[发明专利]智能终端操作者年龄估计方法

权利要求书

1.智能终端操作者年龄估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取操作者手指在智能终端触摸屏上的触摸滑动信息；

S2：提取触摸滑动信息中的特征参数，包括滑动轨迹宽度、滑动轨迹长度、时间参数、压力参数；

S3：根据步骤S2提取的特征参数，计算滑动速度和触控力度；

S4：将年龄作为因变量，将步骤S1和步骤S2所得的滑动轨迹宽度、滑动速度、触控力度作为自变量，通过预先训练好的神经网络模型进行年龄估计，得到操作者的年龄估计值。

2.根据权利要求1所述的智能终端操作者年龄估计方法，其特征在于，所述步骤S2中时间参数信息包括：手指滑动时位于开始触点的时间T₁和位于最后触点的时间T₂。

3.根据权利要求1所述的智能终端操作者年龄估计方法，其特征在于，所述步骤S3中滑动速度的计算方法如下：

1)：获取手指滑动时位于开始触点的时间T₁和位于最后触点的时间T₂；

2)：计算手指滑动时间：T＝T₂-T₁；

3)：根据滑动轨迹长度L和手指滑动时间T，计算手指滑动速度：V＝L/T。

4.根据权利要求1所述的智能终端操作者年龄估计方法，其特征在于，所述步骤S3中触控力度的获取方法如下：

1)：获取每一时刻触摸点的压力值P_i；

2)：统计每个P_i出现的概率；

3)：将上一步得出的出现概率最高的P_i作为触控力度值。

5.根据权利要求1所述的智能终端操作者年龄估计方法，其特征在于，所述神经网络模型预先经过大量训练样本训练所得，训练步骤如下：

1)：建立用于计算年龄阶段值的神经网络初始模型，所述神经网络为三层神经网络，包括输入层、隐含层和输出层，各层的神经元个数分别为3、n和1；确定输入变量：滑动轨迹宽度信息x₁、滑动速度x₂和触控力度x₃，输出变量为年龄阶段值；初设各神经元之间的权重、隐含层和输出层各神经元的阈值、误差函数E、误差精度α；

2)：采集一个样本的三个因变量(x₁，x₂，x₃)，将三个因变量输入隐含层各神经元，根据步骤1)所设的权重和阈值，计算出隐含层各神经元的输出值，并将其输入到输出层神经元，计算出输出层神经元的输出值；

隐含层神经元输出模型：

输出层神经元输出模型：

i为输入层第i个神经元；

j为隐含层第j个神经元；

x_i为神经网络的输入值；

w_ij为入层神经元与隐含层神经元之间的权重；

o_j为隐含层神经元输出值；

w_j为隐含层神经元与输出层神经元之间的权重；

y为输出层神经元输出值；

θ_j、θ_j为神经元阈值；

f(x)是激发函数，

3)：输出层神经元根据误差函数计算输出误差；

输出误差：t为期望的输出目标值；

神经网络进行自学习，进行误差修正，修正权重和阈值；

4)：经过p个样本的训练，全局误差：m为第m个样本；

5)：判断全局误差是否达到误差精度α，是则结束算法；否则进入步骤2)进入下一轮训练学习；直到全局误差达到误差精度，得到最终的神经网络模型。

6.根据权利要求5所述的智能终端操作者年龄估计方法，其特征在于，通过神经网络模型分析可以得到四个阶段年龄值：第一阶段年龄值Y₁、第二阶段年龄值Y₂、第三阶段年龄值Y₃和第四阶段年龄值Y₄。

7.根据权利要求6所述的智能终端操作者年龄估计方法，其特征在于，

所述第一阶段年龄值Y₁：0～7岁；

所述第一阶段年龄值Y₂：8～15岁；

所述第一阶段年龄值Y₃：15～50岁；

所述第四阶段年龄值Y₄：50岁以上。