基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法及系统技术方案

本发明专利技术属于身份信息识别技术领域，公开了一种基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法及系统，以不同被测者在相同频率刺激下产生的差异性脑电波为依据，利用多个电极下脑电信号在基波与谐波上幅值间的差值关系与差值范围，提取脑电信号的特征，对其每个被测试者的脑电特征信息进行编码，编码完成后，当再次录入新的脑电信息编码时，将其与已录入编码比较，即可判断是否为提前录入的信息来源者，达到识别身份的目的。本发明专利技术频域编码提取的特征稳定、计算简单、特征明显，识别率相对较高，基于稳态视觉诱发脑电信号构建的身份识别系统更加的保密,不容易被复制伪造，相对于繁琐的处理，计算机的效率得到了明显的提升。

Steady-state Visually Evoked EEG Identification Method and System Based on Frequency-domain Coding

【技术实现步骤摘要】
基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法及系统
本专利技术属于身份信息识别
，尤其涉及一种基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法及系统。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：身份识别系统的研究开发对于社会生活和个人日常生活都非常重要，生物特征识别是一种根据人体自身所固有的生理特征和行为特征来识别身份的技术，即通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性(如手形、指纹、面部特征、虹膜、视网膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态)等来进行个人身份的鉴定生物特征识别有很多优点，比如直接取自于人体，不需要另外携带、记忆，也不会丢失、损坏。脑电信号通过大脑中神经元以电离子的形式传播信息而产生，是人体大脑皮层电信号的反应，是人类的一种基础生理特征，它附带着大脑神经元所表现出的大量生理信息。相比于其它生物特征，脑电在身份识别上具有以下独特的优点:①脑电信号难以伪造；②脑电的采集对人体无害；③对于人的普适性。近年来，基于脑电信号的身份特征识别技术受到了越来越多研究人员的关注，并且进行了大量实践研究。针对脑电信号进行身份识别和认证研究有许多的方式，根据脑电信号的种类大致可以分为：基于静息电位的脑电识别、基于视觉诱发电位的脑电识别、基于运动想象的脑电识别、基于事件相关电位的脑电识别。运动想象脑电就是想象某种肢体运动时的脑电模式。利用运动想象脑电数据进行身份识别具有一定的局限性。在采集脑电信号过程中，需要被试高度配合，并且给予被试的运动想象类型非常重要，不同的实验范式对被试的身份识别有较大的影响。事件相关电位(event-relatedpotential，ERP)是一种特殊的诱发电位，是当人对客体进行认知加工(如注意、记忆、思维)时通过平均叠加从头颅表面记录到的大脑电位，它反映认知过程中大脑的神经电生理改变。在目前相关的实验研究中，基于事件相关电位的脑电识别得到了较高的准确率，但是在采集数据过程中需要被试配合执行额外的认知任务，因此不适用于存在认知功能障碍的被试。视觉诱发电位(visualevokedpotential，VEP)是指神经系统接受视觉刺激(如图形或闪光刺激)所产生的特定活动视觉诱发电位发生在特定的时间和部位，比较容易检测，适用于脑机接口。对被试要求低，只要被试视觉功能正常，就可以利用视觉诱发电位信号实现，并且被试无需训练或者只需要进行少量的训练。稳态视觉诱发脑电，是指使用固定的闪光或图形频率，对被试者进行视觉上的刺激，在一定时间后，采集被试者所产生的脑电信号。在脑电信号的频谱上，所使用的刺激频率，以及该频率的倍数所对应的幅值也会很高。我们将刺激频率及其倍数频率所产生的波分别称为基波(一次谐波)，二次谐波(2倍的频率)，三次谐波(3倍的频率)等。基于稳态视觉诱发脑电的身份识别，则是在进行多次实验后，发现在多个电极上，每个被试者在相同频率刺激下产生的脑电信号，在频谱上的基波与谐波的幅值都不尽相同，具有差异性；而对于同一频率，同一个被试者而言，其在多次实验下，其基波与谐波幅值变化并不是很明显。这为稳态视觉诱发在身份识别上的应用提供了理论和实践基础。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)运动想象在采集脑电信号过程中，需要被试高度配合，并且给予被试的运动想象类型非常重要，不同的实验范式对被试的身份识别有较大的影响。