[发明专利]利用脑电波识别生物的方法及装置

权利要求书

1.一种利用脑电波识别生物的方法，其特征在于，所述利用脑电波识别生物的方法包括如下步骤：

获取利用脑电装置所采集的第一原始数据及第二原始数据，其中，所述第一原始数据由脑电装置佩戴于生物头部时所采集，所述第二原始数据由脑电装置检测周围环境时所采集；

对第一原始数据进行标记处理形成生物波数据集，及对第二原始数据进行标记处理形成非生物波数据集；

获取利用脑电装置在设定时间内所采集的多组脑电测试数据作为特征向量，多组特征向量形构成特征矩阵；

提取特征矩阵的统计数值作为脑电测试数据的特征值；以及

对脑电测试数据的特征值进行识别处理，如果脑电测试数据的特征值在生物波数据集内，将该脑电测试数据对应的测试对象识别为生物；

所述提取特征矩阵的统计数值作为脑电测试数据的特征值的步骤中，

对数值矩阵中的每行元素进行累加处理；以及

根据累加的结果计算出该行元素的平均值、标准差以及最大振幅后得到该数值矩阵的特征值。

2.如权利要求1所述的利用脑电波识别生物的方法，其特征在于，所述对脑电测试数据的特征值进行识别处理步骤中，还包括：

如果脑电测试数据的特征值在非生物波数据集内，将该脑电测试数据对应的测试对象识别为非生物。

3.如权利要求2所述的利用脑电波识别生物的方法，其特征在于，所述对脑电测试数据的特征值进行识别处理的步骤之前，还包括：

利用随机森林算法对脑电测试数据的特征值进行分类，进而以脑电波数据识别生物与非生物。

4.如权利要求1所述的利用脑电波识别生物的方法，其特征在于，所述对第一原始数据进行标记处理形成生物波数据集，及对第二原始数据进行标记处理形成非生物波数据集的步骤，具体包括：

分别对第一原始数据及第二原始数据进行存储处理；以及

分别对经存储处理的第一原始数据及第二原始数据进行标记处理，以得到生物波数据集的训练样本及非生物数据集的训练样本。

5.一种利用脑电波识别生物的装置，其特征在于，所述利用脑电波识别生物的装置，包括：

训练模块，用于获取利用脑电装置所采集的第一原始数据及第二原始数据，其中，所述第一原始数据由脑电装置佩戴于生物头部时所采集，所述第二原始数据由脑电装置检测周围环境时所采集；

标签模块，用于对第一原始数据进行标记处理形成生物波数据集，及对第二原始数据进行标记处理形成非生物波数据集；

获取模块，用于获取利用脑电装置在设定时间内所采集的多组脑电测试数据作为特征向量，多组特征向量形构成特征矩阵；

提取模块，用于提取特征矩阵的统计数值作为脑电测试数据的特征值；以及

识别模块，用于对脑电测试数据的特征值进行识别处理，如果脑电测试数据的特征值在生物波数据集内，将该脑电测试数据对应的测试对象识别为生物；

所述提取模块，具体用于：

对数值矩阵中的每行元素进行累加处理；以及

根据累加的结果计算出该行元素的平均值、标准差以及最大振幅后得到该数值矩阵的特征值。

6.如权利要求5所述的利用脑电波识别生物的装置，其特征在于，所述识别模块，还用于：

在脑电测试数据的特征值在非生物波数据集内时，将该脑电测试数据对应的测试对象识别为非生物。

7.如权利要求6所述的利用脑电波识别生物的装置，其特征在于，所述识别模块，还用于：

利用随机森林算法对脑电测试数据的特征值进行分类，进而以脑电波识别生物与非生物。

8.如权利要求5所述的利用脑电波识别生物的装置，其特征在于，所述标签模块，具体用于：

分别对第一原始数据及第二原始数据进行存储处理；以及

分别对经存储处理的第一原始数据及第二原始数据进行标记处理，以得到生物波数据集的训练样本及非生物数据集的训练样本。