[發(fā)明專利]一種基于特征遷移學習的轉換手勢識別到身份識別的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810762885.7
• 申請日: 2018-07-12
• 公開（公告）號: CN108960171B
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發(fā)明（設計）人: 劉恒;戴亮亮
• 申請（專利權）人: 安徽工業(yè)大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 安徽知問律師事務所 34134
• 代理人: 平靜;胡鋒鋒

本發(fā)明公開了一種基于特征遷移學習的轉換手勢識別到身份識別的方法，屬于模式識別和生物識別技術領域。本發(fā)明的主要步驟包括：步驟1、制作同時包含手勢類型標簽和用戶身份標簽的手勢訓練集；步驟2、構建手勢識別網(wǎng)絡和特征遷移網(wǎng)絡模型；步驟3、基于制作的數(shù)據(jù)集，訓練手勢識別網(wǎng)絡；步驟4、基于制作的數(shù)據(jù)集，訓練特征遷移網(wǎng)絡；步驟5、依據(jù)學習的特征遷移網(wǎng)絡模型參數(shù)，輸入一個動態(tài)手勢，識別出對應的用戶身份。本發(fā)明提出基于雙向門限循環(huán)網(wǎng)絡的手勢識別網(wǎng)絡，并采用特征遷移網(wǎng)絡將手勢識別轉換到身份識別，在信息安全、醫(yī)學防塵等領域有著廣泛的應用前景。

技術領域

本發(fā)明屬于模式識別與生物識別技術領域，更具體地說，涉及一種基于特征遷移學習的轉換手勢識別到身份識別的方法。

背景技術

隨著科技和信息的高速發(fā)展，社會安全和信息安全顯示出前所未有的重要性，人們急需一些快速有效的身份識別技術作為安全保障。已有的身份識別技術按照信息來源可以劃分為基于口令或標記的密碼技術和基于生物特征的生物識別技術。

基于口令的身份識別方法通過識別用戶預設的一組用戶名-密碼組合，判斷當前用戶的登入權限，如郵箱、微信、博客等電子賬號的登錄；基于標記的身份識別方法依賴于某種個人持有物品進行身份的識別，例如個人身份證、電子門禁卡等；基于生物識別技術的身份識別方法是指利用用戶本身所特有的一些生物特征確認其身份信息，生物特征主要分為靜態(tài)生物特征(如人臉、指紋、虹膜等)和動態(tài)生物特征(如步態(tài)、手勢、打字節(jié)奏等)。

以密碼技術為核心的身份識別方法存在著密碼難記憶、易丟失、易模仿等缺陷，不利于信息的保護。而目前主流的人臉識別、指紋識別等基于靜態(tài)生物特征的身份識別技術，隨著3D打印、指紋復制等相關技術的快速發(fā)展，存在著靜態(tài)生物特征被非法模仿盜用的風險，極大的威脅著用戶的信息安全。因此，近年來，出現(xiàn)一些基于動態(tài)生物特征的生物識別技術，例如步態(tài)識別、打字節(jié)奏識別、手勢身份識別等，這些身份識別方法通過區(qū)分運動行為方式來識別用戶的身份。相對于靜態(tài)生理特征，個體的行為特征是動態(tài)的、變化的，更加難以模仿和偽造。

相對于其它的動態(tài)生物特征，手勢作為已有的交互式語言，基于手勢的用戶身份識別的一大優(yōu)點在于手勢本身也能夠表達豐富的行為信息。這意味著一個單獨的動態(tài)手勢樣本不僅包含手勢本身表達的信息，同時還包含著用戶的身份信息。因此，基于動態(tài)生物特征的生物識別技術逐漸成為身份識別研究的熱門方向。然而，已有的大量手勢識別研究成果偏向于手勢類型的識別，忽略了手勢包含的用戶身份信息；少數(shù)對于手勢身份識別的研究，也僅僅是基于手工特征提取和模板匹配等傳統(tǒng)方法的探索，方法的實用性大大降低。

經(jīng)檢索，現(xiàn)有技術中關于手勢識別的技術方案已有很多，如中國專利申請?zhí)?01610544532.0，專利名稱：一種云環(huán)境下的智能手機用戶透明認證方法，該申請案包括以下步驟：(1)觸屏手勢數(shù)據(jù)采集；(2)原始手勢數(shù)據(jù)處理；(3)用戶手勢特征提取；(4)添加隨機樣本隱藏用戶個人數(shù)據(jù)；(5)模型訓練及參數(shù)輸出；(6)輸入觸屏手勢數(shù)據(jù)輸出判定結果。該申請案通過采用增量學習的方法來識別用戶觸屏手勢習慣以透明地認證智能手機的擁有者，保證了認證過程的安全性，但該申請案同樣沒有考慮手勢包含的用戶身份信息，雖然已能滿足手機用戶認證，但就方案整體來說仍有較大局限性。

基于以上分析，現(xiàn)有技術需要一種能夠將已有手勢識別技術轉換到身份識別任務中的方法。

發(fā)明內容

1.發(fā)明要解決的技術問題

本發(fā)明的目的在于克服上述手勢識別技術存在的問題，提供了一種基于特征遷移學習的轉換手勢識別到身份識別的方法；本發(fā)明通過利用雙向門限循環(huán)網(wǎng)絡，加強網(wǎng)絡對手勢特征的學習能力，并利用特征遷移的方法，將手勢識別模型學習到的動態(tài)手勢特征轉換到身份識別任務中，能夠有效地利用用戶的動態(tài)手勢識別出對應的用戶身份信息。

2.技術方案

為達到上述目的，本發(fā)明提供的技術方案為：