一种基于步态识别的手机身份验证方法技术

本发明专利技术公开了一种基于步态识别的手机身份验证方法。其实现方案是：先采集步态信号并变换、处理，然后提取步态周期和步态模式，确定特征向量矩阵后进行识别和验证步态。本发明专利技术通过对坐标系的转换，解决了手机在方向和位置上的不稳定性；通过消除噪声分量使得步态验证的准确性有所提高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于步态识别的手机身份验证方法
本专利技术涉及通信安全身份验证和生物特征识别领域，尤其涉及一种基于步态识别的手机身份验证方法。
技术介绍
目前手机中最常用的身份验证技术仍然依赖于传统的使用密码的方法，但这些技术并不是高效的,于是使用生物特征作为替代品如面部、指纹或在线签名等技术，近来已经在手机上广泛应用。但这些方法都存在着繁杂、遗忘、丢失泄露、被复制等问题，所以需要一种更加方便、有效、安全的身份验证技来保证手机通信安全。手机在方向和位置上存在着不稳定性，严重影响着步态识别。并且步态识别的准确率受到噪声影响。
技术实现思路
本专利技术目的在于解决手机身份验证的安全性问题，提出了一种基于步态识别的手机身份验证方法,同时解决了手机不稳定性问题和手机噪声影响步态验证准确率问题。为实现上述专利技术目的，本专利技术所提供的技术方案是：(1)坐标系变换法解决手机不稳定性问题：先得到n个手机传感器的加速度ai，旋转矢量Oi和重力gi，A、G、O分别为加速度、重力加速度和方向的矩阵，然后消除采样时重力对获取的加速度的影响，得到纯步态信号，并根据每个旋转矢量Oi得到旋转矩阵Ri，把不包含重力的加速度矢量转换到地球坐标系统，新加速度矢量ai为原加速度向量ai乘以相应的旋转矩阵Ri。接着将X轴和Y轴信号合成a(XY)，步态信号的幅度用另外的维度M表示为a(M)，最终，变换后的步态信号在Z、XY、M三个维度上表示。(2)小波变换阙值法消除在信号中的噪声分量：先把原始信号经过小波分解后得出各层的分解系数，即选择一个小波并确定所需的分解层次，对加速度进行分解，分解层次一般都为3到5层，然后对于各层分解系数的模与阙值比较之后再分别处理，最后对处理完的小波系数进行反变换，便得到去噪的小波信号。本专利技术有以下优点：1、步态具有难以伪造、很难受到干扰的特点。即使如果骗子可以记录真正用户的行走风格，伪造正品步态模式也是困难的。步态信号在用户走路时被隐形地捕获，并不被他人干预。所以，在安全级别不是过分严格的情况下，这一身份验证更加方便、安全。2、本专利技术提供了一种简单而有效的方法,手机在方向和位置上出现的不稳定性得到了解决。3、本专利技术消除了信号中的噪声分量，使得手机步态验证的准确性得到提高。附图说明图1为本专利技术所述的一种基于步态识别的手机身份验证方法流程图；图2为本专利技术所述方法中步骤一使用的手机在方向和位置上出现不稳定性情况示意图：(a)手机的坐标系、(b)错位、(c)迷失错误、(d)错位和定向障碍错误；图3为本专利技术所述方法中步骤三使用的步态周期示意图；图4为本专利技术所述方法中步骤三使用的函数波形图：(a)自相关函数，横坐标为归一化系数c，纵坐标为时间t；(b)检测到的在Z轴的标记点，横坐标为加速度m/s2，纵坐标为采样点数。具体实施方式如图1所示，本专利技术所述基于步态识别的手机身份验证方法的基本流程：获取步态信号、数据处理、步态提取、确定特征向量矩阵、识别和验证步态。具体按如下步骤：步骤一：获取步态信号。当手机在口袋、包、手中，步行时，手机在方向和位置上出现不稳定性，如图2所示。解决错位和定向障碍的问题，就能维持手机步态验证或识别系统在实际条件下的准确率。本专利技术提供了一个简单而又有效的解决错位和定向障碍问题的方法，策略是使步态信号总是在一个固定的坐标系统表示，该系统对设备的方向不敏感，即将代表步态信号的加速度矢量从不稳定移动坐标系统转变到一个稳定的系统。基于手机传感器的可用性，地球坐标系是进行步态数据采集最为有效的固定系统。(1-1)数据采集。如图2(a)所示，加速度计在三个正交轴的X,Y,Z轴作用于手机，并对手机进行检测。行走时加速度计输出的加速采样序列被认为是步态信号，每个采样信号是一个3维失量，各部分是作用于每个维度的重力和用户的运动力量的组合。用a表示加速度矢量，用a(X)表示在X轴上检测到的加速度的值，具体地：a＝(a(X),a(Y),a(Z))由加速度计的特点，原始加速度总是包括重力加速度部分。