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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于腦電信號類多光譜圖像序列的身份識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114139573B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111287921.7，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于腦電信號類多光譜圖像序列的身份識別方法是由孔萬增;劉國文;劉棟軍;郭繼偉;崔豈銓設計研發完成，并于2021-11-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于腦電信號類多光譜圖像序列的身份識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于腦電信號類多光譜圖像序列的身份識別方法，包括以下步驟：設計一個基于運動想象的腦電信號采集實驗方案，其中，使用測試圖片中不同方向的箭頭來誘發對應的運動想象腦電信號。利用帶通濾波器來消除原始腦電信號中的眼電偽跡和工頻干擾，再利用加窗平均法來得到每一時刻指定節律的平均功率，再結合腦電極的二維分布來生多光譜圖像序列，將得到的圖像序列視作樣本批量送入深度學習模型進行身份識別。本發明選取了運動想象腦電信號進行身份識別，提高了可行性。本發明使用腦電信號構造多光譜圖像序列作為樣本，充分利用腦電信號的時頻域特征和空域特征，同時利用深度學習模型學習各個特征的內在聯系，使得模型性能提升和更加魯棒。

本發明授權一種基于腦電信號類多光譜圖像序列的身份識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于腦電信號類多光譜圖像序列的身份識別方法，其特征在于：步驟一、建立訓練集；訓練集中包括多個腦電樣本；腦電樣本在被試根據運動想象指示進行動作想象時采集； 步驟二、對腦電樣本進行預處理； 步驟三、對每個腦電樣本進行樣本劃分，每段腦電數據作為一個數據單元；將每個數據單元均轉化為多光譜圖像的結構；數據單元轉化為多光譜圖像的過程為：將每個數據單元的三個不同節律的平均功率視為圖像的一個通道，結合雙線性插值方法獲得每個數據單元的多光譜圖像；三個不同節律的頻帶范圍分別為4-8Hz、8-13Hz、14-25Hz；每個樣本均轉換為包含多張三通道多光譜圖片的拓撲序列； 步驟四、對識別網絡進行訓練；識別網絡包括特征提取網絡、長短期記憶網絡和三層全連接層； 4-1.將拓撲序列中的各多光譜圖片依次輸入特征提取網絡；特征提取網絡包括密集層和過渡層；密集層的輸入特征與輸出特征在通道維度上進行堆疊后歸一化輸入對應的過渡層；在特征提取網絡中，通道注意力機制利用最大池化和平均池化來構造多光譜圖片的通道最大注意力向量和通道平均注意力向量，通過對注意力向量歸一化后，與原始多光譜圖片廣播相乘，加權后的圖像再相加，得到深層特征； 4-2.長短期記憶網絡對同一拓撲序列中各多光譜圖片經過特征提取網絡輸出的深層特征提取時序上的融合特征； 4-3.長短期記憶網絡輸出的時序融合特征輸入到三層全連接層中，獲得預測張量； 步驟五、利用步驟四所得識別模型對進行指定運動想象的被測者進行識別，判斷被測者身份。

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