基于心電信號(hào)的身份識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著信息網(wǎng)絡(luò)化時(shí)代的到來，身份盜竊作為一個(gè)新詞出現(xiàn)在大眾視野中。身份盜竊是指非法獲取他人的帳號(hào)、密碼，例如社會(huì)保障識(shí)別號(hào)碼、駕駛執(zhí)照號(hào)碼或者信用卡號(hào)碼，以此來假冒別人，是一種犯罪行為。身份盜竊是嚴(yán)重事件，受害者要花數(shù)百美元和很長(zhǎng)時(shí)間來修補(bǔ)他們的好名聲和信用紀(jì)錄。有受害者因此失去工作機(jī)會(huì)，或因不良信譽(yù)而不被允許為教育和住房貸款。在極少情況下，他們會(huì)因沒有犯過的罪行而被逮捕。鑒于此，社會(huì)需要一個(gè)有效的安全機(jī)制部署來打擊身份犯罪。傳統(tǒng)的生物特

2、征識(shí)別方法，如指紋、虹膜、DNA、語音等，如今也面臨著被仿制、偽造的安全問題。因此，本文提出了實(shí)施一種新的生物特征識(shí)別技術(shù)—心電信號(hào)（Electrocardiogram，ECG），作為一種可行的解決上述問題的方案。
　　本文主要研究了采用ECG信號(hào)進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)和方法，通過對(duì)個(gè)體的ECG信號(hào)的研究，以實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)體的身份識(shí)別。在闡述了ECG信號(hào)的產(chǎn)生原理以及噪聲特點(diǎn)的基礎(chǔ)之上，首先利用巴特沃斯數(shù)字濾波器對(duì)ECG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理以消除

3、噪聲，然后采用自相關(guān)變換(Autocorrelation，AC)的方法對(duì)ECG信號(hào)進(jìn)行特征提取，并對(duì)不同個(gè)體的AC系數(shù)的區(qū)分性能進(jìn)行評(píng)估和比較，對(duì)AC系數(shù)序列進(jìn)行降維后構(gòu)成特征向量，最后引入回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(Echo State Network，ESN)對(duì)部分特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，然后用訓(xùn)練好的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)對(duì)測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，并與采用線性判別分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)和K近鄰法算法進(jìn)行分類的結(jié)果進(jìn)行比

4、較和分析。
　　本文所做的工作如下:
　　(1)總結(jié)了心電信號(hào)的產(chǎn)生原理和特征，并對(duì)ECG信號(hào)可用于身份識(shí)別做了可行性分析，對(duì)基于心電信號(hào)的身份識(shí)別的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
　　(2)對(duì)基于心電信號(hào)的身份識(shí)別的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀做了分析和總結(jié)，這些內(nèi)容對(duì)本文的研究具有指導(dǎo)和借鑒作用。
　　(3)提出了心電信號(hào)預(yù)處理的方法，包括心電信號(hào)的去噪和標(biāo)準(zhǔn)化ECG信號(hào)。首先利用巴特沃斯數(shù)字濾波器消除ECG信號(hào)中的噪聲和基線漂移，在此基

5、礎(chǔ)上對(duì)ECG信號(hào)進(jìn)行重采樣，統(tǒng)一ECG信號(hào)的幅度增益，以標(biāo)準(zhǔn)化ECG信號(hào)。
　　(4)提出了基于ESN的心電信號(hào)識(shí)別算法;ESN方法最早用于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)，在這里我們首次引入ESN方法用于ECG信號(hào)的身份識(shí)別。最后用公共心電數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)和自行采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行ESN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試集的識(shí)別，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。
　　本文的研究目的是找出一種安全性好、識(shí)別率高和魯棒性強(qiáng)的生物特征識(shí)別技術(shù)新途徑，為ECG信號(hào)身份識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用和