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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于脑电信号类多光谱图像序列的身份识别方法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：CN114139573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111287921.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于脑电信号类多光谱图像序列的身份识别方法是由孔万增;刘国文;刘栋军;郭继伟;崔岂铨设计研发完成，并于2021-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电信号类多光谱图像序列的身份识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于脑电信号类多光谱图像序列的身份识别方法，包括以下步骤：设计一个基于运动想象的脑电信号采集实验方案，其中，使用测试图片中不同方向的箭头来诱发对应的运动想象脑电信号。利用带通滤波器来消除原始脑电信号中的眼电伪迹和工频干扰，再利用加窗平均法来得到每一时刻指定节律的平均功率，再结合脑电极的二维分布来生多光谱图像序列，将得到的图像序列视作样本批量送入深度学习模型进行身份识别。本发明选取了运动想象脑电信号进行身份识别，提高了可行性。本发明使用脑电信号构造多光谱图像序列作为样本，充分利用脑电信号的时频域特征和空域特征，同时利用深度学习模型学习各个特征的内在联系，使得模型性能提升和更加鲁棒。

本发明授权一种基于脑电信号类多光谱图像序列的身份识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电信号类多光谱图像序列的身份识别方法，其特征在于：步骤一、建立训练集；训练集中包括多个脑电样本；脑电样本在被试根据运动想象指示进行动作想象时采集； 步骤二、对脑电样本进行预处理； 步骤三、对每个脑电样本进行样本划分，每段脑电数据作为一个数据单元；将每个数据单元均转化为多光谱图像的结构；数据单元转化为多光谱图像的过程为：将每个数据单元的三个不同节律的平均功率视为图像的一个通道，结合双线性插值方法获得每个数据单元的多光谱图像；三个不同节律的频带范围分别为4-8Hz、8-13Hz、14-25Hz；每个样本均转换为包含多张三通道多光谱图片的拓扑序列； 步骤四、对识别网络进行训练；识别网络包括特征提取网络、长短期记忆网络和三层全连接层； 4-1.将拓扑序列中的各多光谱图片依次输入特征提取网络；特征提取网络包括密集层和过渡层；密集层的输入特征与输出特征在通道维度上进行堆叠后归一化输入对应的过渡层；在特征提取网络中，通道注意力机制利用最大池化和平均池化来构造多光谱图片的通道最大注意力向量和通道平均注意力向量，通过对注意力向量归一化后，与原始多光谱图片广播相乘，加权后的图像再相加，得到深层特征； 4-2.长短期记忆网络对同一拓扑序列中各多光谱图片经过特征提取网络输出的深层特征提取时序上的融合特征； 4-3.长短期记忆网络输出的时序融合特征输入到三层全连接层中，获得预测张量； 步骤五、利用步骤四所得识别模型对进行指定运动想象的被测者进行识别，判断被测者身份。

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