[发明专利]基于脑电特征的身份认证方法及认证系统

摘要

本发明公开了一种基于脑电特征的身份认证方法及认证系统，其中方法包含模型训练，密码设置，α波测试，脑电波特征提取及分类，模型更新五大步骤。其中脑电波特征提取及分类方法中又由逐层预训练，网络微调，分类等三个部分组成。本发明首先利用α波在人说谎时有较大波动这一特点对测试者进行第一重认证，同时改进现有的方法，建立基于深度信念网络的特征提取方法，同时利用免疫蛙跳算法对其进行优化，对测试者在观察密码图案时的脑电波进行特征提取及分类，从而进行第二重验证。两层的验证不仅能保证用户的安全性，同时其中改进的深度信念网络还可以提高现有的识别精度，较少出错率，避免大量的误报警，为用户带来良好的体验。

主权项

一种基于脑电特征的身份认证方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1、将用于身份认证的图案进行训练；步骤2、在设定的周期内设置m个训练过的图案作为密码；步骤3、α波测试，包括：步骤3‑1、当有测试者意图进行身份认证时，身份认证系统从密码图库中任意选择m张图案对认证者询问该m张图案是否为今日选择的新密码，询问的同时观测并提取测试者的脑电波，脑电波中α波的波动用变异系数来衡量，变异系数为：当测试者的α波的波动超过特定的阈值pa时认证不通过；步骤3‑2、测试者α波测试通过后，身份认证系统重新选择m张图案，不包含今日选择的新密码图案；步骤4、脑电波特征提取及分类，首先利用免疫蛙跳和CD算法，对基本的深度信念网络进行逐层预训练；接着用BP算法进行深度信念网络微调；最后用RBM分类器对脑电波特征分类；步骤5、将步骤2中的周期重新设定，从图库中抽取不同于步骤2中的图案数量，建成新的模型并进行训练。