一种改进的PPG信号稀疏分解身份识别方法

杨思元，陈小恵，王凯莉，梁 莹

(南京邮电大学 自动化/人工智能学院，江苏 南京 210023)

0 引 言

人体固有的生理特征或行为方式是个体自身独一无二的，可以精准地代表个体身份，很难被复制或假冒[1]。近几年，基于生物特征的身份识别技术，引起了各方学者的强烈兴趣。基于生物特征的身份识别系统，安全性高，操作简单，成本低[2]。PPG信号作为人体的一种固有的生理信号，包含了人体心血管系统大量的病理、生理信息，不同个体之间的PPG信号存在着较大的差异，具有很好的保密性和唯一性[3-4]，基于PPG信号的人体身份识别研究越来越受到重视。

国内外学者对基于PPG信号的身份识别技术进行了较多的研究，取得了一些成果。Y.Y.GU等人选择单个脉搏周期中波峰个数、脉搏起始点到第一个波峰的斜率和时间间距、重搏波波峰到下一个脉搏周期起始点斜率四个特征参数，利用多元统计方法对特征进行加权，以欧氏距离最小为判别依据进行身份识别，识别率达到94%[3]。该方法对特征定位、模板选择以及待识别对象的状态具有较高的要求，容易受到各种因素的干扰；Kemal Polat等人选择从单周期PPG信号及其一阶和二阶差分信号中提取40个时域特征，利用欧氏距离公式计算各个特征对身份识别率的贡献值，从而进行识别分类，识别率达94.44%[5]。该方法综合了PPG信号的一阶、二阶特征，对于PPG信号的描述较为准确，但由于PPG信号微弱且变换复杂，特征提取易受到各种噪声影响，而且特征提取运算量大，计算复杂；……