(2)事件相关电位不适用于存在认知功能障碍的被试(3)脑电信号信噪比低、特征不明显，现有方法处理脑电信号所需计算量大。解决上述技术问题的难度和意义：本专利技术需要对于各类人群进行安全认证，因此不排除存在认知功能障碍的被试，即使该人员存在认知功能障碍，在本专利技术所述系统中进行认证时，也能依托于稳态视觉诱发产生稳定的脑电信号，进而将该脑电信号在基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法及系统中进行处理，最终可以认证该人员。脑电特征具有较低的信噪比，因此一种快速高效的处理脑电信号的方法提取脑电信息尤为重要，本专利技术就是要提出一种处理脑电特征的方法，该方法基于脑电信号在频域存在的关系进行编码，最终得到稳定的脑电特征，以及仅需很小的计算量。因此在使用本系统时可以高效快速的认证人员。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法及系统。本专利技术是这样实现的，一种基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法，所述基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法以不同被测者在相同频率刺激下产生的差异性脑电波为依据，利用多个电极下脑电信号在基波与谐波上幅值间的差值关系与差值范围，提取脑电信号的特征，从而对其每个被测试者的脑电特征信息进行编码，编码完成后，当再次录入新的脑电信息编码时，将其与已录入编码比较，即可判断是否为提前录入的信息来源者，从而达到识别身份的目的。进一步，所述基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法包括以下步骤：步骤1，视觉诱发及信号获取：被试者头戴Biosemi64导电极帽，观看电脑屏幕上随机出现的6HZ、7.5HZ、8HZ和10HZ频率闪烁，实验中每个频率的实验次数相同。期间通过Biosemi设备记录下被试的脑电信号，记每种频率的实验次数为N。本专利技术的另一目的在于对脑电信号进行高效率编码获取稳定脑电特征，从而从中在低信噪比脑电信号中提取有用信息。步骤2，预处理：将采集到的脑电信号通过经验模式分解(EMD)处理，得到去噪后的脑电信号。分别记6HZ，7.5HZ，8HZ，10HZ的脑电信号为Ai，Bi，Ci，Di，i∈[1,N]，记Wi＝[Ai,Bi,Ci,Di]，i∈[1,N]。步骤3，基于稳态视觉诱发的身份信息编码：(1)对得到的脑电信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱特征，因为采集电极通道数为64，以下(2)-(5)仅对单一通道的脑电信号进行说明；(2)分别从4个观测频率(6HZ，7.5HZ，8HZ，10HZ)对应的脑电信号频谱中，提取其主波，一次谐波与二次谐波的幅度值，分别记为(ai1,ai2,ai3)，(bi1,bi2,bi3)，(ci1,ci2,ci3)，(di1,di2,di3)，记wi＝[ai1,ai2,ai3,bi1,bi2,bi3,ci1,ci2,ci3,di1,di2,di3]，i∈[1,N]；(3)计算ai1-ai2，ai1-ai3，ai2-ai3，bi1-bi2，bi1-bi3，bi2-bi3......di2-di3的分别记为值si1,si2,si3……si12，将si1,si2,si3……si12放入一个列向量si＝[si1,si2,si3……si12]T，i∈[1,N]，之后根据sij定义xij的值为：由式(1)可知，当sij≥0时，xij＝1；当sij≤0时，xij＝-1。记xi＝[xi1,xi2,xi3……xi12]T，i∈[1,N]；此时xi为1个列向量，元素值为1或者-1。(4)令X＝[x1,x2,x3……xN]，则X为一个12*N的矩阵，分别统计X每一列中1与-1出现的次数，记为mj，tj，记M＝[m1,m2,m3……m12]，T＝[t1,t2,t3……t12]；(5)设置参数α，β，根据式(2)得到M'，T'，M'＝[m1',m'2,m'3……m′12]，T'＝[本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法，其特征在于，所述基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法以不同被测者在相同频率刺激下产生的差异性脑电波为依据，利用多个电极下脑电信号在基波与谐波上幅值间的差值关系与差值范围，提取脑电信号的特征，对其每个被测试者的脑电特征信息进行编码，编码完成后，当再次录入新的脑电信息编码时，将其与已录入编码比较，即可判断是否为提前录入的信息来源者，达到识别身份的目的。

