CN1672357A - 用于电生物身份识别的方法和装置 - Google Patents

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CN1672357A
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丹尼尔·H·兰格
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Abstract

用于电生物身份识别或验证的方法和装置，通过形成特定个体的心跳图形的表示和所储存的多个个体的心跳图形的共同特征的表示之间的差异，生成和储存用于识别特定个体的第一生物签名；在生成步骤之后，获得所选定的个体的心跳图形的表示，以及通过形成所选定的个体的心跳图形和所储存的多个个体的心跳图形的共同特征的表示之间的差异，生成第二生物签名；将第二生物签名和第一生物签名进行比较，以决定所选定的个体是否是特定的个体。

Description

用于电生物身份识别的方法和装置
相关申请的交叉引用
本申请要求2002年7月29日提交的美国临时专利申请第60/398,832号的优先权，其全部内容结合于此作为参考。
技术领域
本申请涉及电生物信号的获取、处理、和分析。更具体而言，本申请涉及用于人的身份的电生物识别和验证的系统和方法。
本发明提供了用于通过对电生物信号的获取、处理和分析，进行人的身份的电生物识别和验证的系统和方法。
背景技术
身份识别在生活的许多方面起了重要作用，包括自动银行服务、电子商务、电子银行、电子投资、电子数据保护、资源的远程访问、电子交易、工作安全性、防盗设备、犯罪识别、安全门禁、以及工作间的进入登记。
单独使用或与其它诸如智能卡、加密密钥和数字签名技术结合使用，生物测定学被期望几乎遍及经济和我们的日常生活的方方面面。
计算机化的系统使用口令和个人识别号(PIN)进行用户识别。为了保持安全性，口令不得不定期更换，给用户造成很大负担。
已开发出多种先进的技术用于人的身份的生物识别和验证，处于领先地位的技术是指纹识别、视网膜和虹膜识别、面部识别、和语音识别。然而，这些技术仅仅获得有限的市场，原因在于其复杂而不友好的获取形式、对诸如照明条件和背景噪声这样的环境参数的敏感性、以及高开销。另外，由于复杂的获取步骤，上面的技术通常要求操作员进行维护。
指纹识别是一项被广泛认可且最成熟的技术，然而，其有多个缺陷：系统不能验证指纹所有者的实际存在因而易于受到欺骗，限制了其在线应用的适用性；光传感器是一种昂贵且易碎的设备，一般不适于消费者市场；其受到与犯罪有关的负面涵义的影响。
视网膜扫描技术具有高性能的特点。然而，它们要求高精确度的光传感器，对使用者不友好，这是因为它们需要使用者变换头部姿势，并且对非常敏感的器官-人的眼睛进行操作。另外，光传感器是昂贵且易碎的。
虹膜和面部识别系统是对使用者友好的技术，这是因为它们从远处获取图像。然而，它们需要数字图像设备，并且对照明条件及瞳孔大小变化和面部表情均敏感。另外，深色眼镜和隐形眼镜的使用使虹膜识别性能降低，可以通过假冒对面部识别进行欺骗。
语音识别是最友好的技术，但是，它要求低噪音环境，并且对包括声调的固有可变语音参数高度敏感。另外，现有的常规记录技术可以用于欺骗基于讲话的识别系统。
因此，需要有一种可靠的、健壮的(robust)、难以欺骗的(在线和离线)、低成本的、用户友好的身份识别技术，适于单独应用，或和目前的安全系统整合使用。
发明内容
根据本发明，通过以下步骤识别个体：
通过形成特定个体的心跳图形的表示和所储存的众多个体的心跳图形的共同特征的表示之间的差异，生成和存储识别特定个体的第一生物签名；
在生成步骤之后，获得所选定的个体的心跳图形的表示，且通过形成所选定的个体的心跳图形和所存储的众多个体的心跳图形的共同特征表示之间的差异，生成第二生物签名；
把第二生物签名和第一生物签名进行比较，以确定所选定的个体是否是该特定个体。
所储存的众多个体的心跳图形的共同特征的表示可以通过测定和储存这种表示以及然后对所有存储的表示取平均，或使用诸如主分量分析、子波分解等这样的技术获得。
