摘要
本发明公开了一种基于单源域泛化的跨时段脑纹识别方法及系统,该跨时段脑纹识别方法通过构建的跨时段脑纹识别模型,在仅使用单一时段脑电数据作为源域的前提下,实现目标对象的脑纹识别;本发明构建的跨时段脑纹识别模型包括依次连接的数据对齐模块、多尺度时空特征提取器、特征融合模块、Transformer编码器和线性分类模块;数据对齐模块用于对脑电数据进行数据对齐处理,得到对齐脑电样本;多尺度时空特征提取器用于提取不同脑区脑电数据的时间特征和空间特征,并通过特征融合模块进行融合后送入Transformer编码器来提取脑电数据的全局信息;线性分类器针对提取的全局信息进行分类,输出脑纹识别结果。
技术关键词
脑纹识别方法
数据对齐模块
特征提取器
空间特征提取
深度特征融合
编码器
协方差矩阵
多尺度
数据采集模块
样本
识别系统
融合特征
线性分类器
前馈神经网络
识别模块
存储计算机程序
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
社区机器人
高频特征
特征提取器
编码模块
学习方法
风电场布局
空间分析模型
三维仿真模型
构建风电场
空间特征提取
光伏发电数据
异常分析方法
异常数据
能源管理
一维卷积神经网络
灯饰控制系统
空间特征提取方法
视觉特征
场景
跨模态