东瑞 ,  张云霞 ,  李鑫 ,  王宏宇 ,  郑文银 ,  王珂杰 ,  严明靖 ,  汪漫青 ,  张欢 ,  张永清

IPC: A61B5/372 ,  A61B5/117

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号通道注意力卷积神经网络的身份识别方法，包括以下步骤：S1、从情感脑电数据库中选择不同通道的EEG信号作为原始信号；S2、利用带通滤波器去除原始信号中的眼电伪迹信号以及工频干扰信号，得到纯净的情感脑电信号；S3、将预处理之后的情感脑电信号输入深度学习身份识别模型中，利用深度学习算法对情感脑电信号进行身份识别。本发明选用了情感EEG信号进行身份识别，情感EEG易于获取，身份识别方法更具有普适性和泛化性。本发明缩短了前层和后层之间连接的神经元数量，减轻了梯度消失问题，加强特征传播和减少网络参数更有效的利用了不同情感状态的EEG信号特征，从而有效的进行情感脑电信号的身份识别。

公开(公告)号：CN111859338A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010650672.2

申请日：2020-07-08

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 郜东瑞 ,  张云霞 ,  马洪江 ,  汪漫青 ,  张永清 ,  彭茂琴 ,  冯李肖

IPC: G06F21/32 ,  A61B5/0476 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明属于信息识别技术领域，公开了一种身份识别方法、系统、存储介质、计算机程序、终端，获得电极帽采集到的脑电信号，输入至身份识别系统；对输入的脑电信号进行噪声去除使用ICA算法和滤波使用带通滤波器进行预处理，滤波操作过后获得有效频段的脑电；将预处理之后的脑电信号使用AR和SWT算法提取脑电信号特征；最后使用图卷积网络算法计算，输出用户ID，对脑电信号进行身份识别。本发明能够根据人体在不同状态下产生的EEG信号，自动的识别用户的身份，降低了对人状态的限制，解决了将人体限制于某一种状态下的EEG信号对人身份的识别；提供了高级的安全的防伪技术，使得黑客和用户都无法获取身份识别口令。