个体可以是人或动物。
根据本发明的优选实施例的装置执行对象特有的生物电信号的自动提取，以识别人的身份。该装置可以整合到范围很广的设备和系统中。几个非限制性的例子是：智能卡；护照；驾驶员的执照装置；生物登录识别装置；掌上操纵器；蜂窝嵌入式识别装置；反-偷窃装置；ECG监控装置，电子银行装置，电子交易装置；宠物识别装置；物理访问装置；逻辑访问装置；结合ECG和指纹监控的装置。其它的可能装置对于本领域技术人员来说是显而易见的。
根据本发明的装置可以连续运行或根据需要运行。装置可以被构造，以通过让电极与所选定的个体的手或脚接触获取所选定的个体的心跳图形的表示。当智能卡中提供有所要求的装置时，卡在成功识别之后能够运行一段有限的时间然后失效直到执行下一次成功的识别。装置可以被构造与加密密钥或数字签名结合进行操作。
根据本发明的一个实施例，装置可以结合到手腕上所戴的手表中，在那儿，在佩戴者的戴手表的手腕和另一个手之间测量信号。手表的背面可以由与手腕的后部接触的导电介质制成(例如金属板)，手表的正面可以被具有需要与另一个手的手指接触的另一金属触点。手表可以传送一个表明它的佩戴者的身份被确认和/或启动物理地或逻辑地锁定设备诸如门、计算机、保险柜等的信号。可选地，手表可以传送关于它的佩戴者的个人信息。
根据本发明的优选实施例的方法是基于心电信号鉴别的。分析与心跳同时进行，消除了一般人的共同特征，从而增强了组成电生物、或生物的特征的对象特有的特征，这些特征通常在原始的心电信号中不能检测到。
根据本发明的方法是基于对生物电信号的获取的，该生物电信号被转换成唯一的电生物签名。电生物签名的唯一性使系统难以被欺骗，它的固有的鲁棒性(robust)使它理想地用于本地的、远程的以及在线应用。另外，系统具有高识别性能的特点，支持开放的和封闭的搜索模式。一个开放的搜索是搜索许多被存储的特征以识别一个对象，一个封闭的搜索是检查一个被存储的特征以验证一个对象的身份。根据本发明的电生物系统的一个重要的优点是其简单而直接的获取技术，这意味着低成本、用户友好的获取装置，并且不再需要熟练的操作者。
本发明是基于新的心电信号获取、处理和分析的。一般地，由心脏产生的电子信号可以通过使用常规的表面电极来拾取，该表面电极通常放置在对象的胸部。信号由代表在每一心跳过程中不同功能阶段，且根据生成组织的电子方位投影的几个分量构成。甚至电极放置的轻微变化可能导致所接收的信号形态剧烈变化，到不同的信号分量的出现或消失的程度。
本发明利用了一个事实：存在用于生成对象特有的一致的信号的电极放置位置，该信号对位置内的电极放置变化具有完全的鲁棒性。这些位置是胳膊和腿(包括手指和脚趾)，可以提供一致的可复制的心电信号。对这些位置内的电极放置的位置变化的鲁棒性产生于不变的心电信号投影，只要电极保持接近肢体末端，该信号投影就不会变化。
心电信号受脉搏数的变化的影响，是一种已知的心电调节器。脉搏数(pulse rate)变化可能导致‘P’和‘T’分量相对心电信号的‘QRS’分量(这些分量出现在图5中)的等待时间变化。然而，脉搏数变化可能由信号复合体的回顾的脉搏数驱动调整自动补偿。而且，系统的自适应操作模式可以跟踪和补偿脉搏数感应变化。这可以通过压缩或扩展心跳波形的一个周期的时间尺度来实施。可以使用更加复杂的描述波形特性(例如S-T，P-Q段持续时间)和脉搏数之间关系的表述。
由于心脏组织结构、心脏定位和电子组织定位的正常变化，不同的人在他们的心电信号呈现出对象特有的细节，这些变化反映了从肢体测量到的心电信号。然而，在一个心电信号中，对象特有的细节被一般人群所共有的主心电特征所掩盖。根据本发明，通过将从心电信号获得的识别特征作为唯一的生物电特征，对这些共有特征的消除揭示对象特有的细节和允许对一个人的高性能识别。
附图说明
图1是根据本发明的系统的简化框图，包括信号获取模块、信号处理模块、和输出模块。
图2是图1所示系统中信号获取模块的一个实施例的框图。
图3是图1所示系统中信号处理模块的一个实施例的框图。
