[發明專利]一種基于神經網絡的移動終端解鎖系統及其解鎖方法

在審

• 申請號: 201510690640.4
• 申請日: 2015-10-22
• 公開（公告）號: CN105373712A
• 公開（公告）日: 2016-03-02
• 發明（設計）人: 熊斌
• 申請（專利權）人: 上海斐訊數據通信技術有限公司
• 主分類號: G06F21/31
• 分類號: G06F21/31;G06N3/02
• 代理公司: 上海碩力知識產權代理事務所 31251
• 代理人: 郭桂峰

技術領域

本發明涉及通信技術領域，尤其涉及一種基于神經網絡的移動終端解鎖系 統及其解鎖方法。

背景技術

隨著科學技術的發展，現今智能移動終端，如手機等已然成為人們日常生 活中必不可少的必需品，而移動終端在使用的過程中，人們一般都會選擇對移 動終端進行鎖定，常見的解鎖方式包括：輸入密碼，屏幕滑動動作或屏幕劃過 有序的點位等，且在解鎖的過程中，一般來說，用戶都需要點擊開關或雙擊屏 幕，點亮移動終端屏幕再進入解鎖輸入操作實現對移動終端的解鎖。可以看出， 該解鎖過程并不能滿足現今人們追求的高用戶體驗的需求，甚至在一些場合， 這種繁瑣的解鎖過程會給人們帶來諸多不便。

雖然，現在也有一些諸如搖一搖的移動終端解鎖方法，但是這種解鎖方法 容易造成誤解鎖，并不準確。故，如何在保障解鎖正確率的同時盡可能提高用 戶體驗成為移動終端解鎖系統的一大課題。

發明內容

針對上述問題，本發明旨在提供一種基于神經網絡的移動終端解鎖系統及 其解鎖方法，其根據用戶預設動作進行訓練得到神經網絡，再對解鎖過程中用 戶輸入的檢測樣本進行判斷，不會出現誤解鎖。

本發明提供的技術方案如下：

一種基于神經網絡的移動終端解鎖系統，包括，相互連接的神經網絡模塊 和采樣模塊，所述神經網絡模塊根據所述采樣模塊采集的至少一個訓練樣本進 行無監督訓練得到神經網絡，所述移動終端解鎖系統將所述采樣模塊采集的檢 測樣本輸入所述神經網絡判斷是否滿足解鎖移動終端的條件。

優選地，所述神經網絡模塊為后向傳播神經網絡模塊，訓練得到的所述神 經網絡為后向傳播神經網絡。

后向傳播(BackPropagation，以下簡稱BP)神經網絡是1986年由Rumelhart 和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前 饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP神經網絡能學習和存貯 大量的輸入-輸出模式映射關系，無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。 它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾 值，使網絡的誤差平方和最小得到后向傳播神經網絡。

優選地，所述移動終端解鎖系統還包括分別與所述神經網絡模塊和所述采 樣模塊連接的濾波模塊，所述濾波模塊用于分別對所述訓練樣本和所述檢測樣 本進行濾波。

優選地，所述濾波模塊中包括相互連接的數字低通濾波器和數字卡爾曼濾 波器，所述數字低通濾波器用于分別濾去所述訓練樣本和所述檢測樣本中預設 頻率的干擾波動，所述數字卡爾曼濾波器用于對經過過濾的所述訓練樣本和所 述檢測樣本進行測量誤差的估計和糾正。

優選地，所述移動終端解鎖系統中還包括分別與所述濾波模塊和所述神經 網絡模塊連接的判斷模塊，所述判斷模塊將經過所述濾波模塊濾波的檢測樣本 輸入所述神經網絡，判斷經過濾波的檢測樣本與經過濾波的訓練樣本之差是否 在預設差值范圍之內，進而判定是否解鎖移動終端。

優選地，所述采樣模塊中包括6軸或9軸運動傳感器，所述6軸運動傳感 器包括三軸加速度傳感器和三軸角速度傳感器，所述9軸運動傳感器包括三軸 加速度傳感器、三軸角速度傳感器和三軸磁感應傳感器。

在本技術方案中，上述傳感器對包括x/y/z三個軸向上的加速度和角速度6 個采樣值不斷進行采集，形成上述的訓練樣本和檢測樣本。

一種基于神經網絡的移動終端解鎖方法，包括以下步驟：

S1采集至少一個訓練樣本；

S2根據所述訓練樣本進行無監督訓練得到神經網絡；

S3采集檢測樣本；

S4將所述檢測樣本輸入所述神經網絡判斷是否滿足解鎖移動終端的條 件。

優選地，在步驟S2中，具體包括以下步驟：

S21對所述訓練樣本進行濾波，

S22根據濾波后的所述訓練樣本進行無監督訓練得到神經網絡。

優選地，在步驟S4中，具體包括以下步驟：

S41對所述檢測樣本進行濾波；

S42將濾波后的所述檢測樣本輸入所述神經網絡；

S43判斷該經過濾波的檢測樣本與經過濾波的訓練樣本之差是否在預設 差值范圍之內，若在預設差值范圍之內，則解鎖移動終端；若不在預設差值范 圍之內，則不解鎖移動終端。