本发明涉及脑电身份识别，具体涉及一种融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法及系统。
背景技术：
1、基于脑电信号的身份识别技术具有难以窃取、难以伪造、抗胁迫性强等独特优势，受到研究者的广泛关注。脑电信号各通道之间的功能连接反映了不同脑区的关系强弱，被证明具有很强的个体特异性，已经成为脑电身份识别的主流指标。由于容积传导效应，脑电信号在邻近通道之间存在一定模式的传导和衰减，但大多数基于功能连接的脑电身份识别技术都未考虑到脑电信号上述空间传导特点，这导致脑电身份识别的效果受到影响。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法及系统，本发明旨在提高身份识别的分类准确率，增强脑电身份识别系统在通道数变化的鲁棒性。
2、为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
3、一种融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法，包括下述步骤：
4、1)获取用户执行身份识别操作时的脑电信号；
5、2)从脑电信号中提取功能连接图和通道距离矩阵；
6、3)使用通道距离矩阵对功能连接图中不同距离的功能连接赋予不同的权值以得到脑电功能网络的节点特征；
7、4)将功能连接图、脑电功能网络的节点特征输入预先训练好的带跳跃连接的图神经网络，得到脑电信号对应的身份识别结果。
8、可选地，步骤1)中的脑电信号为静息态或者稳态视觉诱发电位刺激所产生的脑电信号。
9、可选地，步骤2)中从脑电信号中提取功能连接图包括：将脑电信号中的通道定义为功能连接图中的节点，节点特征设为全1，将两两通道之间的功能连接定义为功能连接图中的边，从而得到由节点和边构成的功能连接图。
10、可选地，步骤2)中从脑电信号中提取通道距离矩阵包括：将脑电信号中的通道的现实二维分布抽象到在单元格中的分布得到通道空间结构，并基于通道空间结构中的通道之间的距离构建通道距离矩阵。
11、可选地，所述基于通道空间结构中的通道之间的距离构建通道距离矩阵包括：将通道空间结构中相邻通道的距离设为1，写出通道在空间上的邻接矩阵，通过对邻接矩阵的运算，可以获得任意两个通道之间的相对距离，将所有两个通道之间的相对距离构建通道距离矩阵。
12、可选地，步骤3)中包括：
13、3.1)将通道距离矩阵和功能连接图进行点乘，得到修正后的功能连接矩阵；
14、3.2)将修正后的功能连接矩阵输入到一层图卷积中得到脑电功能网络的节点特征。
15、可选地，步骤4)中将功能连接图、脑电功能网络的节点特征输入预先训练好的图神经网络后，图神经网络对功能连接图、脑电功能网络的节点特征的处理包括：
16、4.1)将功能连接图、脑电功能网络的节点特征作为两层图卷积层的输入；
17、4.2)将两层图卷积层的输出特征与脑电功能网络的节点特征采用拼接的方式跳跃连接；
18、4.3)将跳跃连接输出的拼接特征通过两层全连接层和一层softmax激活函数层，得到脑电信号对应的身份识别结果。
19、可选地，步骤4)之前还包括训练图神经网络的步骤：
20、s1)获取用户执行身份识别操作时的脑电信号样本并附加身份标签；
21、s2)从脑电信号本中提取功能连接图和通道距离矩阵；
22、s3)将通道距离矩阵对功能连接图进行距离上的修正以融入脑电信号的空间信息来提高脑电图表示的个体差异性，得到脑电功能网络的节点特征；
23、s4)将脑电信号样本的功能连接图、脑电功能网络的节点特征作为图神经网络的输入，脑电信号样本的身份标签作为图神经网络的输出构建训练样本数据集，并采用训练样本数据集训练图神经网络。
24、此外，本发明还提供一种融合空间结构与功能连接的脑电身份识别系统，包括相互连接的微处理器和存储器，所述微处理器被编程或配置以执行所述融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法。
25、此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于被微处理器编程或配置以执行所述融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法。
26、和现有技术相比，本发明主要具有下述优点：
27、1、本发明在利用功能连接图对脑电信号进行图表示的同时，考虑了由容积传导效应带来的脑电信号在空间上的传导模式和特点，通过对空间上不同距离的功能连接赋予不同的权值，实现了脑电信号空间结构与功能连接信息的融合，且将通道距离矩阵对功能连接图进行距离上的修正以融入脑电信号的空间信息来提高脑电图表示的个体差异性
28、2、在传统图神经网络的基础上，本发明利用了带跳跃连接的图神经网络，将输入与输出进行拼接，减少了传统图神经网络的过平滑问题。
29、综上所述，本发明提出了能更具个体特异性的脑电信号图表示，同时应用带跳跃连接的图神经网络，有效提高了身份识别的准确率，并在通道压缩情况下也具有更好的鲁棒性，增强了脑电身份识别系统在通道数变化的鲁棒性。
1.一种融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法，其特征在于，步骤1)中的脑电信号为静息态或者稳态视觉诱发电位刺激所产生的脑电信号。
3.根据权利要求1所述的融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法，其特征在于，步骤2)中从脑电信号中提取功能连接图包括：将脑电信号中的通道定义为功能连接图中的节点，节点特征设为全1，将两两通道之间的功能连接定义为功能连接图中的边，从而得到由节点和边构成的功能连接图。
4.根据权利要求1所述的融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法，其特征在于，步骤2)中从脑电信号中提取通道距离矩阵包括：将脑电信号中的通道的现实二维分布抽象到在单元格中的分布得到通道空间结构，并基于通道空间结构中的通道之间的距离构建通道距离矩阵。
5.根据权利要求4所述的融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法，其特征在于，所述基于通道空间结构中的通道之间的距离构建通道距离矩阵包括：将通道空间结构中相邻通道的距离设为1，写出通道在空间上的邻接矩阵，通过对邻接矩阵的运算，可以获得任意两个通道之间的相对距离，将所有两个通道之间的相对距离构建通道距离矩阵。
6.根据权利要求1所述的融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法，其特征在于，步骤3)中包括：
7.根据权利要求1所述的融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法，其特征在于，步骤4)中将功能连接图、脑电功能网络的节点特征输入预先训练好的带跳跃连接的图神经网络后，所述图神经网络对功能连接图、脑电功能网络的节点特征的处理包括：
8.根据权利要求7所述的融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法，其特征在于，步骤4)之前还包括训练图神经网络的步骤：
9.一种融合空间结构与功能连接的脑电身份识别系统，包括相互连接的微处理器和存储器，其特征在于，所述微处理器被编程或配置以执行权利要求1～8中任意一项所述融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序用于被微处理器编程或配置以执行权利要求1～8中任意一项所述融合空间结构与功能连接的脑电身份识别方法。
