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肌肉的“身份指紋”:基于高密度肌電實現生物特征識別

來源:維拓啟創(北京)信息技術有限公司   2025年07月07日 14:15  

背景介紹



引言:什么是技能的天花板效應?


隨著信息安全需求的不斷提高,傳統身份認證方式面臨愈發嚴峻的挑戰。密碼容易泄露,指紋和人臉圖像也有被盜用的風險。在此背景下,科學家們試圖尋找一種更隱蔽、更難偽造的生物電信號以實現更安全的身份識別方式。相比腦電(EEG)或心電(ECG)信號,肌肉活動產生的電信號,即肌電(EMG),采集更為簡便,同時具有較強的個體特異性,成為一種兼顧安全性與實用性的潛在身份識別新模式。


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圖1. 文章信息


復旦大學戴晨赟教授團隊在2020年42屆國際醫學與生物工程學會年會(IEEE EMBC)上提出,將高密度表面肌電(HD-sEMG)作為一種新型生物特征用于身份識別,并開展了相關實驗驗證。研究通過在手背布設高密度電極陣列采集肌電信號,結合線性判別分析(LDA)等算法對受試者進行身份識別。實驗結果令人矚目:多項任務中識別準確率高達99.5%。該研究不僅驗證了HD-sEMG在身份識別中的可行性,也展示了其在信息安全、智能交互和康復醫療等領域的廣闊應用前景。



研究方法


研究共招募22名健康成年志愿者(年齡21至31歲,男女各半)。實驗過程中,受試者保持坐姿,按照電腦提示完成8種特定的手指等長收縮任務。如圖2所示,每人右手背貼附一塊8×8電極陣列(共64通道,間距8毫米),用于記錄肌肉激活的二維空間分布。信號由荷蘭TMSi公司SAGA 64+系統采集,采樣頻率達4000Hz,確保高時空分辨率和信號質量。


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圖 2. 使用Saga設備(TMSi公司)進行高密度表面肌電信號采集的實驗設置


實驗任務包括8種不同的手指組合(見圖3),例如拇指-食指同時伸展、僅中指伸展、或小指-無名指組合伸展等。每個任務持續3秒,任務間保證3秒休息,整組任務重復10次。信號預處理包括 10–900Hz的帶通濾波,和50Hz陷波濾波器去除工頻干擾。每條記錄的信號被分割成8個獨立任務段,便于逐個任務進行分析。

對每個任務段數據提取5中常用特征,包括均方根(RMS)、波形長度(WL)、譜熵、樣本熵、頻率中值(FMD)并使用這些特征構建了 320 維(5 個特征 ×64 個通道)特征向量用于身份分類。

研究者使用了線性判別分析(LDA)對特征空間數據集做分類處理。作為對比,還評估了其他多種分類器的識別準確率,如線性支持向量機(SVM)、二次支持向量機、三次支持向量機、精細 k 近鄰(KNN)、中度 k 近鄰以及集成袋樹分類器。


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圖3. 手勢集和實驗范式



研究結果以及解釋


從可視化分析角度,研究者使用t-SNE降維算法將高維特征映射至二維空間(圖4),結果顯示,不同個體的數據點在空間中呈現出清晰可分離的聚類表現。每位受試者的肌電特征如“電子指紋”般在圖中形成獨立的簇,彼此間距離明顯,說明肌電模式具有個體特異性。


定量識別準確率方面,LDA在所有手勢任務中都獲得了高于98%的識別準確率(表I),且在幾乎所有任務中都實現了識別準確率。這一結果也從側面表明了所提出的基于HD-sEMG的生物特征在個人身份識別應用場景中具有良好的性能和高魯棒性。


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圖4. t-SNE可視化結果,不同受試者的肌電樣本在空間上顯著分離


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表 I. 不同任務和分類器的識別準確率


此外,從生理學角度理解這些結果也具備充分邏輯支撐。手背肌肉的神經支配模式、肌腱排列方式乃至皮膚導電特性均因人而異。這種解剖學差異和神經激活策略的性共同決定了HD-sEMG信號的高度個體化特征。這種個體特異性的本質,不同于傳統視覺生物識別那樣受表面因素影響,它源自深層神經肌肉結構與活動方式的本質差異,不易模仿,也難以偽造,具備天然的防盜特性。



總結與展望:打造更智能的身份安全新機制


本研究驗證了HD-sEMG作為身份識別技術的可行性與高效性,為生物識別技術提供了一種全新的方向。其優勢包括高安全性、高準確性、不易受環境干擾和易采集等。這得益于高密度肌電電極貼附在皮膚,并在肌肉主動收縮時,才能獲取有效信號的特點;并且,肌電信號相對穩定,受情緒、環境影響較小,適合多種使用場景;此外,隨著可穿戴傳感器的發展,肌電采集系統的輕量化已不難實現,為其實際應用打下基礎。可以預見,HD-sEMG不僅適用于身份驗證系統,還可在醫療康復、人機交互、個體化設備制造等領域發揮巨大價值。我們有理由相信,在不久的將來,人體的“電生理簽名”將成為連接安全、智能與個性化服務的重要橋梁。


原文鏈接

Jiang X, Xu K, Liu X, et al. High-density surface electromyogram-based biometrics for personal identification[C]//2020 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). IEEE, 2020: 728-731.

DOI: 10.1109/EMBC44109.2020.9175370

研究團隊介紹

本研究由戴晨赟教授團隊開展,涉及機構包括復旦大學和華東理工大學。


關于維拓啟創

維拓啟創(北京)信息技術有限公司成立于2006年,是一家專注于腦科學、康復工程、人因工程、心理學、體育科學等領域的科研解決方案供應商。公司與國內外多所大學、研究機構、企業長期保持合作關系,致力于將優質的產品、技術和服務帶給各個領域的科研工作者,為用戶提供有競爭力的方案和服務,協助用戶的科研工作,持續提升使用體驗。

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