图4是示出总-平均心电信号波形的曲线图，从20个对象的数据库计算得出，可作为模板。
图5示出10个参与数据库和对图4的平均波形做出贡献的对象的心电信号波形组。
图6示出从图5的信号波形得到的电生物签名波形或模板组。
图7示出对图4的总平均波形作出贡献的20个对象的保持符号的平方相关值的散布图和分布柱状图。
具体实施方式
根据本发明的系统的优选实施例被指定为电生物识别(Elector-Biometric Identification，缩写为E-BioID)系统，并参考图1示出的实例加以阐明。在这一实施例中，所储存的多个个体的心跳图形(heartbeat pattern)的共同特征的表示(representation)是多个个体的心跳图形的平均。然而，其它实施例可以使用所储存的不同类型的共同特征的表示，诸如举例来说用主分量分析或子波分解可得到的共同特征的表示。
在一优选实施例中，E-BioID系统的基本元件包括信号获取模块12、信号处理模块14、和输出模块16，这些模块在一个壳体内实现。在另一优选实施例中，对本地获得的电生物信号进行远程分析可通过分离用于信号获取、处理和输出的功能元件来实现。结合本说明书并根据本领域中已经众所周知的原理和技术，本领域技术人员可以轻易地实现图1所示的每个部件。
图2示出E-BioID系统中信号获取模块12的优选构造形式。数据获取模块优选地包括一对传感器22、前置放大器24、带通滤波器26和模数(A/D)转换器28。结合本说明书并根据本领域已知的原理和技术，本领域技术人员可以轻易地实现这些部件中的每个部件。
传感器22可以是能够检测心跳图形的任何类型的传感器，例如可以是作为“附件’’连接到标准计算机键盘上的金属板传感器。对象(subject，又称主体)仅需要用两个手指触摸传感器。
图3示出E-BioID系统中信号处理模块14的优选元件。信号处理模块优选包括数字信号处理器(DSP)32、双端口Ram(DPR)34、电可擦除可编程只读存储器(E2PROM)36和I/O端口38。结合本说明书并根据本领域中已经众所周知的原理和技术，本领域技术人员可以轻易地实现这些部件中的每个部件。信号处理模块14经由端口38连接到信号获取模块12和输出模块16。
在可选实施例中，通过适当地编程，可以在个人计算机上执行信号处理模块，该信号处理模块是一种灵活的计算平台，允许系统直接集成到家庭、办公室或研究所/公司环境中的现有计算设施。
输出模块16优选包括诸如LCD或CRT监控器等专用显示装置，可包括用于激活外部电气装置(诸如锁定机构)的继电器。可选地，输出模块可以包括用于将识别结果转播到远程站点以采取进一步行动的通信线。
信号获取、处理和分析
以简单的方式获取生物电信号或心跳信号，其中指示对象触摸两个金属板22数秒钟。金属板把生物电信号传导到放大器24，放大器24把生物电信号放大到理想的电压范围。在一优选实施例中，电压范围是0伏至5伏。
放大信号通过滤波器26除去位于优选频率范围4Hz-40Hz以外的部分。可选地，更宽的范围0.1Hz-100Hz可以结合陷波滤波器使用，以抵制电源频率干扰(50/60Hz)。优选用12-比特的A/D转换器28在优选为约250Hz的采样频率上进行信号的数字化。
在模块14中，信号被‘R’峰值量级标准化，以说明与外来的电属性最有关的信号量级变化。标准化的数据被转换成电生物签名(electro-biometric signature)，该签名与预储存的电生物签名模板比较。比较的结果被量化，可选地被分配一个置信水平值，然后传送到输出模块16，该输出模块16向E-BioID系统的用户提供一个识别反馈，也可以启动诸如锁或警报器等外部装置、类似网络登录确认这等虚拟装置、或通信线路。
在另一实施例中，E-BioID系统作为一种完全集成的小型设备实现，其中很多功能部件在基于ASIC的系统上实现。
操作原理
生物识别需要将新获取的生物签名与已记录的或登记的生物签名模板数据库内的模板进行比较。这需要系统进行两个阶段的操作：登记和识别。
登记阶段
