基于小波變換和DTW算法的ECG身份識別系統(tǒng)研究.pdf

1、身份識別或驗證是人們?nèi)粘Ｉ钪卸夹枰鎸Φ膯栴}，相對于密碼、鑰匙等傳統(tǒng)的身份識別方式而言，生物特征識別技術(shù)是利用人體自身的生理或行為特征而進行身份識別，具有安全系數(shù)高、不易丟失、不易遺忘等優(yōu)點，因此被越來越多地應用到安全防護、案件偵破、門禁、考勤、醫(yī)療保險等社會各個領域。目前，一種新的生物特征識別技術(shù)--利用心電圖(ECG)特征進行身份識別逐漸引起了國內(nèi)外研究人員的廣泛興趣，ECG身份識別的出現(xiàn)，可以更加有效地防止類似于指紋偽造、語音模

2、仿等現(xiàn)有生物特征識別技術(shù)所存在的缺陷，而且對于當前的生物特征識別體系，也將是一個有效的補充。
　　 基于這種背景下，本文在現(xiàn)有ECG身份識別研究的基礎上，提出了一種新的ECG身份識別方法，并進行了初步的研究和探討。具體內(nèi)容如下：
　　 (1)ECG單特征點提取。根據(jù)小波變換的多分辨率特性及對臨床ECG信號的奇異性分析，提出了對ECG信號進行二次樣條小波按atrous算法分解，并在小波分解4尺度下提取R波峰值點的策略。實驗

3、結(jié)果表明該算法能夠準確提取R波峰值點的位置。
　　 (2)ECG識別特征的提取。在準確提取R波峰值點的基礎上，提取QRS波及整個心動周期波形作為識別特征。由于QRS波受心率變化影響較小，因此以R波峰值點為基點，分別向前向后提取固定長度的數(shù)據(jù)作為QRS波識別特征，而對于整個心動周期波形的提取，則隨心率變化按照長度可變的策略進行提取，使得所提取的波形能夠包括完整的P-QRS-T波。在提取多個QRS波及心動周期波形的基礎上，進行疊加平

4、均以獲取穩(wěn)固的身份識別特征。
　　 (3)快速身份識別方法。首先根據(jù)ECG識別特征提取策略提取并建立一個身份識別模板數(shù)據(jù)庫，接著提取待識別個體的ECG識別特征，根據(jù)對待識別個體的QRS波特征與模板庫中各QRS波模板之間的相關(guān)性分析結(jié)果，結(jié)合閾值法，縮小識別范圍，然后將待識別個體的心動周期波形特征與確定的識別范圍內(nèi)各心動周期模板逐一按動態(tài)時間規(guī)整算法(DTW)進行最優(yōu)匹配，選擇具有最小匹配距離的個體作為識別結(jié)果。在實驗中，分別在單

5、導聯(lián)及肢體6個導聯(lián)組合下進行身份識別，實驗結(jié)果說明，DTW算法有效地解決了心率變化所帶來的兩個特征向量長度不一致情況下的匹配問題，且所提出的身份識別方法有效地結(jié)合了相關(guān)性分析的快速性和DTW算法準確率高的優(yōu)點，實現(xiàn)了快速、準確的身份識別，并進一步證明了單導聯(lián)下的身份識別可行性。
　　 (4)ECG身份識別軟件的設計與實現(xiàn)。采用SQLServer2000數(shù)據(jù)庫建立了ECG身份識別模板數(shù)據(jù)平臺，并采用VisualC++6.0高級程序