【摘要】：身份識別在信息社會中起著重要的作用,然而,傳統(tǒng)的身份識別方法不能完全保證安全性。腦紋是指大腦所產(chǎn)生的一種獨(dú)一無二、具有可采集性和持久性的,并可用于身份識別、驗(yàn)證的腦電信號特征。它具有隱蔽性強(qiáng)、不可竊取、僅能在活體中檢測到等顯著優(yōu)點(diǎn),在保密性和安全性要求較高的領(lǐng)域上具有廣闊的應(yīng)用前景。目前研究中的腦紋識別系統(tǒng)均要求被試在特定任務(wù)下進(jìn)行,通常需要外部刺激或者被試配合進(jìn)行特定思維想象,才能成功進(jìn)行身份識別。這對腦紋識別的推廣造成了很大的障礙,因此任務(wù)無關(guān)的腦紋識別研究就顯得尤為重要。任務(wù)無關(guān)是指不依賴于腦電數(shù)據(jù)的任務(wù)類型,即一種腦紋識別方法可以針對多種認(rèn)知任務(wù)狀態(tài)下的腦電信號。本文利用三種不同方法進(jìn)行任務(wù)無關(guān)的腦紋識別研究:(1)提出了一種基于相位同步和節(jié)點(diǎn)度的腦電信號特征提取方法。利用相位同步與大腦個體生理特征之間的關(guān)系,分析兩個電極之間腦電信號的相位同步特征,以一定的時間長度將腦電信號分段,計(jì)算時間段內(nèi)的平均鎖相值,以鎖相值作為腦功能網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重,利用生成的權(quán)重矩陣創(chuàng)建一個加權(quán)無向網(wǎng)絡(luò),結(jié)合腦網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度這一屬性再次提取腦電特征進(jìn)行個體身份識別。(2)提出了一種基于低秩矩陣分解的任務(wù)無關(guān)背景腦紋識別方法。假設(shè)任務(wù)相關(guān)腦電數(shù)據(jù)可以被分離為兩部分,一部分為包含人特有的內(nèi)在特征的背景腦電,另一部分為由任務(wù)誘發(fā)腦電和隨機(jī)噪聲組成的殘余腦電。首先,利用短時傅里葉變換將腦電信號從時域轉(zhuǎn)到時頻域,進(jìn)而利用GoDec+算法結(jié)合快速二次有理核提取出信號的固有背景部分,根據(jù)固有背景腦電信號矩陣的秩構(gòu)建所有被試的全體子空間,最后利用最大交叉熵構(gòu)造重構(gòu)因子并對測試樣本進(jìn)行分類。(3)提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的腦紋識別方法。構(gòu)建的模型結(jié)構(gòu)包括8層:輸入層、3個卷積層、1個池化層、1個局部響應(yīng)歸一化層、1個全連接層和輸出層。針對非穩(wěn)態(tài)時間序列的腦電信號,結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一種多層級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,有效地對不同任務(wù)狀態(tài)下的腦電信號進(jìn)行識別,能對各個被試的身份進(jìn)行準(zhǔn)確、高效、客觀地估計(jì)。上述方法在四個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),包括多任務(wù)數(shù)據(jù)集、情緒數(shù)據(jù)集、運(yùn)動想象數(shù)據(jù)集和P300數(shù)據(jù)集,均取得了很好的識別效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法不依賴于腦電數(shù)據(jù)的任務(wù)類型,并且在一定程度上能夠抵抗情緒對身份識別的干擾。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.7;TP309
【圖文】：

個體在任何狀態(tài)下都具有的且相對穩(wěn)定的信號，代表低秩特征。任務(wù)意識信號是逡逑由個體在特定任務(wù)下由相應(yīng)皮層神經(jīng)元激活所產(chǎn)生的隨機(jī)信號，代表稀疏特性。逡逑在信號處理中，運(yùn)用短時傅里葉變換將時域上的腦電信號轉(zhuǎn)換到時頻域上，然后逡逑去除任務(wù)意識腦電和噪聲，分析個體的固有背景腦電，進(jìn)而完成個體在不同任務(wù)逡逑下的腦紋識別。逡逑本文提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦紋識別方法。與手工選擇特征相比，卷逡逑積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無需任何先驗(yàn)的特征選擇過程，能夠有效避免信息丟失，適用于處理逡逑低信噪比的原始腦電數(shù)據(jù)。本文利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出腦電信號中更廣泛和更逡逑深層的特征信息，對不同任務(wù)狀態(tài)下的個體進(jìn)行腦紋識別研宄。逡逑１．５論文結(jié)構(gòu)安排逡逑本文以任務(wù)無關(guān)的腦紋識別研究為重點(diǎn)，主要包括采用相位同步和節(jié)點(diǎn)度對逡逑腦電信號進(jìn)行特征提取，利用線性判別分析完成分類；采用低秩矩陣分解方法對逡逑腦電信號進(jìn)行特征提取，利用最大交叉熵完成分類；采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行腦電逡逑信號特征提取與分類等。本文共有六個章節(jié)，各個章節(jié)的相關(guān)性如圖Ｕ所示，逡逑每章的主要研宄內(nèi)容如下：邐逡逑

邐杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文邐逡逑想象右手運(yùn)動。左右手視頻各出現(xiàn)２５次。逡逑（４）真實(shí)的左右手抓握運(yùn)動：屏幕上顯示一個黑色“＋”符號注視點(diǎn)，停頓逡逑８００毫秒后，隨機(jī)顯示左手運(yùn)動或右手運(yùn)動的視頻，每個視頻持續(xù)４秒。當(dāng)出現(xiàn)逡逑左手運(yùn)動的視頻時，要求被試者做左手的抓握運(yùn)動。當(dāng)出現(xiàn)右手運(yùn)動的視頻時，逡逑要求被試者做右手的抓握運(yùn)動，左右手視頻各出現(xiàn)２５次。實(shí)驗(yàn)流程如圖２．１所逡逑示，實(shí)驗(yàn)順序通過箭頭表示，圖中的黑色“＋”符號注視點(diǎn)可以幫助被試集中注意逡逑力。逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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1 楊劍;陳書q

本文編號：2730555