[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于窄帶射頻鏈路采樣的無(wú)源人體識(shí)別方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910170070.4
• 申請(qǐng)日: 2019-03-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109948481A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-06-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉佟;陳治明;崔晗;汪成龍;魏曉慧;曹建忠
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 惠州學(xué)院
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 廣州粵高專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 44102
• 代理人: 陳衛(wèi);練逸夫

本發(fā)明涉及一種基于窄帶射頻鏈路采樣的無(wú)源人體識(shí)別方法，包括步驟：通過(guò)多條射頻鏈路采集待識(shí)別行人行走所產(chǎn)生的生物特征信息相匹配射頻信號(hào)接收強(qiáng)度序列，對(duì)所有射頻鏈路的射頻信號(hào)接收強(qiáng)度序列融合得到融合射頻信號(hào)接收強(qiáng)度值矢量；將所述融合射頻信號(hào)接收強(qiáng)度值矢量分別與身份數(shù)據(jù)庫(kù)中的每一個(gè)高斯混合模型進(jìn)行最大似然概率估計(jì)匹配，并根據(jù)輸出概率值對(duì)待識(shí)別行人進(jìn)行身份識(shí)別。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建的多條多角度交織的射頻鏈路采樣獲取待識(shí)別行人行走所產(chǎn)生的生物特征信息，有效避免限定環(huán)境中用戶的強(qiáng)制配合和視覺(jué)隱私侵犯，顯著降低正確識(shí)別對(duì)光照、不同穿著衣物的依賴(lài)性，還具有非侵?jǐn)_、難隱藏和難偽裝等優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及射頻技術(shù)識(shí)別生物特征技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于窄帶射頻鏈路采樣的無(wú)源人體識(shí)別方法。

背景技術(shù)

目前，獲取人體固有生理結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)行為所表征的生物特征信息在識(shí)別認(rèn)證、刑事偵查及醫(yī)療診斷等領(lǐng)域具有重要的研究和應(yīng)用意義。從生物信息獲取手段方面來(lái)看，大量研究和應(yīng)用可以分為兩類(lèi)：接觸式和非接觸式。

在以傳統(tǒng)接觸式或者短距離接觸式獲取手段中，采集人體指紋、掌紋、虹膜等生物特征信息已經(jīng)證明能夠完美匹配個(gè)體特征并具有高精度識(shí)別，可以作為人體身份有效的特征標(biāo)記并在出入境管理和智能身份證等重要領(lǐng)域中得到了較大規(guī)模的應(yīng)用。此外隨著傳感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，還涌現(xiàn)出了地毯式步態(tài)、穿戴式步態(tài)、指關(guān)節(jié)識(shí)別和脈搏識(shí)別等一系列新興生物特征感知和識(shí)別技術(shù)。盡管如此，上述生物信息獲取方式存在限定環(huán)境和需要用戶配合的約束，而不可控環(huán)境和非用戶配合情況下的生物特征識(shí)別技術(shù)將有助于提升系統(tǒng)的易用性和適用范圍，因而更符合實(shí)際需求。

隨著視覺(jué)傳感設(shè)備向低功耗、微型化、低成本、高分辨率等方向發(fā)展，基于分布式相機(jī)采集人臉及步態(tài)等特征是常用的非接觸式生物信息獲取手段。其中，基于人體行走姿勢(shì)的感知技術(shù)已經(jīng)吸引了大量的研究，由于其具有非侵?jǐn)_、難隱藏和難偽裝等優(yōu)點(diǎn)。然而，采用視覺(jué)設(shè)備獲取步態(tài)特征的方法在大尺度監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下具有一些不可避免的局限性：首先，數(shù)據(jù)獲取的圖像或者視頻本身的時(shí)空冗余性，前景物體提取及信息壓縮是必要的用于數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸及存儲(chǔ)。其次，可視光學(xué)目標(biāo)提取會(huì)受光照的變化而產(chǎn)生不穩(wěn)定性，再次，基于視覺(jué)感知的模式會(huì)記錄目標(biāo)的圖像細(xì)節(jié)，這形成對(duì)私人隱私的侵犯，在很多場(chǎng)所是不能被使用者所接受的。在克服上述獲取手段缺點(diǎn)方面，大量研究者著手探索熱釋電紅外傳感器及其網(wǎng)絡(luò)化檢測(cè)環(huán)境中由于人體運(yùn)動(dòng)而引起的紅外輻射場(chǎng)的變化，進(jìn)而提取目標(biāo)人物行走的運(yùn)動(dòng)特征，用以身份識(shí)別及認(rèn)證。盡管如此，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中障礙物存在造成對(duì)目標(biāo)體的遮擋問(wèn)題依舊阻礙了其大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)化的應(yīng)用。

現(xiàn)有的基于射頻鏈路采樣獲取行人身份特征的技術(shù)限于平面分層法，將行人大致分為小腿、大腿和上肢部分進(jìn)行分別采樣并融合，采樣特征采用矢量量化或隱馬爾可夫模型進(jìn)行建模并識(shí)別決策。已有方法針對(duì)小型人群具有較好識(shí)別效率，但是較難分辨身高體態(tài)近似人群。此外在有遮擋情況下，識(shí)別率難以滿足需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術(shù)所述的不足，提供一種基于窄帶射頻鏈路采樣的無(wú)源人體識(shí)別方法。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于窄帶射頻鏈路采樣的無(wú)源人體識(shí)別方法，基于無(wú)源人體識(shí)別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括設(shè)置于行人路徑上的多個(gè)射頻節(jié)點(diǎn)，多個(gè)所述射頻節(jié)點(diǎn)輪流與其空間位置非共線的多個(gè)射頻節(jié)點(diǎn)進(jìn)行組播，形成多條射頻鏈路，多條所述射頻鏈路交織構(gòu)建成垂直于行人路徑的窄帶射頻傳感網(wǎng)；

所述方法包括如下步驟：

通過(guò)多條射頻鏈路采集待識(shí)別行人行走所產(chǎn)生的生物特征信息相匹配的射頻信號(hào)接收強(qiáng)度序列，對(duì)所有射頻鏈路的射頻信號(hào)接收強(qiáng)度序列融合得到融合射頻信號(hào)接收強(qiáng)度值矢量；

將所述融合射頻信號(hào)接收強(qiáng)度值矢量分別與身份數(shù)據(jù)庫(kù)中的每一個(gè)高斯混合模型進(jìn)行最大似然概率估計(jì)匹配，并根據(jù)輸出概率值對(duì)待識(shí)別行人進(jìn)行身份識(shí)別。