额外激活重力虚拟传感器，确定手机在步态捕获过程中重力加速度在三个坐标轴上的分量，以消除重力的影响，得到只含有个人纯步态信息的采样。重力传感器的输出是一个3分量的矢量。g表示重力加速度矢量，g(X)表示在X轴检测到的重力加速度的值，具体地：g＝(g(X),g(Y),g(Z))为解决错位和定向障碍问题，激活一个方向合成传感器，与加速度计、重力传感器一起监控手机的方向移动状态。方向传感器输出的是一个3分量的矢量，O表示方向传感器输出的方向向量，α,β,γ分别表示围绕手机X,Y,Z轴的旋转程度，具体地：o＝(α,β,γ)(1-2)步态信号变换。传感器检测一段时间后，得到n个手机传感器的加速度ai，旋转矢量oi和重力gi，相应地，令A、G、O分别表示n个手机传感器构成的加速度矩阵、重力加速度矩阵和方向矩阵，具体地：A＝[a1，…，ai，…，an]T∈Rn×3，G＝[g1，…，gi，…，gn]T∈Rn×3，步态信号的变换步骤如下：加速度包括重力加速度和步态信号对应的加速度，消除加速度中重力加速度的影响，得到纯步态信号的加速度，具体地：A＝A-G。根据每个手机传感器输出的方向向量oi得到旋转矩阵Ri，其中，Ri可以将加速度矢量从移动坐标系统转换到地球坐标系统，具体地：因此地球坐标系统中的纯步态信号的加速度矢量为ai＝aiRi，可以表示为：变换后的纯步态信号的加速度矢量是在地球坐标系中给出的，其中变换后Z轴表示垂直方向，垂直于地面，X轴和Y轴代表水平平面，平行于地面。用户可以在水平平面向任何方向步行，变换后X轴和Y轴上的步态信号是在同一个时刻捕获，所以不单独使用X轴和Y轴信号，使用X轴和Y轴合成信号a(XY)，具体地：a(XY)＝(a1(XY)，…，ai(XY)，…，an(XY))，其中，因此，步态信号的加速度矢量表示在地球坐标系上的2个维度。步态信号的幅度用维度M表示为a(M)，具体地：a(M)＝(a1(M)，…，ai(M)，…，an(M))，其中因此，步态变换后的步态信号加速度最终表示在3个维度上，具体地：步骤二：采集的数据处理。(2-1)线性插值，得到固定采样频率下的步态信号加速度。手机传感器获取加速度的采样速率不稳定，因此采用线性插值的方法对已获取的加速度进行处理，从而得到固定采样频率下的步态信号加速度。同时，由于手机操作系统的设计，加速度矢量、方向矢量以及重力加速度矢量一般不同时产生，但是错位和定向障碍问题在解决时需要这三种数据同时产生。因此，我们采用相同的线性插值方法对已获取的方向矢量和重力加速度矢量处理，即把经过线性插值的加速度采样所用的时间轴用作参考轴，来近似确定方向矢量和重力加速度矢量，进而获得具有相同采样速率的加速度、方向以及重力加速度。(2-2)消除噪声，恢复出有效的信号。手机传感器捕捉步态信号的过程中，由于错位、传感器的质量、鞋类的差异等因素的影响，获取的步态信号中不可避免地含有噪声。因此采用小波阈值收缩去噪法减弱信号中的噪声分量。小波阈值收缩去噪法的主要理论依据是：小波变换具有很强的数据去相关性，能够使信号的能量在小波域集中在少量的大的小波系数中,而噪声却分布在整个小波域，对应大量的数值小的小波系数。经小波分解后，信号的小波系数的幅值要大本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于步态识别的手机身份验证方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取步态信号；步骤二：采集的数据处理；步骤三：步态提取；步骤四：确定特征向量矩阵；步骤五：识别步态，进行手机身份验证。

【技术特征摘要】
1.一种基于步态识别的手机身份验证方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取步态信号；步骤二：采集的数据处理；步骤三：步态提取；步骤四：确定特征向量矩阵；步骤五：识别步态，进行手机身份验证。2.