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為提高心電圖（ECG）生物識別對噪聲和變化信號的敏感度，優(yōu)化區(qū)分心跳特征，提出一種混合的ECG人體識別方法。聯(lián)合心跳分析和外觀屬性，使用Fisher線性判別分析方法從這些屬性中獲取主要屬性，在Fisher空間計(jì)算心跳特征，使用時(shí)域特征計(jì)算ECG特征。在一系列心跳推導(dǎo)時(shí)域特征后，通過標(biāo)準(zhǔn)化和縮放ECG信號獲取形態(tài)學(xué)特征。采用最大化類間個(gè)體散列與類內(nèi)個(gè)體散列的比率選擇最具區(qū)分性的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在健康個(gè)體組成的大型數(shù)據(jù)庫上的識別準(zhǔn)確率為99. 24%。當(dāng)人體處于心率失調(diào)的情況下等錯(cuò)誤率（EER）為0.76%，處于混合狀態(tài)時(shí)EER為1.31%，驗(yàn)證了該方法具有較好的魯棒性。
人體識別
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