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龙图腾网获悉菏泽学院申请的专利一种轻量级移动PPG信号身份识别方法及系统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：CN120196873B 。

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：202510677216.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种轻量级移动PPG信号身份识别方法及系统是由黄玉文;马天邦;刘春英;于继江设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级移动PPG信号身份识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于生物特征识别与移动计算交叉领域，提供了一种轻量级移动PPG信号身份识别方法及系统，其技术方案为：基于PPG心跳周期片段对构建的轻量化特征提取网络进行训练得到训练后的轻量化特征提取网络；其中，轻量化特征提取网络的构建过程包括：增强PPG数据；将数据增强后的一维PPG信号直接输入到主干网络的输入层，输出高层次特征；分别对主干网络输出的高层次特征进行解耦分析，分别进行通道级门控和特征级门控的计算，将计算得到的结果进行融合，得到融合后的语义特征；基于训练后的轻量化特征提取网络对待检测用户的PPG信号进行身份匹配，得到身份匹配结果。在保证识别精度的前提下，显著减少计算资源的消耗。

本发明授权一种轻量级移动PPG信号身份识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轻量级移动PPG信号身份识别方法，其特征在于，包括： 获取用户的PPG信号； 去除预处理后的PPG信号中的运动伪影成分； 基于去除运动伪影成分的PPG信号进行分割，提取PPG心跳周期片段； 基于PPG心跳周期片段对构建的轻量化特征提取网络进行训练得到训练后的轻量化特征提取网络；其中，轻量化特征提取网络的构建过程包括： 对PPG心跳周期片段通过添加高斯噪声的方式增强PPG数据； 将数据增强后的一维PPG信号直接输入到主干网络的输入层，堆叠多个卷积模块，输出高层次特征；分别对主干网络输出的高层次特征进行解耦分析，分别进行通道级门控和特征级门控的计算，将计算得到的结果进行融合，得到融合后的语义特征； 基于训练后的轻量化特征提取网络对待检测用户的PPG信号进行身份匹配，得到身份匹配结果； 通道门控和特征级门控的融合为： ， ， ， ， ， 其中，代表逐元素相乘，为PPG信号的高层语义特征，是的第个通道在空间位置的元素，代表Y的宽度，代表的通道数，Y代表主干网提取的特征，是中的第个元素，是通道特征，是空间特征，是中的第个元素，表示通道级门控，为特征级门控，是sigmoid激活函数，和是可训练的参数； 轻量化特征提取网络训练时，协同训练的最小化联合损失函数为： ， ， ， ， 其中，、和为权重参数，为主干网提取的特征的损失函数，为通道门控和特征级门控的融合特征的损失函数，为和进行相似性约束损失函数，代表特征的第i个样本的预测概率分布，代表特征的第i个样本的真实概率分布，代表融合特征S的第i个样本的预测概率分布，代表融合特征S的第i个样本的真实概率分布，N是样本的数目。

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