一种高泛化性的心电信号身份认证方法
- 专利权人:
- 浙江大学
- 发明人:
- 褚逸凡,沈海斌
- 申请号：
- CN201910226702.4
- 公开号：
- CN110008674A
- 申请日:
- 2019.25.03
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种高泛化性的心电信号身份认证方法,涉及生物信号身份认证领域。解决现有方法泛化性较差,且对于新用户,需进行重新训练的问题。方法采用了并行多尺度一维残差网络架构,使用了三种尺寸不同的卷积核进行并行特征提取,能够对不同长度的心电信号分别提取特征,有效地保留了心电信号中包含的时序性,提高了整体身份识别的效果和准确性。采用了中心目标函数与边界目标函数对深度神经网络进行训练,保证了所提取特征的类间离散性和类内聚合性,从而使得同类特征聚集得更加紧密,异类特征分散得更加开阔,在匹配时能够提高匹配得准确性,同时使得训练得到得模型对训练数据的依赖程度降低,大大提高了模型的泛化性和鲁棒性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