根据权利要求1所述基于步态识别的手机身份验证方法，其特征在于，步骤一中获取步态信号，按如下步骤进行：当手机在口袋中且步行时，手机在方向和位置上出现不稳定性，出现错位、迷失错误以及错位和定向障碍；基于手机传感器的可用性，以地球坐标系为基准来进行步态数据采集，使步态信号总是在一个固定的坐标系统表示，该系统对设备的方向不敏感，即将代表步态信号的加速度矢量从不稳定移动坐标系统转变到一个稳定的系统中；(1-1)数据采集，加速度计在三个正交轴的X,Y,Z轴作用于手机，并对手机进行检测；行走时加速度计输出的加速采样序列被认为是步态信号，每个采样信号是一个3维失量，各部分是作用于每个维度的重力和用户的运动力量的组合，用a表示加速度矢量，用a(X)表示在X轴上检测到的加速度的值，具体地：a＝(a(X),a(Y),a(Z))由加速度计的特点，原始加速度总是包括重力加速度部分，额外激活重力虚拟传感器，确定手机在步态捕获过程中重力加速度在三个坐标轴上的分量，以消除重力的影响，得到只含有个人纯步态信息的采样；重力传感器的输出是一个3分量的矢量，g表示重力加速度矢量，g(X)表示在X轴检测到的重力加速度的值，具体地：g＝(g(X),g(Y),g(Z))为解决错位和定向障碍问题，激活一个方向合成传感器，与加速度计、重力传感器一起监控手机的方向移动状态，方向传感器输出的是一个3分量的矢量，O表示方向传感器输出的方向向量，α,β,γ分别表示围绕手机X,Y,Z轴的旋转程度，具体地：o＝(α,β,γ)(1-2)步态信号变换，传感器检测一段时间后，得到n个手机传感器的加速度ai，旋转矢量oi和重力gi，相应地，令A、G、O分别表示n个手机传感器构成的加速度矩阵、重力加速度矩阵和方向矩阵，具体地：A＝[a1，…，ai，…，an]T∈Rn×3G＝[g1，…，gi，…，gn]T∈Rn×3加速度包括重力加速度和步态信号对应的加速度，消除加速度中重力加速度的影响，得到纯步态信号的加速度，具体有A＝A-G；根据每个手机传感器输出的方向向量oi得到旋转矩阵Ri，其中，Ri可以将加速度矢量从移动坐标系统转换到地球坐标系统，具体地：因此地球坐标系统中的纯步态信号的加速度矢量为ai＝aiRi，可以表示为：变换后的纯步态信号的加速度矢量是在地球坐标系中给出的，其中变换后Z轴表示垂直方向，垂直于地面，X轴和Y轴代表水平平面，平行于地面；用户可以在水平平面向任何方向步行，变换后X轴和Y轴上的步态信号是在同一个时刻捕获，所以不单独使用X轴和Y轴信号，使用X轴和Y轴合成信号a(XY)，a(XY)＝(a1(XY)，…，ai(XY)，…，an(XY))，其中步态信号的加速度矢量表示在地球坐标系上的2个维度；步态信号的幅度用维度M表示为a(M)，a(M)＝(a1(M)，…，ai(M)，…，an(M))，其中步态变换后的步态信号加速度最终表示在3个维度上，具体地：3.根据权利要求1或2所述基于步态识别的手机身份验证方法，其特征在于，步骤二中采集的数据处理，按如下步骤进行：(2-1)线性插值，得到固定采样频率下的步态信号加速度：手机传感器获取加速度的采样速率不稳定，因此采用线性插值的方法对已获取的加速度进行处理，从而得到固定采样频率下的步态信号加速度；由于手机操作系统的设计，加速度矢量、方向矢量以及重力加速度矢量一般不同时产生，错位和定向障碍问题在解决时需要加速度矢量、方向矢量以及重力加速度矢量这三种数据同时产生，采用相同的线性插值方法对已获取的方向矢量和重力加速度矢量处理，把经过线性插值的加速度采样所用的时间轴用作参考轴，来近似确定方向矢量和重力加速度矢量，进而获得具有相同采样速率的加速度、方向以及重力加速度；(2-2)消除噪声，恢复出有效的信号：手机传感器捕捉步态信号的过程中，由于错位、传感器质量差异等因素的影响，获取的步态信号中不可避免地含有噪声，采用小波阈值收缩去噪法减弱信号中的噪声分量；小波变换具有很强的数据去相关性，能够使信号的能量在小波域集中在少量的大的小波系数中，而噪声却分布在整个小波域，对应大量的数值小的小波系数；经小波分解后，信号的小波系数的幅值要大于噪声，然后就可以用阈值的方法把信号小波系数保留，而使大部分噪声的小波系数减为0；小波变换的具体方法是：将含噪信号在各尺度上进行小波分解，保留大尺度低分辨率下的全部小波系数；对于各尺度高分辨率下的小波系数，可以设定一个阈值，幅值低于该阈值的小波系数全部置0，高于该阈值的小波系数或者完整保留，或者做相应的收缩处理；最后将处理后获得的小波系数利用小波逆变换进行重构，恢复出有效的信号。4.根据权利要求1-3任一项所...

【专利技术属性】
技术研发人员：房善婷，朱洁，王思阳，
申请(专利权)人：陕西尚品信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61