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公开(公告)号:CN111831989A
公开(公告)日:2020-10-27
申请号:CN202010688266.5
申请日:2020-07-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开一种多模态PPG信号的身份认证方法及装置。所述方法包括使用同步控制程序同时采集第一采集设备的第一PPG信号和第二采集设备的第二PPG信号;分别对第一PPG信号和第二PPG信号进行特征提取和计算,然后根据第一PPG信号特征和第二PPG信号特征组合得到新的差异性特征组合;将新的差异性特征组合输入训练好的身份认证模型进行用户身份认证,输出认证结果。采用本申请的技术方案能够利用新特征实现更加安全的多模态用户认证,增加破解的难度,更加提高身份认证的安全性。
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公开(公告)号:CN111063420A
公开(公告)日:2020-04-24
申请号:CN201911307960.1
申请日:2019-12-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络识别心理压力的方法及装置,获取待识别心理压力的用户的光电容积描记PPG数据;对所述PPG数据进行切割处理,得到切割好的PPG数据;对所述切割好的PPG数据进行等长处理,得到等长的PPG数据;将所述等长的PPG数据输入心理压力识别模型,得到所述用户的心理压力信息;其中,所述心理压力识别模型为利用标注有心理压力信息的PPG训练数据对预设神经网络模型预训练得到。基于上述方案,能够实现基于神经网络识别心理压力。
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公开(公告)号:CN110197186A
公开(公告)日:2019-09-03
申请号:CN201910477066.2
申请日:2019-06-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PPG的光照舒适度测量方法及系统,其特征在于,包括:步骤一:获取被测试者的PPG波形数据;步骤二:对PPG波形数据进行预处理;步骤三:提取PPG波形的特征值;步骤四:基于光照舒适度评价模型,以提取的特征值为输入,对光照舒适度进行评价,得到光照舒适度评价值;步骤五:将得到的光照舒适度评价值作为光照舒适度测量结果输出。本发明能够快速便捷地区分细小光照条件变化带来地舒适度变化。评价模型灵敏,评价过程迅速,人机交互友好便捷。
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公开(公告)号:CN110197172A
公开(公告)日:2019-09-03
申请号:CN201910496051.0
申请日:2019-06-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供一种基于光电血管容积信息进行身份认证的方法及装置,该方法包括:采集待认证用户的光电血管容积信号数据;对光电血管容积信号数据进行预处理,得到光电血管容积信号预处理数据;基于预先训练好的身份认证模型,根据光电血管容积信号预处理数据对待认证用户进行身份认证并确认待认证用户的预存身份;身份认证模型是通过采集不同合法用户的光电血管容积信号数据而训练得到的。本发明从根本上解决对人体进行身份认证的问题,不仅杜绝那些假冒,而且由于其难以克隆的动态性,可以大大降低像指纹、声纹等被假冒的可能性。
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公开(公告)号:CN110141259A
公开(公告)日:2019-08-20
申请号:CN201910481606.4
申请日:2019-06-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供一种基于无线通信测量认知负荷与心理压力的方法,包括:获取用户在无线通信下的用户信道状态信息数据;对用户信道状态信息数据进行数据特征预处理,得到预处理的用户信道状态信息数据;根据信道状态信息的神经网络及预处理的用户信道状态信息数据,预测得到用户的认知负荷与心理压力。本发明实现了无接触、无侵入、低成本、易部署的认知负荷与心理压力测量评估方案。
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公开(公告)号:CN112613019B
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202011601423.0
申请日:2020-12-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06F21/32 , G06F3/0488 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种身份识别方法及其系统,其中,身份识别方法,包括如下步骤:收集原始数据,其中,原始数据为电容值矩阵序列;对原始数据进行预处理和编码处理,得到多个特征向量;将多个特征向量一一与用户模板进行对比,并通过预先训练好的判别器模型得到认证结果。本申请拥有生物特征识别的全部优点,不用担心忘记密码或介质丢失,易用性和安全性更高,同时应用范围更广,只要有具有电容屏幕的设备均可使用,不依赖其他传感器;且使用过程中还不会打断用户的正常操作,兼顾了良好的用户体验。
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公开(公告)号:CN112597949A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011601494.0
申请日:2020-12-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种基于视频的心理压力测量方法及其系统,其中,基于视频的心理压力测量方法,包括如下步骤:接收待测量视频;利用人脸检测算法对待测量视频进行人脸检测,检测到人脸后,选取人脸特征点;根据人脸特征点动态选取感兴趣区域位置;计算感兴趣区域位置内像素各通道亮度值,获取PPG波形;对PPG波形进行预处理,得到处理后PPG波形;对处理后PPG波形进行处理,提取处理后PPG波形的多个特征;将处理后PPG波形的多个特征输入进预先训练好的机器学习模型中进行认知负载程度分类,给出分类结果,实现认知负载测量。本申请具有能够通过视频远程对人的心理压力进行实时、非接触式测量,且可靠性高的技术效果。
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公开(公告)号:CN110200642A
公开(公告)日:2019-09-06
申请号:CN201910482204.6
申请日:2019-06-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开一种认知负荷与心理压力的测量方法及终端。所述认知负荷与心理压力的测量方法,包括:获取被测量者的人体PPG信号;根据人体PPG信号和认知负荷与心理压力的关联性分析结果,预测被测量者的认知负荷与心理压力水平。所述测量终端包括采集模块和测量模块;采集模块通过与所述测量终端连接的PPG信号采集设备采集PPG信号;测量模块执行上述认知负荷与心理压力的测量方法。本申请采用上述基于人体PPG波形的认知负荷与心理压力测量方法,根据人体特征PPG信号预测认知负荷与心理压力水平,大大提高了测量结果的准确性和实时性。
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公开(公告)号:CN110200641A
公开(公告)日:2019-09-06
申请号:CN201910481591.1
申请日:2019-06-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供一种基于触摸屏测量认知负荷与心理压力的方法及装置,该方法包括:通过触摸屏采集用户手指的光电血管容积信号数据;对光电血管容积信号数据进行数据特征预处理得到光电血管容积信号预处理数据;根据认知负荷与心理压力机器学习模型及光电血管容积信号预处理数据,预测得到用户的认知负荷与心理压力。本发明实现了不必要在限定的检测设备条件下,可以满足日常应用的认知负荷与心理压力检测,使得认知负荷与心理压力测量具有实用的价值。
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公开(公告)号:CN109758141A
公开(公告)日:2019-05-17
申请号:CN201910168302.2
申请日:2019-03-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种心理压力监测方法、装置及系统,该方法包括:通过滑动窗口的方式对PPG数据进行采样,得到预设时刻的波形样值;对所述波形样值进行分割,以得到所述预设时刻下有效的N个心跳波形,N为正整数;将每一所述心跳波形输入训练好的机器学习模型中,得到与所述每一所述心跳波形对应的心理压力值;根据N个所述心理压力值得到所述预设时刻的心理压力值。相比于现有技术,本发明通过机器学习模型得到预设时刻的心理压力值准确度更高。
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