| 基于心电与光电容积脉搏波特征层融合的身份识别方法 |
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| 引用本文： | 肖剑,李思卓,董威,李清华,胡芳. 基于心电与光电容积脉搏波特征层融合的身份识别方法[J]. 电子与信息学报, 2022, 43(10): 3010-3017. DOI: 10.11999/JEIT200904 |
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| 作者姓名： | 肖剑 李思卓 董威 李清华 胡芳 |
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| 作者单位： | 长安大学电子与控制工程学院 西安 710064 |
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| 摘 要： | 针对单模态的心电信号(ECG)或光电容积脉搏波信号(PPG)识别技术中存在的精度不高,未考虑类内相关性等问题,该文提出基于判别相关分析法(DCA)对ECG与PPG组合特征矩阵进行特征层融合以及对K-最近邻(KNN)和支持向量机(SVM)分类器在决策层融合的识别方法.实验结果表明,使用融合特征(ECG-PPG)与融合分类器(KNN-SVM)的方法对23名受试者进行分类识别的准确率可以达到98.2％,识别精度在常规环境下优于单模态识别.为多模生物特征身份识别提供了一种有效模型.
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| 关 键 词： | 心电信号 光电容积脉搏波信号 多生物特征识别 特征融合 判别相关分析 |
An Identity Recognition Method Based on ElectroCardioGraph and PhotoPlethysmoGraph Feature Fusion |
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| XIAO Jian,LI Sizhuo,DONG Wei,LI Qinghua,HU Fang. An Identity Recognition Method Based on ElectroCardioGraph and PhotoPlethysmoGraph Feature Fusion[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 43(10): 3010-3017. DOI: 10.11999/JEIT200904 |
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| Authors: | XIAO Jian LI Sizhuo DONG Wei LI Qinghua HU Fang |
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