【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于非接触式人员检测，涉及一种采用机器学习技术的非接触式传感器的身份识别系统及身份识别方法。
技术介绍
1、基于生物特征的非接触式识别技术，在不接触人体的情况下，通过检测人体生理活动引起的各种微动或者人体生理结构上的特征，通过对获取的生理数据进行特征提取分析，进而来实现非接触式的、远距离的生命体征信号的识别。
2、目前，基于生物特征的非接触式的身份识别技术包括声纹识别、面部识别、视网膜识别等技术。然而这些方法都存在一定的限制。声纹识别容易受到环境噪音的干扰，可能导致识别准确性下降。面部识别受到光线照射、拍摄角度等环境因素的影响，也可能对身份识别的准确性造成影响。对于视网膜识别，其获取视网膜图像需要高精度的专业设备和专业操作，实用性不高。此外，声纹识别和面部识别均存在隐私泄露的风险，这也会引发在安全性方面的担忧。
3、而基于呼吸信号的生命体征身份识别也是一种非接触式的生物特征识别技术,其通过提取人体呼吸运动模式的生理特征来实现身份识别的目的。作为生物医学信号，呼吸运动具有独特的生物特征信息，具备唯一性。人...
【技术保护点】
1.一种非接触式传感器的身份识别系统，其特征在于，包括非接触式传感器接收子系统，生命数据数据库子系统，数据预处理子系统，模型训练子系统，身份识别子系统；
2.根据权利要求1所述的非接触式传感器的身份识别系统，其特征在于，所述的非接触式传感器接收子系统通过UDP协议的方式不断获取非接触式传感器发送的监测用户生命体征的数据报文。
3.根据权利要求1所述的非接触式传感器的身份识别系统，其特征在于，所述的非接触式传感器接收子系统在呼吸数据提取上，首先对数据报文的正确性进行报头帧校验、数据包长度校验、数据包校验和校验验证，其次对报文中的呼吸数据进行提取。
4.根...
【技术特征摘要】
1.一种非接触式传感器的身份识别系统，其特征在于，包括非接触式传感器接收子系统，生命数据数据库子系统，数据预处理子系统，模型训练子系统，身份识别子系统；
2.根据权利要求1所述的非接触式传感器的身份识别系统，其特征在于，所述的非接触式传感器接收子系统通过udp协议的方式不断获取非接触式传感器发送的监测用户生命体征的数据报文。
3.根据权利要求1所述的非接触式传感器的身份识别系统，其特征在于，所述的非接触式传感器接收子系统在呼吸数据提取上，首先对数据报文的正确性进行报头帧校验、数据包长度校验、数据包校验和校验验证，其次对报文中的呼吸数据进行提取。
4.根据权利要求1所述的非接触式传感器的身份识别系统，其特征在于，所述的生命数据数据库子系统储存非接触式传感器接收子系统中获得的呼吸数据，并对呼吸数据所属的用户使用唯一标识来进行区分。
5.根据权利要求1所述的非接触式传感器的身份识别系统，其特征在于，所述的数据预处理子系统首先进行呼吸数据的异常值处理和呼吸片段分割，其次进行呼吸特征提取和二次特征提取，提取到呼吸特征值向量序列。
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