一种隔空动态手势用户身份认证方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于隔空动态手势的用户身份认证方法及装置，可用于非接触快捷用户身份认证，属于模式识别与身份认证技术领域。本发明专利技术对被认证人员进行单个动态手势的视频采集并预处理；合成超级匹配模板，获得DTW的匹配值；对匹配值进行认证判断，即将采集到的动态手势与所有认证人员之前获取的模板进行比对，若二者偏差值高于标准阈值，提示此用户为未授权用户；若低于标准阈值，将其继续与设定值阈值进行比对，若二者偏差值低于设定阈值，判断用户认证通过；若二者偏差值高于设定阈值时，判断用户认证不通过。本发明专利技术提供的是一种非接触隔空的用户认证方式，在安全验证、医学防尘、游戏安全登录等领域中有着广泛的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于模式识别与身份认证
，更具体地说，涉及一种基于Kinect传感器的隔空动态手势用户身份认证方法及装置。
技术介绍
身份认证是身份安全识别系统确认操作者的真实身份与其声明的身份是否相符的过程。也就是首先事先录入所有合法用户信息。然后进入测试阶段，当一个新用户进入系统时，他需要先声明其身份，然后进行认证匹配，如果匹配结果表明他不属于其声明用户，则提示“该用户为入侵用户”。目前，身份认证的主要方式分为基于用户名/密码、IC卡认证、动态口令、传统生物特征等。基于用户名/密码方式的身份认证在目前任然大量被使用，它是一种事先给识别装置设置一个密码，当需要进行身份识别时，我们就输入设定的密码即可完成身份的认证，该方式的身份认证主要用在电脑解锁，QQ密码登陆等。但是基于用户名/密码用户身份认证的最大缺点是密码极易丢失，为了密码的安全性，往往会不断的更换密码，对于不同的需要身份认证的情景，我们往往会设置不同的密码，这对于密码的记忆以及维护是十分不便的。常用的基于IC卡的身份识别是给用户一张IC卡，该卡可以用来身份认证以及购物消费，主要使用场所是学校的学生卡，购物卡。该方法最大的缺点是易丢失，与此同时，将会面临着极大地安全隐患。常用的基于动态口令方式的身份认证是一种基于用户名/密码方式的完善，主要目的是增强安全性和帮助记忆，它的工作原理是让用户的密码按照时间或使用次数不断动态变化，每个密码只使用一次的方式进行身份认证，但是如果客户端硬件与服务器端程序的时间或次数不能保持良好的同步，就可能发生合法用户无法登陆的问题，并且用户每次登录时还需要通过键盘输入一长串无规律的密码，一旦看错或输错就要重新来过，用户的使用非常不方便。基于传统生物特征的方式是一种使用如：人脸、指纹、虹膜等进行身份认证的方式。生物特征是目前最为方便、安全的身份识别技术，它辨识的是人身的固有特征，不需要身外的其他标识物。然而基于这些生物特征的用户身份认证仍存在一些问题：人脸属于一种公开信息，人们很容易获取，加上目前3D人脸制作技术被提出，基于人脸识别的安全问题不断被质疑。指纹识别在手机上大量使用，受到广大用户的青睐，但是由于指纹极易保留在物体表面，窃取指纹信息极其容易，所以安全隐患很大，另外，指纹识别是一个触碰时识别，如果录入指纹的手指皮肤出现破损，识别基本很难实现。虹膜识别是一个安全系数高的身份认证方式，但是繁琐的识别过程限制了该方式的推广，识别时，我们需要将自己的眼睛对着摄像头，让其捕获黑眼珠，捕获黑眼珠是个极其复杂的过程，在一些需要反复进行身份认证的场景下，很显然虹膜识别是不可取的。用户动态手势包含两种类型的信息：一种是用手势本身所表达的含义(GMI)；另一种是隐藏的动态生物特征信息(DBCI)。对于不同的用户，执行同一个手势动作，GMI基本上是相同的，但是DBCI是不同的。使用动态手势中蕴含的独特的、不可模仿的信息来进行身份认证，具有安全，方便，无触碰等优势。考虑到基于传统生物特征进行身份认证所存在的安全隐患和繁琐的识别过程，使用动态手势进行用户身份认证成为了近几年的研究热点。