使用60 GHz多普勒传感器进行心跳检测和个人身份验证

《Frontiers in Digital Health》：Heartbeat detection and personal authentication using a 60?GHz Doppler sensor

微波多普勒传感器非接触式认证研究利用60GHz传感器捕捉心跳微振动，结合条件变分自编码器（CVAE）提取个体化特征，13人实验中认证准确率97.3%，识别准确率94.7%，优于传统接触式ECG方法，但存在姿势变化影响。

　　非接触式生物识别技术在近年来逐渐受到关注，尤其是在提高安全性和便捷性方面。微波多普勒传感器作为一种非接触式生物识别工具，能够检测人体表面因生理活动引起的微小运动，从而提取诸如步态、心率和呼吸等生物特征。与传统的指纹和面部识别系统相比，微波多普勒传感器无需直接接触被测对象，且不会引发隐私泄露问题，因此在实际应用中展现出较大的潜力。本研究聚焦于利用微波多普勒传感器进行非接触式心电图（seismocardiography）测量，并将其应用于生物识别领域，旨在开发一种高效且稳定的非接触式身份验证方法。

在生物识别技术中，身份验证通常指的是确认某个个体是否为系统所注册的用户，而身份识别则涉及从多个注册用户中准确判断该个体的身份。传统身份验证方式依赖于用户输入密码或携带身份证明，但这种方式存在易被遗忘、易丢失以及安全风险等问题。因此，研究者们不断探索新的生物特征提取方法，以提升系统的安全性和用户体验。心率作为一项独特的生理信号，具有较高的个体差异性，且可通过非接触方式测量，这使其成为一种极具潜力的生物识别特征。然而，非接触式心率测量面临诸多挑战，例如环境噪声、身体运动干扰等，这些因素可能导致信号失真，影响识别的准确性。

为了克服上述挑战，本研究提出了一种基于条件变分自编码器（CVAE）的非接触式心率身份验证方法。该方法利用60?GHz微波多普勒传感器获取心率信号，并通过深度学习模型对信号进行处理和特征提取。首先，传感器采集的数据经过预处理，包括带通滤波以去除环境噪声和呼吸信号的干扰。随后，使用一种名为Conformer的模型提取心率波形中的R波峰，这是心电图中一个关键的波形特征。提取的R波峰用于分割心搏信号，并进一步进行时频分析以生成更丰富的特征表示。

在时频分析过程中，研究采用了连续小波变换（CWT）技术，以提高信号的频率分辨率。CWT能够捕捉信号在不同时间尺度上的频率特征，使得心率信号的细节得以保留。此外，研究还对生成的频谱图进行了数据增强，包括时间移位、时间拉伸、混合增强以及添加白噪声，以提高模型的泛化能力。这些处理步骤有助于提高模型在不同环境条件下的稳定性，并减少因信号波动带来的识别误差。

在模型构建方面，CVAE作为一种生成式模型，能够在隐空间中对用户身份信息进行编码。通过引入条件信息（即用户ID），CVAE能够学习与特定用户相关的特征分布，并在隐空间中形成不同的聚类结构。这一特性使得模型能够在测试阶段，通过计算测试信号与各个用户隐空间中心的距离，实现高效的身份验证。在验证过程中，研究采用留一法（LOOCV）对模型的泛化能力进行评估，并通过多数投票机制提高识别的可靠性。实验结果显示，该方法在验证过程中取得了平均平衡准确率（BAC）为97.3%的优异成绩，而在身份识别任务中，平均准确率（ACC）达到了94.7%。这些结果表明，该方法在非接触式身份验证方面具有显著优势。

与传统的身份验证方法相比，CVAE模型在处理噪声干扰和信号波动方面表现出更强的鲁棒性。在实验过程中，研究发现当传感器位置发生偏移或心率信号随时间发生变化时，模型的性能仍然保持较高水平，这为实际应用提供了保障。此外，与一些基于支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）的方法相比，CVAE在处理非接触式心率信号时，不仅能够捕捉信号的时频特征，还能够通过隐空间的结构化实现更准确的身份分类。这些优势使得CVAE成为一种理想的非接触式生物识别模型。

尽管本研究取得了一定的成果，但仍有进一步改进的空间。例如，当前的实验仅在13名被试者中进行，虽然这一样本量足以展示方法的可行性，但在更广泛的应用场景中，可能需要更大规模的测试数据以验证模型的泛化能力。此外，由于非接触式测量容易受到用户姿势变化的影响，未来的研究可以进一步优化模型，使其能够适应不同的体位和运动状态，从而提高系统的适用性。同时，研究还指出，模型的鲁棒性仍有提升空间，尤其是在用户轻微移动的情况下，需要进一步优化信号处理和机器学习算法，以确保身份验证的稳定性。

本研究的意义在于，它为非接触式生物识别技术提供了一种新的解决方案，特别是在心率信号的提取和处理方面。通过结合微波多普勒传感器和CVAE模型，该方法能够在不依赖物理接触的情况下，实现高精度的身份验证和识别。这一技术不仅有助于提升生物识别的安全性，还能够减少用户在使用过程中的不便，提高系统的用户体验。此外，该方法还具备较强的适应性，能够在不同的实验环境下保持稳定的性能，为未来在更广泛的应用场景中推广非接触式生物识别技术提供了可能性。

在实际应用中，非接触式身份验证技术可以用于智能门禁系统、移动设备的身份识别、以及医疗健康监测等领域。例如，在智能家居系统中，用户可以通过心率信号进行身份验证，而无需携带任何设备。在医疗领域，该技术可以用于远程健康监测，实时采集和分析患者的心率信号，以辅助诊断和健康管理。此外，随着物联网技术的发展，非接触式身份验证有望成为未来智能设备的重要组成部分，实现更加便捷和安全的用户身份管理。

总的来说，本研究为非接触式生物识别技术提供了一种创新的解决方案，展示了其在实际应用中的潜力。通过结合先进的信号处理技术与深度学习模型，该方法不仅能够提高身份验证的准确性，还能够克服传统接触式方法的局限性。然而，为了进一步推广该技术，还需要解决一些关键问题，如提高模型的鲁棒性、适应不同的使用环境以及扩大样本规模。未来的研究可以探索更高效的信号处理算法，以及更复杂的模型结构，以提升系统的稳定性和准确性。此外，还可以考虑将该技术与其他生物特征（如呼吸信号）结合，以提高身份识别的可靠性。这些改进将有助于推动非接触式生物识别技术在更多场景中的应用，为未来智能安全系统的发展提供支持。