在一优选实施例中，指示每个新对象用一只手的两个手指触摸两个金属板。在可选实施例中，对象可以用手或腿的其它部分触摸金属板。系统监控对象的脉搏数(pulse rate，又称脉搏率或脉搏速率)并开始记录，优选持续至少20秒。根据所要求的精度级，可以使用更短的时间间隔。一旦记录完成，则系统进行自我测试，以通过比较从所注册的段的两个部分得到的至少两个生物签名，验证签名的一致性。两个部分可以是两个半个、或两个更大的、重叠的段。两个部分用于获得两个生物签名。如果自我测试的结果成功，则那个对象的登记完成，如果不成功，则重复该过程。成功的记录用于构造一个心电信号或一系列的心电信号，这些信号被添加到心电信号数据库中。
通过消除参于数据集的所有对象所共有的特征，由此增强对象专有的鉴别特征，将心电信号转换成一组电生物签名模板。
在一优选实施例中，系统创建了一个总-平均心电模板，通过同步平均整个对象池的标准化心电信号计算得出该模板。总-平均模板代表上面提到的共同特征，因此把总-平均从每个心电信号中减去，产生一组不同的对象特有的电生物模板签名。在可选实施例中，可以使用其它用于消除共同特征的装置，诸如主分量分析或子波分解。
在另一优选实施例中，将数据库划分成几个子集，以最大化子集内部的相似性和子集之间的差异性，产生几个不同的总-平均。可以使用诸如线性分类器、贝氏分类器、模糊分类器或神经网络等标准的图形分类方案来执行分成子集的划分。分成子集在大型数据库的情况下用于简化和缩短搜索过程，并确保总-平均作为一种心电信号中相似性的适当表示的有效性。
图4示出从由20个参与数据库的对象组成的池中构造出的总-平均的例子。
图5示出10个心电信号的实例，图6示出通过消除数据库中所有对象的共同特征从上面的心电信号获得的电生物模板特征。特别地，通过将图4的波形从图5对应的信号中减去获得图6的每个签名。将观察到，虽然原始的心电信号是非常相似的，但所得到的电生物签名呈现出显著的差异。已发现这些差异反映了固有的唯一心电(信号)差异，这种差异成为E-BioID系统的识别能力的基础。
识别阶段
在识别阶段，对象与系统以一种类似于登记阶段的方式进行交互，然而几秒钟量级的更短的记录时间是足够的。
在优选实施例中，系统执行验证程序(封闭搜索)：系统处理所获得的信号，形成电生物对象签名，根据脉搏数调整签名，并把经过调整的电生物签名与对象被登记的电生物签名模板进行比较。
在另一优选实施例中，系统执行鉴别程序(开放搜索)：系统对整个或部分数据库进行重复的比较过程，从而提供对匹配身份的鉴别。
比较过程
在一优选实施例中，通过计算电生物签名σj和电生物签名模板Φi之间的相关系数ρ进行比较，相关系数ρ如下所示：
Figure A0381805100181
相关系数被平方，保持其原始符号：η＝sign(ρ)*|ρ|2。在可选实施例中，可以根据诸如电生物签名之间的RMS错误等其它相似性量度进行比较。
根据操作模式(封闭搜索或开放搜索)，比较可产生一个或几个相关系数。在封闭搜索模式中，保持符号不变的平方相关系数(η)用于做出识别决定：一个大于预置阈值的值被认为是一个正的鉴别值或匹配值；边界线、接近阈值的值可表明需要扩展的或重复的记录。在开放搜索模式中，在最高的系数高于选定的阈值假设下，所有保持符号不变的平方相关系数中的最大的保持符号不变的平方相关系数产生最可能的对象鉴别值。
预置阈值从所要求的置信度获得；更高理想的置信度要求更高的阈值。在一实施例中，高于0.8的保持符号不变的平方相关值表示匹配，低于0.7的值表示不匹配。因此，高于0.8的符号保持的平方相关值可能被认为是真正的匹配，低于0.7的值可能被认为是不匹配。
图7上部的图表示出保持符号不变的平方相关值的分散绘图，用虚线表示阈值0.8。匹配(圆圈)和不匹配(星)之间清楚的分开是显而易见的。在其它两个图表内的柱状图提供了对E-BioID系统强大的识别能力的不同示意图，其中可以看出不匹配(值)集中在零值(不相关)周围，而匹配(值)稠密地分布在1.0(绝对相关)附近。
在可选实施例中，可以使用诸如多参数方案(例如模糊逻辑方案)等更加复杂的决策方案，这种方案使用了不止一种距离量度；例如，从分段的数据分析获得多个相关值。
