【摘 要】
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随着信息科技的迅猛发展,以人体固有特征作为基础的单模态生物特征识别研究百花齐放,然而将其应用于现实场景中会存在识别精度低、非普遍性、易被欺骗攻击等问题。多模态生物特征识别系统将两种或两种以上的单模生物特征进行融合,使系统的可靠性、安全性、普遍性都有了极大程度地提高,弥补了单模态生物特征识别系统存在的诸多缺陷。心脏信号通常与医疗诊断相关,其隐蔽性、易采集、不易伪造和活体检测等优势引起了生物特征识别领
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随着信息科技的迅猛发展,以人体固有特征作为基础的单模态生物特征识别研究百花齐放,然而将其应用于现实场景中会存在识别精度低、非普遍性、易被欺骗攻击等问题。多模态生物特征识别系统将两种或两种以上的单模生物特征进行融合,使系统的可靠性、安全性、普遍性都有了极大程度地提高,弥补了单模态生物特征识别系统存在的诸多缺陷。心脏信号通常与医疗诊断相关,其隐蔽性、易采集、不易伪造和活体检测等优势引起了生物特征识别领域研究人员的关注。本文基于心脏运动产生的心电信号（Electrocardiograph,ECG）和光电容积脉搏波信号（Photoplethysmograph,PPG）设计并实现了一种多模态生物特征融合识别系统,主要工作内容如下:（1）针对软阈值函数去噪时估计小波系数和带噪小波系数之间存在恒定偏差,硬阈值函数在阈值处不连续,致使重构后的信号产生Gibbs现象的问题,提出了一种新的小波阈值函数并通过数学公式证明其在阈值处连续,估计系数与原始系数的偏差在逐渐减少。使用新阈值函数结合自适应阈值对ECG和PPG信号去噪并使用性能指标对去噪效果进行评估。实验结果表明,使用新的阈值函数去噪得到最高的信噪比和最低的均方误差,证明了所提阈值函数的有效性,为后续特征提取奠定了良好的基础。（2）设计了基于基准点的Pan-Tompkins算法和基于非基准点的AC/DCT算法实现ECG信号的时域和频域特征提取,设计并完成基于一阶导数和二阶导数的PPG信号时域特征提取工作。在使用SVM分类器实现单模态生物识别系统时分析了训练样本中只包含正类和同时包含正类和反类这两种情况,使用KNN分类器时研究了K值对识别性能的影响。（3）针对判别相关分析特征融合算法在非线性空间产生次优解的问题,本文在特征层使用核判别相关分析算法对ECG信号和PPG信号进行融合。核判别相关分析算法不仅考虑两类特征集之间的类结构,其在处理高度非线性分布的数据时也有着优异的表现。在决策层使用基于SVM和KNN的融合分类器进行分类识别的结果表明所提出的系统平均召回率可以达到98.2142%,优于使用ECG信号和PPG信号的单模态识别系统,证明了所提出多模态生物特征识别系统的有效性。
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