一种基于手掌脉搏波的活体检测方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及生物医学信号处理技术，公开了一种基于手掌脉搏波的活体检测方法及相关装置，首先通过双路视频采集方式获取原始RGB视频及近红外手掌视频，并进行手掌检测以确保有效采集。然后利用深度学习和多模态融合手段提取脉搏波信号，对其进行预处理和融合。接着运用独立成分分析算法进行增强，突出关键特征。再通过时域和频域分析相结合的方式，研究脉搏波的动态特征，如频谱、振幅随时间的变化。最后将检测结果与事先存储的真实用户数据对比，利用训练好的神经网络模型和预训练模型进行活体判别，大大提高了对被测手掌识别的准确性，为相关应用提供可靠的技术保障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物医学信号处理技术，具体为一种基于手掌脉搏波的活体检测方法及相关装置。

技术介绍

1、随着互联网和深度学习技术的快速发展，人们开始探索一种新型的生物验证方式，例如，刷掌支付、门禁系统等应用广泛采用生物特征识别技术来增强安全性和便利性。然而，这些新兴技术也带来了一些安全隐患问题。

2、传统的生物特征验证方法如指纹识别或面部识别，虽然已被广泛应用，但存在易于复制或仿造的风险。尤其是在高风险场景下，如金融支付和安全门禁系统，传统生物特征识别技术可能面临假冒和冒用的挑战，严重影响系统安全性和用户信任度。

3、但是在现有的生物特征验证方法中识别准确性方面仍存在弊端，往往会存在识别失误或者被仿造的活体容易被识别，这将会带来很大的安全隐患，如何提高生物特征验证方法的准确性以及安全性能的检测仍然需要进一步探究。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于手掌脉搏波的活体检测方法及相关装置，以解决现有技术中如何在生物特征验证方法中提高对活体检测准确本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于手掌脉搏波的活体检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于手掌脉搏波的活体检测方法，其特征在于，在获取被检测手掌的视频序列时，采用双路视频采集方式分别获取被检测手掌的原始RGB视频以及近红外手掌视频。

3.根据权利要求1所述的一种基于手掌脉搏波的活体检测方法，其特征在于，利用图神经网络手段和注意力机制手段从视频序列中提取脉搏波信号，并依次将图神经网络手段和注意力机制手段所提取的脉搏波信号进行加权融合。

4.根据权利要求3所述的一种基于手掌脉搏波的活体检测方法，其特征在于，利用图神经网络手段从视频序列中提取脉搏波信号时，将...

【技术特征摘要】

1.一种基于手掌脉搏波的活体检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于手掌脉搏波的活体检测方法，其特征在于，在获取被检测手掌的视频序列时，采用双路视频采集方式分别获取被检测手掌的原始rgb视频以及近红外手掌视频。

3.根据权利要求1所述的一种基于手掌脉搏波的活体检测方法，其特征在于，利用图神经网络手段和注意力机制手段从视频序列中提取脉搏波信号，并依次将图神经网络手段和注意力机制手段所提取的脉搏波信号进行加权融合。

4.根据权利要求3所述的一种基于手掌脉搏波的活体检测方法，其特征在于，利用图神经网络手段从视频序列中提取脉搏波信号时，将视频序列的原始视频帧分割为短序列和长序列，用于提取不同的特征信息，其中短序列用于提取局部的特征信息，表示为ls，长序列用于提取全局的长时间周期性特征，表示为ll。

5.根据权利要求3所述的一种基于手掌脉搏波的活体检测方法，其特征在于，注意力机制手段对图神经网络手段所提取的不同特征的重要性权重进行动态调...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵会凯，钟德星，裴正福，徐胜军，
申请(专利权)人：西安易掌慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：