【技术特征摘要】
1.一种基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法，其特征在于，所述基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法以不同被测者在相同频率刺激下产生的差异性脑电波为依据，利用多个电极下脑电信号在基波与谐波上幅值间的差值关系与差值范围，提取脑电信号的特征，对其每个被测试者的脑电特征信息进行编码，编码完成后，当再次录入新的脑电信息编码时，将其与已录入编码比较，即可判断是否为提前录入的信息来源者，达到识别身份的目的。2.如权利要求1所述的基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法，其特征在于，所述基于频域编码的稳态视觉诱发脑电身份识别方法包括以下步骤：步骤1，视觉诱发及信号获取：被试者头戴Biosemi64导电极帽，观看电脑屏幕上随机出现的6HZ、7.5HZ、8HZ和10HZ频率闪烁，实验中每个频率的实验次数相同。期间通过Biosemi设备记录下被试的脑电信号，记每种频率的实验次数为N；步骤2，预处理：将采集到的脑电信号通过经验模式分解EMD处理，得到去噪后的脑电信号。分别记6HZ，7.5HZ，8HZ，10HZ的脑电信号为Ai，Bi，Ci，Di，i∈[1,N]，记Wi＝[Ai,Bi,Ci,Di]，i∈[1,N]；步骤3，基于稳态视觉诱发的身份信息编码：(1)对得到的脑电信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱特征，因为采集电极通道数为64，以下(2)-(5)仅对单一通道的脑电信号进行说明；(2)分别从4个观测频率(6HZ，7.5HZ，8HZ，10HZ)对应的脑电信号频谱中，提取其主波，一次谐波与二次谐波的幅度值，分别记为(ai1,ai2,ai3)，(bi1,bi2,bi3)，(ci1,ci2,ci3)，(di1,di2,di3)，记wi＝[ai1,ai2,ai3,bi1,bi2,bi3,ci1,ci2,ci3,di1,di2,di3]，i∈[1,N]；(3)计算ai1-ai2，ai1-ai3，ai2-ai3，bi1-bi2，bi1-bi3，bi2-bi3......di2-di3的分别记为值si1,si2,si3……si12，将si1,si2,si3……si12放入一个列向量si＝[si1,si2,si3……si12]T，i∈[1,N]，之后根据sij定义xij的值为：由式(1)可知，当sij≥0时，xij＝1；当sij≤0时，xij＝-1。记xi＝[xi1,xi2,xi3……xi12]T，i∈[1,N]；此时xi为1个列向量，元素值为1或者-1；(4)令X＝[x1,x2,x3……xN]，则X为一个12*N的矩阵，分别统计X每一列中1与-1出现的次数，记为mj，tj，记M＝[m1,m2,m3……m12]，T＝[t1,t2,t3……t12]；(5)设置参数α，β，根据式(2)得到M'，T'，M'＝[m′1,m'2,m'3……m′12]，T'＝[t′1,t'2,t'3……t′12]：之后判断m'j，t'j值，根据式(3)得到一个电极对应的最终编码结果Y，Y＝[y1,y2,y3……y12]：(6)PO7，PO3，O1，LZ，OZ，P10，P8，P08，PO4，O2十个电极的编码，记为列表Y'＝[Y1,Y2,Y3……Y10]，最终将Y'作为被试固定的身份特征编码，并且统计Y'中1与-1出现的总次数，记为Ky；步骤4，由步骤3中(3)得到si＝[si1,si2,si3……si12]T，i∈[1,N]，以下是对身份编码进行优化：取PO7，PO3，O1，LZ，OZ，P10，P8，P08，PO4，O2十个电极中每一个电极所对应si按列进行拼接得到一个1*120的行向量记为s′i＝[siPO7,siPO3,...sik,...siO2],i∈[1,N]，其中sik代表的是电极k所对应的si，如siPO7为电极PO7所对应si，再将拼接后的行向量s′i按i∈[1,N]进行行拼接得到矩阵S＝[s′1,s'2,s'3……s'N]T，S应该为一个N*120的矩阵；(1)的每一列进行从大到小排序，记为S'。根据步骤3中(6)最终得到的身份编码Y'来对S'...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵恒，胡煜，汪旭震，陈博武，宋松，李军，刘鹏，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61