一种基于特征融合的心电身份认证方法

本发明公开了一种基于特征融合的心电身份认证方法，该方法构建的心电身份识别模型包括局部特征自学习模块、全局特征自学习模块、特征融合模块和分类器；本发明分别采用局部特征自学习模块和全局特征自学习模块来提取心电信号的局部特征和全局特征，通过局部特征自学习模块的局部感知能力捕捉个体特征，全局特征自学习模块的全局关联能力解析ECG的整体波动，提高了身份认证的精度与鲁棒性；同时，本发明分别通过滤波、心拍分割和数据扩增对心电信号进行预处理，增强对未知数据的处理能力，提高模型的鲁棒性和泛化能力，提升了信号的质量，还有效地模拟了现实中的多样化情况，使得后续分析更加准确。