基于FMCW雷达与人脸跟踪识别的活体身份认证方法

    公开(公告)号:CN112364808A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011330703.2

    申请日:2020-11-24

    Abstract: 基于FMCW雷达与人脸跟踪识别的活体身份认证方法,涉及身份识别技术领域。本发明是为了解决现有的人脸识别技术难以精确的对照片、视频、建模等欺骗手段进行区分的问题。本发明首先通过FMCW雷达对测量物进行呼吸及心跳信号检测,当被测物具有呼吸及心跳信号后将对人脸进行检测,跟踪及特征提取,并通过FMCW雷达提取当前测量人员的呼吸信号特征,最后对提取的面部特征及人员呼吸特征分别与训练集的样本进行比对,当两部分的比对结果均为是时,则身份识别成功,若存在一个甚至多个不是,则识别失败。

    基于FMCW雷达的呼吸检测及模式分类方法

    公开(公告)号:CN112263242A

    公开(公告)日:2021-01-26

    申请号:CN202011156515.2

    申请日:2020-10-26

    Abstract: 基于FMCW雷达的呼吸检测及模式分类方法,涉及生命体征检测技术领域。本发明是为了解决现有采用雷达方式对生命体征的测量无法对结果进行分类的问题。本发明首先通过FMCW雷达系统采集数据,并通过对数据计算来进行呼吸及心跳信号的分离、提取,实现对生命体征的非接触测量;其次通过利用矩形窗计算各时段呼吸的能量谱及阈值,比较二者大小实现对呼吸暂停的精准判断;最后分别利用VPD寻峰算法提取峰值、谷值及二者差值;计算归一化短时能量的平均值和标准差;利用HHT提取瞬时频率的平均值、标准差和最小值,最后采用SVM支持向量机和K邻近算法对提取的特征值分类,从而实现对多种呼吸模式的有效识别。

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