使用基于一维卷积神经网络的功能近红外光谱学识别个体
1South China Academy of Advanced Optoelectronics, South China Normal University, Guangzhou, China.
Journal of biophotonics
|January 29, 2024
概括
功能近红外光谱学 (fNIRS) 与深度学习相结合,为个人识别提供了一种新的方法. 这种方法实现了高精度,显示了对生物识别应用的希望.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物识别信息 生物识别信息
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 功能近红外光谱 (fNIRS) 通过血液动力学反应测量大脑活动.
- 深度学习,特别是一维卷积神经网络 (Conv1D),越来越多地应用于复杂的信号处理任务.
- 个人识别传统上依赖于身体或行为特征,对生理信号越来越感兴趣.