在一优选实施例中，系统通过在心电信号发生变化时把心电信号添加到对象的数据库文件随时间提高它的性能。在随后的识别中，系统处理新获得的信号，计算脉搏数，形成电生物对象签名，选择所登记的具有最相似的脉搏数的电生物签名模板，把新电生物签名与所选择的登记的电生物签名模板进行比较。
在另一优选实施例中，系统使用在长期系统操作中获得的信号跟踪登记的对象心电信号的可能变化，如果发生一致的变化，则自动调整所登记的信号来反映这些变化。这种跟踪过程补偿心电信号在长时期的逐步变化，但不补偿类似那些结合临床心脏条件中所期望的快速而急剧的变化。在另一实施例中，这种急剧的变化可以报告给对象，表明需要进行医生诊断。
实例：登记算法
以下是一个登记阶段的算法实例：
i.令xi(n))表示第i个新对象的20秒250Hz的数字化样本，其中n表示离散的时间单位。
ii.在频率范围为4Hz-40Hz内带通过滤xi(n)。
iii.被过滤的信号表示为yi(n)。
iv.将‘R’峰值识别为定位点，搜索被过滤的信号yi(n)以寻找QRS复合体。
v.被过滤的信号yi(n)被保持或反相以获得正‘R’峰值。
vi.被鉴别的QRS复合体被计数以建立一个平均脉搏数读数PRi。
vii.在每个‘R’定位点之前取50个样本和之后取90个样本，将被过滤的信号yi(n)围绕定位点分段。
viii.每一数据段被‘R’定位点的幅度标准化。
ix.该段围绕定位点对齐且被平均以产生对象的心电信号，用si(n)表示。
x.根据平均脉搏数PRi以及通过根据脉搏数标准化‘P’和‘T’等待时间来调整对象的心电信号si(n)。所调整的心电信号用vi(n)表示。
xi.根据脉搏数调整的对象的心电信号vi(n)被添加到数据库，且被导入总-平均T(n)。
xii.通过把总-平均T(n)从储存在系统数据库中的根据脉搏数调整的心电信号的每一个减去来构造一组电生物签名Φi。
实例：识别算法
以下是一个识别阶段的算法例子：
i.令xj(n)表示被测试的对象的10秒250Hz的数字化样本。
ii.在4Hz-40Hz的频率范围中带通过滤xj(n)。
iii.被过滤的信号表示为yj(n)。
iv.将R峰值用作定位点，搜索被过滤的信号yj(n)以寻找QRS复合体的位置。
v.被过滤的信号yi(n)被保持或反相，以获得正‘R’峰值。
vi.被鉴别的QRS复合体被计数以建立一个平均脉搏数读数PRj。
vii.在每个定位点之前取50个样本和之后取90个样本，将过滤的信号yj(n)围绕定位点分段。
viii.该段围绕定位点对齐且被平均以产生对象的心电信号，用sj(n)表示。
ix.根据平均脉搏数PRj标准化对象的心电信号sj(n)。根据脉搏数调整的对象的心电信号用vj(n)表示。
x.通过把总-平均T(n)从根据脉搏数调整的心电信号vi(n)减去来构造电生物签名σj。
xi.电生物签名σj和所有登记的电生物签名Φi之间的相关系数被计算和平方，且保持它们的原始算术符号。
xii.选择最大的保持符号不变的平方相关值，并将其与预置阈值进行比较。
xiii.如果所选择的最大的保持符号不变的平方相关值大于预置阈值，则表明正确匹配，从而鉴别出对象。
因此，用于电生物身份识别的心电信号的获取、处理和分析的方法和装置可包括以下登记和识别步骤的任何子集：
登记
获取、数字化和储存来自对象的心电信号；
a.形成心电信号数据库；
b.基于心电信号的相似性把模板数据库划分成几个子集；
c.构造一个或多个总平均；
d.得到对象特有的电生物签名。
识别
验证
将新捕获的电生物签名与对象特有的登记的电生物签名模板进行比较；
e.进行新捕获的对象的电生物签名与相关的存储的电生物签名模板的相关分析和置信分析；
f.识别结果的显示和注册(registration)和/或物理的或虚拟的本地/远程机构的启动。
鉴别
将新捕获的电生物签名与数据库中的所有电生物签名模板进行比较；
g.进行新捕获的对象的电生物签名与所储存的所有电生物签名模板的相关分析和置信分析；
h.识别结果的显示和注册和/或物理的或虚拟的本地/远程机构的启动。
