[发明专利]基于脑电信号的身份认证方法、保险箱解锁方法及系统在审

专利信息
申请号: 202010275632.4 申请日: 2020-04-09
公开(公告)号: CN111653005A 公开(公告)日: 2020-09-11
发明(设计)人: 曾颖;张融恺;童莉;闫镔;舒君;杨凯;包广城;胡露露;张欢 申请(专利权)人: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
主分类号: G07C9/00 分类号: G07C9/00;G07C9/37;G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 代理人: 周艳巧
地址: 450000 河*** 国省代码: 河南;41
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 电信号 身份 认证 方法 保险箱 解锁 系统
【权利要求书】:

1.一种基于脑电信号的身份认证方法,其特征在于,包含如下内容:

使用可穿戴设备采集至少两种不同安全等级下视觉播放范式下的脑电信号,所述视觉播放范式包含静息态范式和人脸刺激范式,人脸刺激范式样本数据中包含用于脑电信号采集且身份信息已知的被测者自身人脸图像和陌生人脸图像;

针对脑电信号,分别从时域、频域和时频域进行特征提取,并利用集成分类器进行分类;

依据分类结果判定被检测者身份认证。

2.根据权利要求1所述的基于脑电信号的身份认证方法,其特征在于,设定采集信号的脑电电极,利用脑电帽采集多通道脑电信号,并通过最大相关最小冗余算法挑选出分布于顶叶和枕叶用于特征提取的导联信号。

3.根据权利要求2所述的基于脑电信号的身份认证方法,其特征在于,按照国际10-20电极排布标准,采用与导联信号通道一致的脑电帽。

4.根据权利要求1所述的基于脑电信号的身份认证方法,其特征在于,静息态范式中,被检测者保持平静状态下采集各个脑区之间的连接关系和活跃程度;人脸刺激范式中,将被检测者自身人脸图像混入他人人脸图像中形成人脸序列组,在播放人脸序列组过程中对被检测者进行脑电信号采集。

5.根据权利要求1所述的基于脑电信号的身份认证方法,其特征在于,针对提取到的脑电信号,首先进行预处理,预处理包含:根据设定暂态时间段剔除该时间段内信号数据,并依次进行伪迹信号去除和低通滤波过滤;并对信号数据进行切分和基线校正比对,以得到用于特征提取的脑电信号数据。

6.根据权利要求1所述的基于脑电信号的身份认证方法,其特征在于,利用集成分类器进行分类,包含如下内容:分别利用多个分类器对提取脑电信号特征进行分类,该多个分类器至少包含:KNN分类器、LDA分类器和SVM分类器;将多个分类器分类结果进行整合,利用投票策略将票数最多的分类结果作为身份认证依据。

7.一种基于脑电认证的保险箱解锁方法,其特征在于,基于权利要求1~6任一项所述的基于脑电信号的身份认证方法进行第一层身份认证,并结合保险箱密码进行第二层身份认证,以通过双重身份认证后进行保险箱解锁动作。

8.一种基于脑电认证的保险箱解锁系统,其特征在于,包含:设于保险箱上用于指令输入的操作面板及与操作面板连接用于依据指令输入控制保险箱电磁锁动作的电路板;所述电路板上设置有用于依据指令输入进行数据运算处理的单片机,所述单片机还连接有脑电认证模块;所述操作面板上设置有依次与单片机连接用于输入保险箱解锁指令的解锁按键、用于输入第一层身份认证的脑纹读取按键、用于输入第二层身份认证的密码输入键盘及用于输入认证指令的身份认证按键;所述脑电认证模块包含:可穿戴设备和脑纹认证单元;其中,

可穿戴设备,用于依据单片机反馈的脑纹读取按键指令,采集至少两种不同安全等级下视觉播放范式下的脑电信号,所述视觉播放范式包含静息态范式和人脸刺激范式,人脸刺激范式样本数据中包含用于脑电信号采集且身份信息已知的被测者自身人脸图像和陌生人脸图像;

脑纹认证单元,用于依据单片机反馈的身份认证指令,将提取到的脑电信号分别从时域、频域和时频域进行特征提取,并利用集成分类器进行分类;依据分类结果判定被检测者身份。

9.根据权利要求8所述的基于脑电认证的保险箱解锁系统,其特征在于,所述单片机还连接有报警器,用于针对身份认证未通过情形下的解锁指令进行报警提醒。

10.一种计算机可读介质,其上存储有被处理器运行的计算机程序,所述计算机程序用于执行权利要求1~6任一项所述的方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军战略支援部队信息工程大学,未经中国人民解放军战略支援部队信息工程大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010275632.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top