据DeepTech深科技公众号3月21日消息，澳大利亚新南威尔士大学的研究人员开发出一个多模态生物识别系统“DeepKey”。该系统包含用于屏蔽未授权受试者的无效ID过滤模块和用于并行识别受试者脑电图ID和步态ID的、基于注意力的递归神经网络（RNN）的识别模块，可利用脑电图（EEG）和步态信号双认证系统进行生物识别，以克服传统的单模态生物认证系统的局限性，更大程度地提高生物识别的准确性和风险防范，且对硬件依赖度低，在较少脑电波通道上依然能有效识别。该成果为进一步研究基于脑电和步态数据的多模态生物特征认证系统奠定基础。相关研究成果发表于《美国计算机学会智能系统与技术汇刊》期刊。

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