跨数据集强泛化
一个无需复杂预处理的端到端深度模型，直接用多尺度光电容积描记信号实现个体识别，在跨数据集测试中保持高性能。
Riling, Wei · 徐晓刚 · Yue, Li · Yiyi, Zhang · Jun, Wang · Chen, Hanjie
Biomedical Signal Processing and Control 2024
端到端深度模型直接从多尺度PPG信号中学习判别性特征，避免了人工设计特征的局限。
在跨数据集测试中，模型对未知个体识别仍取得可比性能，不受采样率、种族和身体条件差异影响。
提出PPG增强生成多尺度信号，增加数据多样性，从而降低过拟合风险。