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為提高心電圖（ECG）生物識別對噪聲和變化信號的敏感度，優(yōu)化區(qū)分心跳特征，提出一種混合的ECG人體識別方法。聯(lián)合心跳分析和外觀屬性，使用Fisher線性判別分析方法從這些屬性中獲取主要屬性，在Fisher空間計算心跳特征，使用時域特征計算ECG特征。在一系列心跳推導時域特征后，通過標準化和縮放ECG信號獲取形態(tài)學特征。采用最大化類間個體散列與類內個體散列的比率選擇最具區(qū)分性的特征。實驗結果表明，該方法在健康個體組成的大型數據庫上的識別準確率為99. 24%。當人體處于心率失調的情況下等錯誤率（EER）為0.76%，處于混合狀態(tài)時EER為1.31%，驗證了該方法具有較好的魯棒性。
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