[發明專利]步態身份識別方法及系統

在審

• 申請號: 201710136803.3
• 申請日: 2017-03-09
• 公開（公告）號: CN107016346A
• 公開（公告）日: 2017-08-04
• 發明（設計）人: 陳益強;于佃存;彭曉暉;焦帥;李嘯海;鐘習
• 申請（專利權）人: 中國科學院計算技術研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F21/32
• 代理公司: 北京泛華偉業知識產權代理有限公司11280
• 代理人: 王勇,蘇曉麗

技術領域

本發明屬于人機交互、模式識別以及普適計算等領域，尤其涉及基于步態分析的身份識別方法。

背景技術

近年來隨著智能終端設備特別是智能手機的普及，智能手機設備中用戶隱私數據以及支付環境的安全性越來越引起我們的重視。傳統的身份驗證主要采用如密碼、聲音、指紋、虹膜或人臉等。這些方法相互配合能很好的保護用戶的隱私信息，但是這一些方法都需要用戶顯式操作或者對設備與環境有特殊的要求。隨著人機交互變得復雜，用戶體驗卻在降低。智能手機中有很多APP為了提高用戶體驗而提供記住密碼或自動登陸功能等，這又使得用戶信息暴露在風險之下。如何在確保這些數據安全的同時，又能給用戶提供友好便捷的交互方式已經成為越來越突出的問題。

步態作為一種新的身份識別與驗證方式越來越受國內外研究人員的關注。基于步態的身份識別技術能夠在非侵入的情況下對用戶的身份進行識別，避免用戶重復進行身份認證如輸入密碼、錄入指紋以及人臉掃描等，提高了身份識別的隱蔽性，同時也提高了安全性。通過圖像進行步態分析的方法已經很成熟，但是由于受到圖像步態信息數據采集條件的約束，該技術的推廣使用受到了嚴格的限制。利用加速度傳感器和/或陀螺儀采集到的數據進行步態分析是典型的非侵入式步態分析方法。這些類型的傳感器設備通常作為基礎設備內嵌在智能手機中，所以通過智能手機來進行步態分析的方法能很方便地進行推廣普及。然而現有的基于智能手機的步態身份識別的準確度受手機位置和擺放方向等因素的影響，例如，需要將手機放在特定的位置(例如腰部)；手機的擺放方向也受到約束等。這樣都極大限制了步態身份識別在手機風險控制上的應用與發展，因而，合理有效的利用手機內的設備進行步態分析的具有重大意義。

發明內容

因此，本發明的目的在于克服上述現有技術的缺陷，提供一種新的步態身份識別方法。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一方面，本發明提供了一種步態身份識別方法，包括：

步驟1)，從由用戶攜帶的智能終端獲取的加速度數據中提取與用戶當前行為相關的行為特征、與所述智能終端所在的位置相關的位置特征和與用戶步行姿態相關的步態特征；

步驟2)利用預先訓練好的行為識別模型根據所述行為特征來識別用戶當前行為；

步驟3)利用預先訓練好的位置識別模型根據所述位置特征和所識別的用戶當前行為來識別所述智能終端的當前位置；

步驟4)利用預先訓練好的步態識別模型根據所述步態特征、所識別的用戶當前行為和所述智能終端的當前位置來識別用戶的身份。

在上述方法中，還可以包括離線訓練所述行為識別模型、所述位置識別模型和所述步態識別模型的步驟，該步驟包括：

由所述智能終端采集當該智能終端位于志愿者身上的不同位置且參與者執行不同行為時的加速度數據；

從采集的加速度數據中提取與參與者當前行為相關的行為特征、與所述智能終端當前所在的位置相關的位置特征和與參與者步行姿態相關的步態特征，并給上述特征標注參與者當前的行為和智能終端的位置，其中所述步態特征還標注有參與者身份標識；

以經標注后的行為特征作為樣本數據來訓練所述行為識別模型；

以經標注后的位置特征和該位置特征對應的行為作為樣本數據來訓練所述位置識別模型；

以經標注后的步態特征和該步態特征對應的行為和位置作為樣本數據來訓練所述步態識別模型。

在上述方法中，還可以包括：

將步驟3)的識別結果及其相關的步態特征、用戶當前的行為和智能終端的當前位置作為新的樣本數據加入到用于訓練所述步態識別模型的樣本集中，以及

當該樣本集中新增的樣本數據達到設定的閾值時重新訓練所述步態識別模型。

在上述方法中，所述行為識別模型和所述位置識別模型可以采用隨機森林分類模型，所述步態識別模型可以采用在線順序極限學習機。

在上述方法中，采集加速度數據時所述不同行為可以包括走路、跑步及其他行為，所述智能終端的不同位置可以包括在手中、在胸前以及褲口袋中。

又一方面，本發明提供了一種步態身份識別系統，包括：

特征提取單元，用于從由用戶攜帶的智能終端獲取的加速度數據中提取與用戶當前行為相關的行為特征、與所述智能終端所在的位置相關的位置特征和與用戶走路方式相關的步態特征；

行為識別單元，用于利用預先訓練好的行為識別模型根據所述行為特征來識別用戶當前行為；