特定实施例的上述描述将如此充分地揭示本发明的一般特性，以使其他人可以通过运用目前的技术容易地更改和/或使这种特定的实施例适应于各种应用，而没有不适当的实验以及没有脱离一般的概念。所以这种适应和更改应该而且意图是在所披露的实施例的等价物的含义和范围内被理解。应该明白，本文所使用的措词或术语目的是为了描述而不是限制。用于执行各种披露的功能的装置、材料和步骤可以不脱离本发明而采取多种其它形式。
因此，如上面的说明书中和/或所附的权利要求书中所表达的，这种“做...的装置”和“用于...的装置”或任何方法步骤语言随后有一功能性的声明的表达目的是定义或包含任何结构元件、物理元件、化学元件或电子元件或结构，或任何方法步骤。这些可能现在或将来存在，执行所叙述的功能，无论是否精确地等价于上面说明书中披露的实施例，也就是说，用于执行相同功能的其它装置或步骤也可以使用；目的在于给予这种表达最广泛的解释。

Claims (28)

1.一种用于识别个体的方法，包括：
通过形成特定个体的心跳图形的表示和所储存的多个个体的心跳图形的共同特征的表示之间的差异，生成和储存用于识别所述特定个体的第一生物签名；
在所述生成步骤之后，获得所选定的个体的心跳图形的表示，并且，通过形成所选定的个体的心跳图形和所储存的多个个体的心跳图形的共同特征的表示之间的差异，生成第二生物签名；以及
将所述第二生物签名和所述第一生物签名进行比较，以确定所选定的个体是否是所述特定个体。
2.根据权利要求1所述的方法，其中：
所述生成和储存步骤包括：通过形成每个个体的心跳图形的表示和所储存的心跳图形的共同特征的表示之间的差异，生成和储存多个第一生物签名，每个第一生物签名均用于识别相应的个体；以及
相对于每个所述第一生物签名执行所述比较步骤。
3.根据权利要求2所述的方法，包括准备步骤：获得多个个体的心跳图形的表示，以及从至少一个选定数量的表示中得到并储存多个个体的心跳图形的共同特征的表示。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述得到并储存多个个体的心跳图形的共同特征的表示的步骤包括：得到和储存心跳图形的共同特征的多个表示，每个心跳图形均来自由多个个体组成的各个不同的组。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述得到和储存多个个体的心跳图形的共同特征的表示的步骤包括：生成多个个体的心跳图形的平均。
6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述得到和储存多个个体的心跳图形的共同特征的表示的步骤包括：执行主分量分析或子波分解之一。
7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述比较步骤包括：使所述第二生物签名与所述多个第一生物签名中的每个第一生物签名相关，并识别所述多个第一生物签名中与所述第二生物签名最相关的第一生物签名。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述相关步骤包括获得与每个第一生物签名相关的相关系数，所述比较步骤进一步包括把与所识别的第一生物签名相关的相关系数与相关系数阈值比较。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述比较步骤包括：使所述第二生物签名与所述第一生物签名相关，以获得相关系数；将与所识别的第一生物签名相关的相关系数与相关系数阈值比较。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成和储存第一生物签名的步骤包括：在本地数据库中储存所述签名。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成和储存第一生物签名的步骤包括：在远程数据库中储存所述签名。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得所选定的个体的心跳图形的表示的步骤包括：补偿所选定的个体的脉搏数与所选定的脉搏数的偏差。
