肌肉的“身份指紋”之基于高密度肌電實(shí)現(xiàn)生物特征識(shí)別
肌肉的“身份指紋”：基于高密度肌電實(shí)現(xiàn)生物特征識(shí)別
背景介紹
引言：什么是技能的天花板效應(yīng)？
隨著信息安全需求的不斷提高，傳統(tǒng)身份認(rèn)證方式面臨愈發(fā)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。密碼容易泄露，指紋和人臉圖像也有被盜用的風(fēng)險(xiǎn)。在此背景下，科學(xué)家們試圖尋找一種更隱蔽、更難偽造的生物電信號以實(shí)現(xiàn)更安全的身份識(shí)別方式。相比腦電（EEG）或心電（ECG）信號，肌肉活動(dòng)產(chǎn)生的電信號，即肌電（EMG），采集更為簡便，同時(shí)具有較強(qiáng)的個(gè)體特異性，成為一種兼顧安全性與實(shí)用性的潛在身份識(shí)別新模式。
圖1. 文章信息
復(fù)旦大學(xué)戴晨赟教授團(tuán)隊(duì)在2020年42屆國際醫(yī)學(xué)與生物工程學(xué)會(huì)年會(huì)（IEEE EMBC）上首次提出，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(shí)別，并開展了相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。研究通過在手背布設(shè)高密度電極陣列采集肌電信號，結(jié)合線性判別分析（LDA）等算法對受試者進(jìn)行身份識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人矚目：多項(xiàng)任務(wù)中識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99.5%。該研究不僅驗(yàn)證了HD-sEMG在身份識(shí)別中的可行性，也展示了其在信息安全、智能交互和康復(fù)醫(yī)療等領(lǐng)域的廣闊應(yīng)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(shí)驗(yàn)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(wù)。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(tǒng)采集，采樣頻率達(dá)4000Hz，確保高時(shí)空分辨率和信號質(zhì)量。
實(shí)驗(yàn)任務(wù)包括8種不同的手指組合（見圖3），例如拇指-食指同時(shí)伸展、僅中指伸展、或小指-無名指組合伸展等。每個(gè)任務(wù)持續(xù)3秒，任務(wù)間保證3秒休息，整組任務(wù)重復(fù)10次。信號預(yù)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(gè)獨(dú)立任務(wù)段，便于逐個(gè)任務(wù)進(jìn)行分析。
對每個(gè)任務(wù)段數(shù)據(jù)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(gòu)建了 320 維（5 個(gè)特征 ×64 個(gè)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(shù)據(jù)集做分類處理。作為對比，還評估了其他多種分類器的識(shí)別準(zhǔn)確率，如線性支持向量機(jī)（SVM）、二次支持向量機(jī)、三次支持向量機(jī)、精細(xì) k 近鄰（KNN）、中度 k 近鄰以及集成袋樹分類器。
圖3. 手勢集和實(shí)驗(yàn)范式
研究結(jié)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(jié)果顯示，不同個(gè)體的數(shù)據(jù)點(diǎn)在空間中呈現(xiàn)出清晰可分離的聚類表現(xiàn)。每位受試者的肌電特征如“電子指紋”般在圖中形成獨(dú)立的簇，彼此間距離明顯，說明肌電模式具有極強(qiáng)的個(gè)體特異性。
定量識(shí)別準(zhǔn)確率方面，LDA在所有手勢任務(wù)中都獲得了高于98%的識(shí)別準(zhǔn)確率（表I），且在幾乎所有任務(wù)中都實(shí)現(xiàn)了最高的識(shí)別準(zhǔn)確率。這一結(jié)果也從側(cè)面表明了所提出的基于HD-sEMG的生物特征在個(gè)人身份識(shí)別應(yīng)用場景中具有良好的性能和高魯棒性。
圖4. t-SNE可視化結(jié)果，不同受試者的肌電樣本在空間上顯著分離
此外，從生理學(xué)角度理解這些結(jié)果也具備充分邏輯支撐。手背肌肉的神經(jīng)支配模式、肌腱排列方式乃至皮膚導(dǎo)電特性均因人而異。這種解剖學(xué)差異和神經(jīng)激活策略的獨(dú)特性共同決定了HD-sEMG信號的高度個(gè)體化特征。這種個(gè)體特異性的本質(zhì)，不同于傳統(tǒng)視覺生物識(shí)別那樣受表面因素影響，它源自深層神經(jīng)肌肉結(jié)構(gòu)與活動(dòng)方式的本質(zhì)差異，不易模仿，也難以偽造，具備天然的防盜特性。