经检索，中国专利号ZL201310358968.7，专利名称：一种基于动态手势的身份认证方法；该申请案利用智能手机加速度传感器获取手势执行时的动态信息，采用结合放宽端点限制和提前终止的DTW方法对手势动态信息进行匹配认证。解决了手势序列间因端点不对齐而引起的认证失败问题，同时也利用弯折斜率限制和提前终止策略减少了计算量。该申请案的核心思想是使用手机自身携带的传感器获取用户执行时的加速度，通过将预处理的样本输入改善的DTW算法进行匹配并进行身份认证，其认证过程是一个触碰式的过程，旨在使用智能手机手势的加速度动态信息进行身份认证，该申请案的数据采集方式、获取的数据信息和技术实施方案均适用于手机，在安全验证、医学防尘、游戏安全登录等领域中应用有其局限性。
技术实现思路
1.专利技术要解决的技术问题本专利技术的目的在于克服基于传统生物特征的身份识别技术存在安全隐患和识别繁琐的不足，提供了一种隔空动态手势用户身份认证方法及装置；本专利技术使用Kinect隔空采集动态手势运动的轨迹信息并完成身份认证，采用合成超级匹配模板和对匹配结果均值化DTW高效算法，首先对测试数据样本进行预处理，对每个动态手势制作3个超级匹配模板，身份匹配时将这3个超级模板同测试样本的DTW匹配结果均值作为该手势最终匹配结果，本专利技术能够有效的提高身份认证精度，获得理想的身份认证效果。2.技术方案为达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为：本专利技术的一种隔空动态手势用户身份认证方法，其步骤为：步骤一、通过训练确定用户动态手势视频的开始帧与结束帧；步骤二、采集用户动态手势样本，每个手势采集9个样本，对采集样本数据进行预处理，然后，将每个手势的9个样本以3个为一组合成一个超级模板，获得的超级模板构成模板数据库；步骤三、采集用户测试样本并进行预处理，然后将测试样本同模板数据库中超级模板运用DTW算法进行匹配，依据匹配结果进行用户身份认证。更进一步地，使用Kinect传感器采集用户动态手势视频数据，捕获用户全身的骨架，并对骨架25个节点进行标号，所述25个节点为：脊底、脊中、脖子、头盖、左肩、左肘、左手腕、左手、右肩、右肘、右手腕、右手、左臀、左膝、左脚踝、左脚、右臀、右膝、右脚踝、右脚、肩膀、左指尖、左拇指、右指尖、右拇指。更进一步地，步骤一中将采集的动态手势视频以帧为单位将图片和节点位置数据保存起来，分别给左手、右手、双手设置参数，参数设置规则为：如果当前帧为静止，即将该帧标记为“000”，如果当前帧为左手运动，当前帧被标记为“100”，如果当前帧为右手运动，当前帧被标记为“010”，如果当前帧为双手运动，则标记为“111”，将标记好的样本放入神经网络中进行训练，判断当前帧是运动帧还是静止帧；在此基础上，以前30帧有25帧为静止帧作为运动开始标志，并开始采集数据，同时设置运动过程中出现连续10帧为静止帧作为结束标志。更进一步地，步骤二和步骤三所述的对采集视频数据进行预处理，包括归一化和平滑去噪；其中，数据归一化的具体处理方法如下：骨架结构的每个节点都有一个3维位置坐标(x,y,z)，设定变量表示某个动态手势g在时间帧为t第i个节点位置的坐标信息，表示如下：将每个节点的位置数据减去脊椎节点的位置坐标，得到节点相对位置坐标，表示如下：最后获取脖子到脊椎的距离，用上述所有的节点相对位置除以该脖子到脊椎的距离，作为归一化的样本数据，设变量表示某个动态手势g在时间帧为t第i个节点位置的归一化坐标，表示如下：更进一步地，数据归一化后，再进行光滑去躁处理，光滑去躁以帧为单位，前2帧和最后2帧的数据保持不变，其他帧的数据作如下处理：设定变量Pt表示第t帧的归一化数据，从第三帧开始选取连续5帧节点(Pt-2，Pt-1，Pt，Pt+1，Pt+2)，得到方差：δ＝max(∑(||pt-1-pt||+||pt-2-pt-1||),∑(||pt+1-pt||+||pt+2-pt