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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于领域自适应的PPG信号跨时期身份识别方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119071032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411090265.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于领域自适应的PPG信号跨时期身份识别方法和装置是由刘澄玉;丁涵宇;李昱旻;李建清设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于领域自适应的PPG信号跨时期身份识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于领域自适应的PPG信号跨时期身份识别方法和装置，其中方法首先通过智能移动设备采集指尖视频获得用户PPG信号，然后将采集到的PPG信号作为深度神经网络的输入完成身份识别任务。为了确保在跨时期场景下PPG信号的身份识别准确率，在深度神经网络的基础之上结合领域自适应设计了领域对抗神经网络DANN。本发明能够发挥移动端方便快捷和神经网络准确率高的优势，为用户提供安全并且方便的良好体验。

本发明授权一种基于领域自适应的PPG信号跨时期身份识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于领域自适应的PPG信号跨时期身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:通过智能手机摄像头采集指尖视频，并将指尖视频上传至云端服务器完成数据初步采集工作； S2:在指尖视频的基础上进行最优信号质量的PPG信号提取工作；首先通过0.5～20Hz的二阶巴特沃斯滤波器进行滤波，在保留PPG信号的频率范围的同时减少运动伪影、工频干扰的噪声干扰；然后通过Z-score进行标准化，使得PPG信号的均值变为0，标准差变为1；经过标准化的PPG信号以主波峰为起点进行信号分窗，信号分窗的大小为100，选取1s作为信号分窗时长，即：若采样频率为100Hz，则PPG信号包含100个数据点，不满足1s的PPG信号段将被抛弃； 最优信号质量表现的PPG信号通过对比得出：在颜色空间通道上对比了RGB空间的R、G、B通道，YIQ的Y通道，HSV空间的V通道的PPG信号质量表现；在信号提取区域上，将输入指尖视频的图像划分为多个ROI视频子块并分别在对应的视频子块上对比PPG信号质量表现；信号质量表现通过幅值变化AC和信噪比SNR衡量； 其中Xj表示第j个信号窗口PPG信号段，信号窗口大小设置为30，N表示当前PPG信号窗口的总数，最后一个长度不满足30的信号窗口将被舍弃； SNR＝10logPsPn， 其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的功率P，对于信号长度为n的信号xn，功率P的计算公式为 S3:将PPG信号作为深度神经网络DNN的输入进行训练，DNN包含了一维卷积神经网络1DCNN、双向门控逻辑单元BiGRU和自注意力机制Self-Attention和全连接层； S4:基于深度神经网络DNN的PPG信号身份识别任务存在跨时期场景下由于PPG信号内在改变而导致身份识别准确率下降的问题，为了更好学习PPG信号不同时期的共性特征，在步骤S3的深度神经网络DNN的基础之上，结合领域自适应搭建了领域对抗神经网络DANN；DANN网络包含四个部分，分别是特征提取器Gf，标签分类器Gy，领域判别器Gd和梯度反转层GRL；步骤S3的DNN网络除全连接层之外部分复用为DANN网络的特征提取器，在特征提取器的基础上新增全连接层来设计标签分类器Gy和领域判别器Gd； 结合领域自适应的领域对抗神经网络DANN，目标函数包括了标签分类损失Lce和领域分类损失Ldann，标签分类损失Lce通过交叉熵损失函数计算； 式中pxi代表真实标签为类别i的概率，为0或1；qxi代表模型预测为类别i的概率，m代表所有类别的总数量； 式中xs和xt分别代表源域和目标域的数据样本，psx和ptx分别表示源域和目标域数据样本的边缘概率分布，θf代表特征提取器Gf参数，θd代表领域判别器Gd参数，代表对应项的期望； S5:通过DANN网络完成身份识别任务，最终的身份识别结果传回用户App终端，用于继续身份识别下游相关任务。

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