[发明专利]智能设备以及智能设备的用户身份验证方法和装置

说明书

本发明公开了一种智能设备以及智能设备的用户身份验证方法和装置，涉及数据处理技术领域，主要目的在于提高智能设备的用户身份验证的准确性以及实用性。本发明主要的技术方案为：采集智能设备中至少一类传感器的数据；利用行为识别模型处理所述至少一类传感器的数据，得到当前使用所述智能设备的用户的身份验证结果；其中，所述行为识别模型包括一个或多个基模型和一个融合模型，每一个传感器的数据由一个基模型处理或分别由多个对应不同机器学习算法的基模型处理，每一个基模型用于处理对应的一个传感器的数据，融合模型以各基模型的输出结果作为输入特征并输出所述身份验证结果；根据所述身份验证结果执行相应的操作。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种智能设备的用户身份验证方法及装置、一种智能设备、一种计算机可读存储介质和一种包括一个或多个计算装置和一个或多个存储装置的系统。

背景技术

随着可穿戴设备的普及，可穿戴设备的功能也更加的多元化，比如，早期的智能手环只是用于检测体温、心率等人体体征信息，运动量信息等，而现在的智能手环不仅可以检测人体体征信息和运动量，还可以根据这些信息向用户反馈一些用户设定信息，如热量消耗，推荐运动方式，运动时间等等，甚至有的可穿戴设备还能够实现一些设计用户个人信息的功能，如电子支付等，则这些功能的实现都是具有很强的用户针对性，也就是需要对使用可穿戴设备的用户进行身份验证后才可以实现。

然而，对于可穿戴设备而言，受到设备自身的体积、外形等因素，其身份验证的方式并不像手机、笔记本等设备一样丰富，比如，智能手环为了确保其轻便的可携带性，很多都不具有显示屏幕或者屏幕很小，因此，如果使用智能手环完成支付时，就无法通过密码或指纹等验证方式对用户身份进行验证。对此，很多可穿戴设备都是通过开通小额的免密支付方式解决，然而，这样并不能保证用户的财产安全，这也是大量用户不使用可穿戴设备进行支付功能的主要原因。而目前可穿戴设备的用户身份验证方式多是通过可穿戴设备内置的某种传感器检测使用者佩戴后的动作进行验证，但是，这种方式在识别准确率与用户使用体验上存在着天然矛盾，即如果要准确识别用户，就需要佩戴者在每次验证时都做出标准的验证动作，一旦动作不匹配，就会导致验证失败。而如果要向用户提供好的识别体验，就需要放宽动作的识别误差范围，如此，将很难保证佩戴者为用户本人，导致身份验证无法起到应有的作用。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种智能设备以及智能设备的用户身份验证方法和装置，主要目的在于提高智能设备的用户身份验证的准确性以及实用性。

为达到上述目的，本发明主要提供如下技术方案：

一方面，本发明提供一种智能设备的用户身份验证方法，具体包括：

采集智能设备中至少一类传感器的数据；

利用行为识别模型处理所述至少一类传感器的数据，得到当前使用所述智能设备的用户的身份验证结果；其中，所述行为识别模型包括一个或多个基模型和一个融合模型，每一个传感器的数据由一个基模型处理或分别由多个对应不同机器学习算法的基模型处理，每一个基模型用于处理对应的一个传感器的数据，融合模型以各基模型的输出结果作为输入特征并输出所述身份验证结果；

根据所述身份验证结果执行相应的操作。

优选的，所述利用行为识别模型处理所述至少一类传感器的数据，得到当前使用所述智能设备的用户的身份验证结果包括：

将所述至少一类传感器的数据发送给服务器，由服务器利用行为识别模型处理所述至少一类传感器的数据；

接收服务器返回的身份验证结果。

优选的，该方法在采集智能设备中至少一类传感器的数据，利用行为识别模型处理所述至少一类传感器的数据之前，还包括：