總結(jié)與展望：打造更智能的身份安全新機(jī)制
本研究首次驗(yàn)證了HD-sEMG作為身份識(shí)別技術(shù)的可行性與高效性，為生物識(shí)別技術(shù)提供了一種全新的方向。其優(yōu)勢包括高安全性、高準(zhǔn)確性、不易受環(huán)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(dòng)收縮時(shí)，才能獲取有效信號的特點(diǎn)；并且，肌電信號相對穩(wěn)定，受情緒、環(huán)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(fā)展，肌電采集系統(tǒng)的輕量化已不難實(shí)現(xiàn)，為其實(shí)際應(yīng)用打下基礎(chǔ)�？梢灶A(yù)見，HD-sEMG不僅適用于身份驗(yàn)證系統(tǒng)，還可在醫(yī)療康復(fù)、人機(jī)交互、個(gè)體化設(shè)備制造等領(lǐng)域發(fā)揮巨大價(jià)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(gè)性化服務(wù)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(tuán)隊(duì)介紹
本研究由戴晨赟教授團(tuán)隊(duì)開展，涉及機(jī)構(gòu)包括復(fù)旦大學(xué)和華東理工大學(xué)。
關(guān)于維拓啟創(chuàng)
維拓啟創(chuàng)（北京）信息技術(shù)有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學(xué)、康復(fù)工程、人因工程、心理學(xué)、體育科學(xué)等領(lǐng)域的科研解決方案供應(yīng)商。公司與國內(nèi)外多所大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)長期保持合作關(guān)系，致力于將優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、先進(jìn)的技術(shù)和服務(wù)帶給各個(gè)領(lǐng)域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務(wù)，協(xié)助用戶的科研工作，持續(xù)提升使用體驗(yàn)。
相關(guān)產(chǎn)品
背景介紹
引言：什么是技能的天花板效應(yīng)？
隨著信息安全需求的不斷提高，傳統(tǒng)身份認(rèn)證方式面臨愈發(fā)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。密碼容易泄露，指紋和人臉圖像也有被盜用的風(fēng)險(xiǎn)。在此背景下，科學(xué)家們試圖尋找一種更隱蔽、更難偽造的生物電信號以實(shí)現(xiàn)更安全的身份識(shí)別方式。相比腦電（EEG）或心電（ECG）信號，肌肉活動(dòng)產(chǎn)生的電信號，即肌電（EMG），采集更為簡便，同時(shí)具有較強(qiáng)的個(gè)體特異性，成為一種兼顧安全性與實(shí)用性的潛在身份識(shí)別新模式。
圖1. 文章信息
復(fù)旦大學(xué)戴晨赟教授團(tuán)隊(duì)在2020年42屆國際醫(yī)學(xué)與生物工程學(xué)會(huì)年會(huì)（IEEE EMBC）上首次提出，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(shí)別，并開展了相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。研究通過在手背布設(shè)高密度電極陣列采集肌電信號，結(jié)合線性判別分析（LDA）等算法對受試者進(jìn)行身份識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人矚目：多項(xiàng)任務(wù)中識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99.5%。該研究不僅驗(yàn)證了HD-sEMG在身份識(shí)別中的可行性，也展示了其在信息安全、智能交互和康復(fù)醫(yī)療等領(lǐng)域的廣闊應(yīng)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(shí)驗(yàn)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(wù)。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(tǒng)采集，采樣頻率達(dá)4000Hz，確保高時(shí)空分辨率和信號質(zhì)量。
圖 2. 使用Saga設(shè)備(TMSi公司)進(jìn)行高密度表面肌電信號采集的實(shí)驗(yàn)設(shè)置
