林 娟， 赵治栋， 孙淑强

基于稀疏编码的手指心电信号身份识别算法*

林 娟1， 赵治栋2， 孙淑强2

(1.杭州电子科技大学 通信工程学院，浙江 杭州 310018；2.杭州电子科技大学 电子信息学院，浙江 杭州 310018)

研究了心电(ECG)信号在身份识别中的应用，提出了基于过完备字典下稀疏编码的手指心电身份识别认证算法。在预处理阶段，对ECG信号进行预处理消噪，去除心电信号里的噪声、基线漂移和心率变异的干扰。在特征提取阶段，提取单周期心电信号构成特征向量并构建字典模型，用核奇异值分解(KSVD)训练成冗余字典，然后对每一部分特征向量进行稀疏编码，实现在该字典上的稀疏表示。在分类识别阶段，利用得到的稀疏系数矩阵构建特征模板向量作为特征参数。通过欧氏距离匹配输出个体身份信息，实现个体身份识别认证。通过两个手指心电信号数据库对该算法进行了性能测试，获得了较高的识别率。

手指心电信号； 稀疏编码； 稀疏系数矩阵； 欧氏距离

0 引 言

心电信号(ECG)是人类较早研究并应用于医学临床的生物电信号之一，从不同层面上反映了心脏的生理和病理状态，在临床心诊断中得到了广泛应用。近年来越来越多的专家学者把目光投到了用ECG进行身份识别上，它最早由Biel L等人[1]在2001年提出，利用ECG的波形信息(振幅，斜率，特征点之间的时间距离等)作为特征实现了个体的身份识别。随着半导体、微电子和集成电路技术的发展，无需导电胶的小体积、低功耗和易集成心电采集芯片已经出现，ECG的采集方式也从多导联到单导联，从胸、四肢到手指等的拓展。……