发明专利 已授权

基于脉搏信号特征提取的身份识别方法

📄 申请号:CN202010663024.0 📄 发布日:2026/02/04

著录项目信息

申请日
2020-07-10
公开号
CN111783715B
公开日
2024-04-23
申请人
安徽建筑大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

身份认证, 智能安防, 移动支付, 健康监测, 门禁系统

摘要

本发明公开了基于脉搏信号特征提取的身份识别方法。该方法首先对原始脉搏波形进行FIR带通滤波,使用平均幅度差函数算法对滤波后的脉搏波形进行变换,通过变换波形的相邻极小值的时间差和采样率获得瞬时脉搏周期,根据瞬时脉搏周期进行每一帧脉搏波形的周期分割;对预处理后的脉搏波形进行特征提取,包括脉率特征、极值特征、曲率特征、能量特征以及子带谱特征;以每6周波作为一个样本,对所有训练样本的上述5种特征分别进行高斯统计建模;最后基于最大似然度进行身份ID识别,即对测试样本的5种特征分别按照每个目标人对应的5个高斯概率密度模型进行适配,计算5种特征的高斯概率密度乘积,将乘积最大值对应的身份ID作为识别结果。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:191 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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