旨在探讨光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号的动力学特征对身份识别系统准确率的影响，并提出一种新的身份认证方法，以填补该领域对脉搏波信号动力学特征研究的空白。通过对脉搏波信号进行非线性混沌特性分析，重构其动力学系统的等价拓扑空间，并结合相空间重构技术与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)模型，构建脉搏波信号的建模、预测和身份认证框架。成功实现了基于PPG信号的身份认证，对采集数据和公开数据集进行分析，评估了所提方法的性能和泛化能力，结果表明该方法在身份识别准确率上优于既有方法。最后，证明了PPG信号的动力学特征在身份识别中的重要性，并展示了结合相空间重构和LSTM模型的有效性，进一步探讨了远程光电容积脉搏波描记法(remote photoplethysmography, rPPG)作为生物识别特征的应用潜力。