一种基于手掌脉搏波的活体检测方法及相关装置

本发明涉及生物医学信号处理技术，公开了一种基于手掌脉搏波的活体检测方法及相关装置，首先通过双路视频采集方式获取原始RGB视频及近红外手掌视频，并进行手掌检测以确保有效采集。然后利用深度学习和多模态融合手段提取脉搏波信号，对其进行预处理和融合。接着运用独立成分分析算法进行增强，突出关键特征。再通过时域和频域分析相结合的方式，研究脉搏波的动态特征，如频谱、振幅随时间的变化。最后将检测结果与事先存储的真实用户数据对比，利用训练好的神经网络模型和预训练模型进行活体判别，大大提高了对被测手掌识别的准确性，为相关应用提供可靠的技术保障。