1、在高度信息化的現(xiàn)代社會(huì)中，隨著交通、網(wǎng)絡(luò)和通訊的飛速發(fā)展，人類(lèi)的活動(dòng)范圍越來(lái)越大，在實(shí)現(xiàn)個(gè)體的身份識(shí)別的時(shí)候，人們面臨的安全問(wèn)題也越來(lái)越嚴(yán)重。生物特征識(shí)別技術(shù)（Biometrics）是運(yùn)用個(gè)體一些獨(dú)有的并且長(zhǎng)期穩(wěn)定的生物特征進(jìn)行身份辨識(shí)的一種技術(shù)，例如虹膜、指紋、臉象和聲音、筆跡、步態(tài)等，具有很高的準(zhǔn)確度與可靠度，但也同樣面臨著安全問(wèn)題，如假冒指紋、虛假虹膜、筆跡的模仿等，所以具備高防偽性的新穎生物特征識(shí)別技術(shù)迫切需要被提出。心電信號(hào)（

2、Electrocardiogram，ECG）包含著人體獨(dú)一無(wú)二的身份信息，突出特點(diǎn)是具有很高的防偽能力。而且近年隨著小體積、低能耗、無(wú)需導(dǎo)電膠和易集成的心電采集芯片的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了在手指端實(shí)現(xiàn)心電的采集，可以普遍的應(yīng)用到家庭生活當(dāng)中，更方便快捷的實(shí)現(xiàn)個(gè)體身份識(shí)別。
　　本文提出了基于手指心電信號(hào)分析的個(gè)體身份辨識(shí)算法的研究。首先，對(duì)手指心電信號(hào)用小波軟閾值和遺傳算法相結(jié)合的方法進(jìn)行去噪；其次，研究了手指心電信號(hào)的稀疏特性，提出了基于

3、 KSVD+PCA下稀疏編碼的手指心電信號(hào)身份識(shí)別算法和基于改進(jìn)的標(biāo)簽一致LC-KSVD的手指心電身份識(shí)別算法，最后并采用兩個(gè)手指心電數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證了這兩個(gè)算法，取得了較大的識(shí)別率。本文的工作主要為：
　　1、闡述了心電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理、波形特點(diǎn)及ECG采集方式和基于手指心電的身份識(shí)別算法的發(fā)展，介紹了ECG的識(shí)別評(píng)價(jià)指標(biāo)和兩個(gè)手指心電數(shù)據(jù)庫(kù)，為手指心電信號(hào)應(yīng)用于個(gè)體身份識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域提供了理論基礎(chǔ)。
　　2、提出基于K-SVD+P

4、CA下稀疏編碼的手指心電身份識(shí)別算法。首先對(duì)手指ECG用小波軟閾值和遺傳算法相結(jié)合的方法去噪，經(jīng)過(guò)R峰檢測(cè)、單周期劃分、歸一化，得到P-QRS-T單周期波群，結(jié)合手指心電特性，提取P-QRS-T波群構(gòu)成特征向量并構(gòu)建字典模板模型，用KSVD+PCA訓(xùn)練成冗余字典，然后對(duì)每一部分特征向量進(jìn)行稀疏編碼，實(shí)現(xiàn)在該字典上的稀疏表示。最后利用兩個(gè)心電數(shù)據(jù)庫(kù)（CYBHi，Surface ECG data）測(cè)試了算法性能，取得98.333％和100%

5、的識(shí)別率。
　　3、提出基于改進(jìn)的標(biāo)簽一致LC-KSVD的手指心電身份識(shí)別算法。首先提取手指心電信號(hào)的平均單周期的P-QRS-T波群作為訓(xùn)練樣本，然后提出自適應(yīng)子字典和可調(diào)類(lèi)標(biāo)簽對(duì)標(biāo)簽一致性的 LC-KSVD（ Label consistent KSVD， LC-KSVD）進(jìn)行改進(jìn)，然后利用改進(jìn)的LC-KSVD1和 LC-KSVD2算法完成識(shí)別。當(dāng)輸入信號(hào)和字典原子之間的標(biāo)簽信息相互之間一一對(duì)應(yīng)的時(shí)候，在目標(biāo)函數(shù)中，把判別誤差、重