申请/专利权人：西安交通大学

申请日：2021-08-20

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113723247B

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/214;G06F21/32

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.12.17#实质审查的生效;2021.11.30#公开

摘要：本发明公开了一种脑电身份识别方法及系统，当有新成员数据被录入时，包括如下过程：对已获取的新成员静息态下的脑电数据进行预处理，得到新成员的片段数据；利用新成员的片段数据微调已训练好的脑电身份识别网络的特征映射方式，使得对特征映射方式进行了微调后的脑电身份识别网络能够对新成员身份的验证和识别。本发明在保证准确率的同时，能够通过微调映射方式，及时对新的被试者进行验证和识别，减少了重新训练模型的时间开销。

主权项：1.一种脑电身份识别方法，其特征在于，当有新成员数据被录入时，包括如下过程：对已获取的新成员在静息状态下的脑电数据进行预处理，得到新成员的片段数据；利用新成员的片段数据微调已训练好的脑电身份识别网络的特征映射方式，使得对特征映射方式进行了微调后的脑电身份识别网络能够对新成员身份的验证和识别；脑电身份识别网络进行被试者身份的验证和识别的过程包括：根据被试者的片段数据计算被试者脑电数据的特征向量，对被试者脑电数据的特征向量进行映射，计算被试者脑电数据的特征向量与已建立的数据库中成员的脑电数据的特征向量之间的相似度；根据所述相似度确定被试者身份，若相似度不小于第一预设值，则将被试者的身份确认为数据库中的某个成员，若相似度小于所述第一预设值，则表明被试者并非数据库中的成员；利用新成员的片段据微调已训练好的脑电身份识别网络的特征映射方式，使得对特征映射方式进行了微调后的脑电身份识别网络能够对新成员身份的验证和识别的过程包括：利用已训练好的脑电身份识别网络计算新成员的片段数据的特征向量、以及新成员与数据库已有成员脑电数据特征向量之间的相似度；将相似度大于预设阈值的脑电身份识别网络的训练集的被试者作为和新成员相似的成员；将新成员的脑电数据录和与新成员相似的被试者的所有样本组成脑电身份识别网络的新的第一验证集；利用新的第一验证集更新脑电身份识别网络的特征映射方式，使脑电身份识别网络能够对新成员身份的验证和识别；利用新的第一验证集更新脑电身份识别网络的特征映射方式，使脑电身份识别网络能够对新成员身份的验证和识别时：构建用于验证微调效果及确定新成员身份的新的第二验证集，新的第二验证集包括新成员和脑电身份识别网络的训练集中所有成员的样本；用脑电身份识别网络的测试集和新的第二验证集计算相似度来确定身份标签；若对新成员识别准确率低于第二预设值，则重新对脑电身份识别网络的特征映射方式进行微调，直到准确率大于第二预设值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安交通大学 一种脑电身份识别方法及系统

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