[发明专利]识别用户的系统和方法

说明书

一种方法包括：获取与第一对象相关的第一生理数据，从与第一对象相关的第一生理数据中提取至少一个第一生理特征，确定与至少一个第一参考生理特征相关的第一模型，根据第一模型和至少一个第一生理特征，生成第二模型，第二模型与至少一个与第二模型相对应的第二参考生理特征相关，以及，基于第二模型和至少一个第一生理特征，确定至少一个与第一对象相关的识别生理特征。至少一个识别生理特征可以对应于至少一个第二参考生理特征。

技术领域

本申请通常涉及用户识别系统，更具体地，涉及用于基于生理信号识别用户的方法和系统。

背景技术

通过利用诸如语音信号和从身体提取的个人数据等信号来进行个人识别的生物识别技术已经被用于各种领域，例如安全和欺诈检测。示例性生物识别技术可以包括指纹识别、语音识别、静脉识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、DNA识别等或其组合。然而，上述生物信号(例如指纹、静脉、语音等)可能会被盗、丢失或被伪造，这可能会影响识别的准确性。因此，期望提供用于基于生理信号有效识别用户的系统和方法。

发明内容

根据本申请的一方面，提供了一种用于基于生理信号识别用户的方法。该方法可以在至少一台机器上实现，每台机器具有至少一个处理器和存储器。该方法可以包括：获取与第一对象相关的第一生理数据，从与第一对象相关的第一生理数据中提取至少一个第一生理特征，确定至少一个与第一参考生理特征相关的第一模型，基于第一模型和至少一个第一生理特征生成第二模型，所述第二模型与对应于所述第二模型的至少一个第二参考生理特征有关，并基于第二模型和至少一个第一生理特征确定与第一对象相关的至少一个识别生理特征。在一些实施例中，至少一个识别生理特征可以对应于至少一个第二参考生理特征。

在一些实施例中，与第一对象相关的第一生理数据可以包括心电图(ECG)信号或光电容积描记图(PPG)信号中的至少一个。

在一些实施例中，确定与至少一个第一参考生理特征相关的第一模型还可以包括：获取与多个对象相关的多个生理数据，从多个生理数据中提取与多个对象相关的生理特征，并基于与多个对象相关的生理特征训练机器学习模型，生成第一模型。

在一些实施例中，可以基于传统神经网络、长短期记忆网络、深度信任网络、对抗生成网络、支持向量机或随机森林模型中的至少一个来构建机器学习模型。

在一些实施例中，基于第一模型和至少一个第一生理特征确定第二模型进一步包括：基于第一模型和至少一个第一生理特征确定至少一个有效生理特征，所述至少一个有效生理特征与所述至少一个第一参考生理特征相对应，并基于所述至少一个有效生理特征训练所述第一模型，以生成对应于所述第一对象的第二模型。

在一些实施例中，基于第一模型和至少一个第一生理特征确定第二模型可进一步包括获取与第一对象相关的第二生理数据，所述第二生理数据对应于第一生理数据，基于第一模型和至少一个第一生理特征生成第三模型，第二模型与第三模型相对应的至少一个第三参考生理特征有关，并通过基于第二生理数据训练第三模型以生成第二模型。

在一些实施例中，与第一对象相关的第二生理数据可以包括血压数据、血糖数据、心率数据或呼吸率数据中的至少一个，并且第一生理特征可以包括心电图(ECG)信号和光电容积描记图(PPG)信号中的至少一个。

在一些实施例中，该方法可以进一步包括基于与第一对象相关的至少一个识别生理特征来识别第二对象。

在一些实施例中，基于第二模型和与第一对象相关的至少一个第一生理特征来识别第二对象，可以进一步包括：获取与第一对象相关的至少一个识别生理特征，确定与所述第二对象相关的至少一个第二生理特征，比较与所述第二对象相关的至少一个第二生理特征和与所述第一对象相关的至少一个识别生理特征，并基于所述比较来识别所述第二对象。