[发明专利]基于行为特征的微感智能身份认证方法

说明书

本发明提供一种精度较高，且用户体验较好的基于动态手势的智能身份认证方法。技术方案包括：1、样本训练部分，采集设定用户的若干次动态手势信息，最后形成训练样本；利用训练样本，计算判决模型和判决门限。2、身份认证部分，采集使用者的一次动态手势信息，作为待识别样本；计算待识别样本在判决模型下出现的概率，若概率大于判决门限，则认为该使用者为设定用户，反之，则判断该使用者不是设定用户。本发明创新性地提出了利用动态手势进行身份认证的方案，在保证较高的认证准确性的前提下，使认证过程更加简便。

技术领域

本发明涉及身份认证技术领域，具体而言是一种利用用户动态手势特征实现身份认证的方法。

背景技术

传统的基于第三方证明的身份识别系统(如身份证，IC卡等)，其安全性能较为脆弱，身份证明很容易被不法分子盗用或冒用。而基于生物特征的身份识别系统，虽然在安全性方面较基于第三方证明的身份识别系统而言有所提高，但其在使用的便捷性，工作的稳定性以及软硬件成本方面仍存在许多不足之处。

目前较为成熟的基于生物特征的身份认证系统主要有：基于指纹的身份认证系统[Peralta D,Galar M,Triguero I,et al.A survey on fingerprint minutiae-basedlocal matching for verification and identification[J].Information Sciences,2015,315(C):67-87.]，基于人脸的身份认证系统[Huang P,Gao G,Qian C,et al.FuzzyLinear Regression Discriminant Projection for Face Recognition[J].IEEEAccess,2017,5(99):4340-4349.]，基于虹膜的身份认证系统[Wakiyama K.iris imagepickup camera and iris authentication system:EP,EP1696382[P].2006.]。以基于指纹的身份认证系统为例，指纹的识别过程较为繁琐，需要用户在保证手指洁净的前提下对准采集设备按压，使用不便且识别成功率一般。另外，目前的一些技术已经能够比较容易地实现对他人指纹的冒用，基于指纹的身份认证系统的安全性受到了较大的挑战。此外，基于人脸的身份认证系统也存在类似的问题，人脸识别对用户的面部表情，配饰，以及光照条件都有较为苛刻的要求，识别成功率不高，而且人脸识别的方式很容易利用照片、录像等方式进行欺骗，安全性能较差。而基于虹膜的身份认证系统，需要用户的眼部贴近采集设备，使用不便，而且虹膜识别设备的硬件成本极高，很难大规模推广。

发明内容

本发明的目的是为设计一种精度较高，且用户体验较好的基于动态手势的智能身份认证方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

1、样本训练部分

采集设定用户的若干次动态手势信息，最后形成训练样本；

利用训练样本，计算判决模型和判决门限。

2、身份认证部分

采集使用者的一次动态手势信息，作为待识别样本；计算待识别样本在判决模型下出现的概率，若概率大于判决门限，则认为该使用者为设定用户，反之，则判断该使用者不是设定用户。

特别的，动态手势信息包括：动态手势在X、Y、Z三个方向的加速度和角速度；

特别的，计算判决模型和判决门限包括下述步骤：计算所有训练样本所对应的HMM(Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型)的平均值作为判决模型，计算所有训练样本在判决模型下出现的概率的平均值作为判决门限；

特别的，形成训练样本还包括下述步骤：利用Baum Welch算法计算每个样本所对应的HMM模型，及其在HMM模型下出现的概率。