基于深度学习的稳态视觉诱发脑电身份识别方法及系统
- 专利权人:
- 西安电子科技大学
- 发明人:
- 赵恒,胡煜,汪旭震,陈博武,宋松,李军,刘鹏
- 申请号：
- CN201811436527.3
- 公开号：
- CN109784023A
- 申请日:
- 2018.28.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于身份信息识别技术领域,公开了一种基于深度学习的稳态视觉诱发脑电身份识别方法及系统;获取脑电信号;去噪:将采集到的脑电信号通过EMD处理,得到去噪后的脑电信号;提取数据分成三个样本,对每个样本数据进行快速傅里叶变换得到频域下的脑电数据;带通滤波;将滤波后信号用2048Hz频率进行采样后处理;构建深度网络进行训练;身份识别:识别被试者的目的。本发明适用于具有稳态视觉诱发的脑‑机接口设备,随着系统中录入的人员的增加,训练数据随之增加,基于深度网络的特性,该系统的识别准确率会趋于高识别率的稳定。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