實(shí)驗(yàn)任務(wù)包括8種不同的手指組合（見圖3），例如拇指-食指同時(shí)伸展、僅中指伸展、或小指-無名指組合伸展等。每個(gè)任務(wù)持續(xù)3秒，任務(wù)間保證3秒休息，整組任務(wù)重復(fù)10次。信號預(yù)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(gè)獨(dú)立任務(wù)段，便于逐個(gè)任務(wù)進(jìn)行分析。
對每個(gè)任務(wù)段數(shù)據(jù)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(gòu)建了 320 維（5 個(gè)特征 ×64 個(gè)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(shù)據(jù)集做分類處理。作為對比，還評估了其他多種分類器的識(shí)別準(zhǔn)確率，如線性支持向量機(jī)（SVM）、二次支持向量機(jī)、三次支持向量機(jī)、精細(xì) k 近鄰（KNN）、中度 k 近鄰以及集成袋樹分類器。
圖3. 手勢集和實(shí)驗(yàn)范式
研究結(jié)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(jié)果顯示，不同個(gè)體的數(shù)據(jù)點(diǎn)在空間中呈現(xiàn)出清晰可分離的聚類表現(xiàn)。每位受試者的肌電特征如“電子指紋”般在圖中形成獨(dú)立的簇，彼此間距離明顯，說明肌電模式具有極強(qiáng)的個(gè)體特異性。
定量識(shí)別準(zhǔn)確率方面，LDA在所有手勢任務(wù)中都獲得了高于98%的識(shí)別準(zhǔn)確率（表I），且在幾乎所有任務(wù)中都實(shí)現(xiàn)了最高的識(shí)別準(zhǔn)確率。這一結(jié)果也從側(cè)面表明了所提出的基于HD-sEMG的生物特征在個(gè)人身份識(shí)別應(yīng)用場景中具有良好的性能和高魯棒性。
圖4. t-SNE可視化結(jié)果，不同受試者的肌電樣本在空間上顯著分離
表 I. 不同任務(wù)和分類器的識(shí)別準(zhǔn)確率
此外，從生理學(xué)角度理解這些結(jié)果也具備充分邏輯支撐。手背肌肉的神經(jīng)支配模式、肌腱排列方式乃至皮膚導(dǎo)電特性均因人而異。這種解剖學(xué)差異和神經(jīng)激活策略的獨(dú)特性共同決定了HD-sEMG信號的高度個(gè)體化特征。這種個(gè)體特異性的本質(zhì)，不同于傳統(tǒng)視覺生物識(shí)別那樣受表面因素影響，它源自深層神經(jīng)肌肉結(jié)構(gòu)與活動(dòng)方式的本質(zhì)差異，不易模仿，也難以偽造，具備天然的防盜特性。
總結(jié)與展望：打造更智能的身份安全新機(jī)制
本研究首次驗(yàn)證了HD-sEMG作為身份識(shí)別技術(shù)的可行性與高效性，為生物識(shí)別技術(shù)提供了一種全新的方向。其優(yōu)勢包括高安全性、高準(zhǔn)確性、不易受環(huán)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(dòng)收縮時(shí)，才能獲取有效信號的特點(diǎn)；并且，肌電信號相對穩(wěn)定，受情緒、環(huán)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(fā)展，肌電采集系統(tǒng)的輕量化已不難實(shí)現(xiàn)，為其實(shí)際應(yīng)用打下基礎(chǔ)�？梢灶A(yù)見，HD-sEMG不僅適用于身份驗(yàn)證系統(tǒng)，還可在醫(yī)療康復(fù)、人機(jī)交互、個(gè)體化設(shè)備制造等領(lǐng)域發(fā)揮巨大價(jià)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(gè)性化服務(wù)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(tuán)隊(duì)介紹
本研究由戴晨赟教授團(tuán)隊(duì)開展，涉及機(jī)構(gòu)包括復(fù)旦大學(xué)和華東理工大學(xué)。
關(guān)于維拓啟創(chuàng)
維拓啟創(chuàng)（北京）信息技術(shù)有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學(xué)、康復(fù)工程、人因工程、心理學(xué)、體育科學(xué)等領(lǐng)域的科研解決方案供應(yīng)商。公司與國內(nèi)外多所大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)長期保持合作關(guān)系，致力于將優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、先進(jìn)的技術(shù)和服務(wù)帶給各個(gè)領(lǐng)域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務(wù)，協(xié)助用戶的科研工作，持續(xù)提升使用體驗(yàn)。
相關(guān)產(chǎn)品
標(biāo)簽：
高密度表面肌電（HD-sEMG）
肌電信號
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