认知生物识别中的表征学习与模式识别：综述

认知生物识别研究如何利用生物信号进行身份识别以及认知、情绪状态识别；本文的主要贡献是提出统一分类框架，综述不同生物信号模态与应用中的方法进展。基于摘要分析，未取得论文全文。 作者指出，既有综述主要聚焦 EEG、ECG 等有限的模态，而本文旨在覆盖主要生物信号模态及其应用。其分类框架沿信号采集、预处理、表征学习和模式识别四个环节组织知识，尝试提供跨模态、跨应用的统一方法视角。这里的研究对象是认知生物识别，不宜将全部应用等同于 BCI，也不能将综述框架视为新的 EEG 解码算法。 作者还讨论了开放研究方向，以及构建可靠、安全的认知生物识别系统的未来前景。摘要未列出具体表征方法、分类算法、数据集、评估协议或量化结果，因此目前只能确认综述的组织范围与目标，不能判断各类方法的性能优劣或跨模态迁移效果。文献检索范围、纳入标准、各模态的覆盖程度，以及对被试内、跨被试、跨会话评估和安全性问题的具体讨论尚未验证。 对 EEG 研究的直接阅读价值在于，将身份识别与状态识别放在同一处理流程下考察，便于核对不同任务的采集条件、预处理和表征需求。摘要尚未提供可独立复现的方法机制或明确的迁移路径，故不据此提出新的 BCI 迁移实验，也不将作者所述跨领域知识转移目标视为已验证效果。