+1||))然后，设定一个变量dt表示第t帧与第t-1帧归一化数据的欧式距离：接着，引进高斯公式，对dt进行处理，高斯公式如下：平滑去噪处理公式如下：更进一步本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种隔空动态手势用户身份认证方法，其步骤为：步骤一、通过训练确定用户动态手势视频的开始帧与结束帧；步骤二、采集用户动态手势样本，每个手势采集9个样本，对采集样本数据进行预处理，然后，将每个手势的9个样本以3个为一组合成一个超级模板，获得的超级模板构成模板数据库；步骤三、采集用户测试样本并进行预处理，然后将测试样本同模板数据库中超级模板运用DTW算法进行匹配，依据匹配结果进行用户身份认证。

【技术特征摘要】
1.一种隔空动态手势用户身份认证方法，其步骤为：步骤一、通过训练确定用户动态手势视频的开始帧与结束帧；步骤二、采集用户动态手势样本，每个手势采集9个样本，对采集样本数据进行预处理，然后，将每个手势的9个样本以3个为一组合成一个超级模板，获得的超级模板构成模板数据库；步骤三、采集用户测试样本并进行预处理，然后将测试样本同模板数据库中超级模板运用DTW算法进行匹配，依据匹配结果进行用户身份认证。2.根据权利要求1所述的一种隔空动态手势用户身份认证方法，其特征在于：使用Kinect传感器采集用户动态手势视频数据，捕获用户全身的骨架，并对骨架25个节点进行标号，所述25个节点为：脊底、脊中、脖子、头盖、左肩、左肘、左手腕、左手、右肩、右肘、右手腕、右手、左臀、左膝、左脚踝、左脚、右臀、右膝、右脚踝、右脚、肩膀、左指尖、左拇指、右指尖、右拇指。3.根据权利要求2所述的一种隔空动态手势用户身份认证方法，其特征在于：步骤一中将采集的动态手势视频以帧为单位将图片和节点位置数据保存起来，分别给左手、右手、双手设置参数，参数设置规则为：如果当前帧为静止，即将该帧标记为“000”，如果当前帧为左手运动，当前帧被标记为“100”，如果当前帧为右手运动，当前帧被标记为“010”，如果当前帧为双手运动，则标记为“111”，将标记好的样本放入神经网络中进行训练，判断当前帧是运动帧还是静止帧；在此基础上，以前30帧有25帧为静止帧作为运动开始标志，并开始采集数据，同时设置运动过程中出现连续10帧为静止帧作为结束标志。4.根据权利要求1所述的一种隔空动态手势用户身份认证方法，其特征在于：步骤二和步骤三所述的对采集视频数据进行预处理，包括归一化和平滑去噪；其中，数据归一化的具体处理方法如下：骨架结构的每个节点都有一个3维位置坐标(x,y,z)，设定变量表示某个动态手势g在时间帧为t第i个节点位置的坐标信息，表示如下：Xi,tg=(xi,tg,yi,tg,zi,tg)]]>将每个节点的位置数据减去脊椎节点的位置坐标，得到节点相对位置坐标，表示如下：Xcenter,i,tg=(xi,tg-xspine,tg,yi,tg-yspine,tg,zi,tg-zspine,tg)]]>最后获取脖子到脊椎的距离，用上述所有的节点相对位置除以该脖子到脊椎的距离，作为归一化的样本数据，设变量表示某个动态手势g在时间帧为t第i个节点位置的归一化坐标，表示如下：Xnorm,i,tg=Xcenter,i,tg||Xcenter,neck,tg-Xcenter,spine,tg||.]]>5.根据权利要求4所述的一种隔空动态手势用户身份认证方法，其特征在于：数据归一化后，再进行光滑去躁处理，光滑去躁以帧为单位，前2帧和最后2帧的数据保持不变，其他帧的数据作如下处理：设定变量Pt表示第t帧的归一化数据，从第三帧开始选取连续5帧节点(Pt-2，Pt-...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘恒，陶明俊，
申请(专利权)人：安徽工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34