13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得所选定的个体的心跳图形的表示的步骤包括：获得心跳图形的多个表示。
14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成和储存特定个体的第一生物签名的步骤包括：在一段时间内获得特定个体的心跳图形的多个表示，并分别从特定个体的心跳图形的多个表示中的相应一个生成连续的第一生物签名。
15.用于识别个体的装置，包括：
生成和储存装置，用于通过形成特定个体的心跳图形的表示和所储存的多个个体的心跳图形的共同特征的表示之间的差异，生成和储存用于识别特定个体的第一生物签名；
获得装置，用于在所述第一生物签名已经产生且被储存后，获得所选定的个体的心跳图形的表示，并且通过形成所选定的个体的心跳图形和所储存的多个个体的心跳图形的共同特征平均的表示之间的差异，生成第二生物签名；以及
比较装置，用于把所述第二生物签名和所述第一生物签名进行比较，以确定所选定的个体是否是特定个体。
16.根据权利要求15所述的装置，其中：
所述生成和储存装置包括用于生成和储存多个第一生物签名的装置，用于通过形成每个个体的心跳图形的表示和所储存的心跳图形的共同特征的表示之间的差异，生成和储存多个第一生物签名，每个第一生物签名均用于识别相应的个体；以及
所述比较装置相对于所述多个第一生物签名中的每个第一生物签名被执行。
17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述生成和储存装置包括：表示获得装置，用于获得多个个体的心跳图形的表示；以及表示得到装置，用于从至少一个选定数量的表示中得到所储存的共同特征的表示。
18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述表示得到装置包括用于得到多个所存储的共同特征的表示的装置，每个表示均来自从各个不同的组。
19.根据权利要求16所述的装置，其中，所述比较装置包括相关装置，用于使所述第二生物签名与所述多个第一生物签名中的每个第一生物签名相关，并且识别所述多个第一生物签名中与所述第二生物签名最相关的第一生物签名。
20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述相关装置包括用于获得与每个第一生物签名相关的相关系数的装置；以及所述比较装置还包括将与所识别的第一生物签名相关的相关系数与相关系数阈值进行比较的装置。
21.根据权利要求15所述的装置，其中，所述比较装置包括：用于将所述第二生物签名与所述第一生物签名相关以获得相关系数的装置；以及用于将与所识别的第一生物签名相关的相关系数与相关系数阈值进行比较的装置。
22.根据权利要求15所述的装置，其中，所述用于识别个体的装置是下列其中之一：智能卡；护照；驾驶员的执照装置；生物登录识别装置；掌上操纵器；蜂窝嵌入式识别装置；防盗装置；ECG监控装置，电子银行装置，电子交易装置；宠物识别装置；物理访问装置；逻辑访问装置；以及结合ECG和指纹监控的装置。
23.根据权利要求15所述的装置，其中，所述用于识别个体的装置是一种用于远程登录以保护资源的生物登录识别装置。
24.根据权利要求15所述的装置，其中，所述用于识别个体的装置持续运行。
25.根据权利要求15所述的装置，其中，所述获得装置被构造成与所选定的个体的手或脚接触。
26.根据权利要求15所述的装置，其中，所述用于识别个体的装置设置在智能卡中，所述智能卡在成功识别后，能够运行一段有限的时间，然后失效，直到执行下一次成功识别。
27.根据权利要求15所述的装置，其中，所述用于识别个体的装置被构造成与加密密钥或数字签名结合操作。
28.根据权利要求15所述的装置，所述用于识别个体的装置被集成到手腕上所戴的手表中，在佩戴者的戴有手表的手腕和另一只手之间测量信号。
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