深度残差网络在单通道脑电信号身份识别中的应用

“基于深度残差网络的单通道脑电信号身份识别 .pdf，作者：安恩莹，苏菲，来源：北京邮电大学信息与通信工程学院” 这篇论文主要探讨了利用深度残差网络（Residual Network, ResNet）进行单通道脑电信号（Electroencephalogram, EEG）身份识别的方法。在生物特征识别领域，EEG识别因其独特的优势，如抗伪造性和抗胁迫性，受到了越来越多的关注。单通道EEG设备因其便携性和简易操作性，极大地推动了EEG信号在身份识别中的应用。 然而，单通道EEG的一个挑战在于其数据通道数量较少，这限制了从中获取的特征信息量。传统的EEG身份识别流程包括预处理、特征提取和分类等多个阶段，这些步骤可能导致识别效率和准确性降低。为了解决这个问题，论文引入了卷积神经网络（CNN），特别是深度残差网络的结构。 深度残差网络是CNN的一种变体，通过引入跨层连接（residual connections）来缓解深度学习中梯度消失和模型退化的问题。这种设计使得网络能够更有效地学习和传递信息，即使在网络层次很深时也能保持较好的性能。在论文中，研究人员将ResNet的思想应用于名为BUPT-MCPRL的脑电信号数据集，并在包含23人和100人的两个数据集上进行了实验。 实验结果显示，基于ResNet的单通道EEG身份识别系统相比传统方法在准确率和鲁棒性上有了显著提升。这表明，深度学习，尤其是ResNet结构，对于处理单通道EEG信号提供了强大的工具，能够从有限的通道信息中提取出有效的身份识别特征。 关键词涵盖了信号与信息处理、脑电波、身份识别和残差网络，显示出该研究在信息处理技术、生物特征识别以及神经网络算法方面的交叉应用。中图分类号TP183进一步指明这是计算机科学技术领域中的一个子专题。 这篇论文揭示了深度学习，特别是ResNet在解决单通道EEG身份识别问题上的潜力，为未来在生物特征识别领域的研究提供了新的方向和方法。