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一种基于深度自编码神经网络的脑电信号EEG身份识别方法
- 专利权人:
- 广东工业大学
- 发明人:
- 陈子森,苏成悦,程俊淇,陈禧琛,杨东儒,魏溪卓,姚沛通
- 申请号：
- CN201810935812.3
- 公开号：
- CN109171753A
- 申请日:
- 2018.16.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度自编码神经网络的脑电信号EEG身份识别方法,包括下述步骤:S1,设计身份识别的脑电数据采集实验方案;设计一个周期有三张测试图片和三张全黑色的过渡图片,测试图片用时t1,过渡图片用时t2,每个周期中的测试图片分别为红、绿、蓝三原色,且红、绿、蓝三原色出现的顺序随机,则一个周期用时3t1+3t2,每个被试者测试N个周期,共用时N(3t1+3t2);设置过渡图片的目的是为了消除在切换测试图片时产生的视觉残留;本发明利用静息态脑电信号(EEG)具有隐蔽性、不可窃取性、不可仿制性、不可胁迫性以及必须活体等独特的优势,将其应用于身份识别中,可以弥补传统身份识别手段的缺陷。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
