计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2006年
24期
4770-4774
,共5页
身份识别%心电图%遗传算法%粒子群最佳化%神经网络
身份識彆%心電圖%遺傳算法%粒子群最佳化%神經網絡
신빈식별%심전도%유전산법%입자군최가화%신경망락
提出新的生物识别方法,以心电图信号来识别人员的身份,心电图被用来诊断心脏某些方面的疾病,其与每个人的心脏位置、大小及胸部构造、年龄、性别、体重、情绪、运动状况等因素有关,因此每个人的心电图不尽相同.所采用的单导程心电图为低频一维信号,易于处理,信号直接可由贴在双手上的电极片测得,其量测电路成本低廉.方法是应用遗传算法与粒子群最佳化来调整动态模型参数,使其合成波形与受测者心电图逼近,再将此组参数输入到神经网络来识别个人身份,实验结果显示对于30个人的识别成功率可达96%以上.
提齣新的生物識彆方法,以心電圖信號來識彆人員的身份,心電圖被用來診斷心髒某些方麵的疾病,其與每箇人的心髒位置、大小及胸部構造、年齡、性彆、體重、情緒、運動狀況等因素有關,因此每箇人的心電圖不儘相同.所採用的單導程心電圖為低頻一維信號,易于處理,信號直接可由貼在雙手上的電極片測得,其量測電路成本低廉.方法是應用遺傳算法與粒子群最佳化來調整動態模型參數,使其閤成波形與受測者心電圖逼近,再將此組參數輸入到神經網絡來識彆箇人身份,實驗結果顯示對于30箇人的識彆成功率可達96%以上.
제출신적생물식별방법,이심전도신호래식별인원적신빈,심전도피용래진단심장모사방면적질병,기여매개인적심장위치、대소급흉부구조、년령、성별、체중、정서、운동상황등인소유관,인차매개인적심전도불진상동.소채용적단도정심전도위저빈일유신호,역우처리,신호직접가유첩재쌍수상적전겁편측득,기량측전로성본저렴.방법시응용유전산법여입자군최가화래조정동태모형삼수,사기합성파형여수측자심전도핍근,재장차조삼수수입도신경망락래식별개인신빈,실험결과현시대우30개인적식별성공솔가체96%이상.
