技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于人体PPG信号分段的身份识别方法，主要解决现有基于PPG信号身份识别率较低的问题。实现步骤：1)获取训练数据库和测试数据；2)对训练数据预处理，建立单周期波形库；3)对单周期波形分段，获取各子波形集及权重因子；4)利用DNMF方法对各子波形集分解，获取基空间和训练子特征集；5)利用权重因子对训练子特征融合，获取训练模板库；6)对测试数据预处理并分段，获取子波形集及权重因子；7)将测试数据子波形在基空间上投影，获取测试子特征集；8)对测试子特征加权融合，获取测试特征集，利用SVM分类器完成身份识别。本发明识别率在99.62％以上，可应用于金融、政府机构等领域的个人身份识别。
技术研发人员：同鸣;杨晓玲
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2017.03.29
技术公布日：2017.08.25