[发明专利]基于运动特征参数的身份识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于运动特征参数的身份识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取个体在若干个时间周期内的运动特征数据，所述运动特征数据为运动时运动鞋内传感器获取的数据，包括：心率数据和脚底不同部位对运动鞋产生的若干压力数据集；

根据所述运动特征数据分别计算每个时间周期的运动特征向量，所述计算步骤包括：根据所述心率数据计算相对步频的心率c 0 ,c 0 ＝pulse_rate×T,其中T为一个运动步幅所使用的时间，pulse_rate为所述心率数据；

根据所述若干压力数据集生成压力数据随所述时间周期内变化的若干动态曲线图；

分别从每一个动态曲线图中选取压力峰值、半峰值时间宽度和不同曲线峰值出现的相对时间；

根据所述压力峰值和半峰值时间宽度分别计算平均冲量和相对冲量，归一化压力渡越时间；

根据所述运动特征向量构建所述个体的身份模型；

将运动员在某个时间周期内的运动特征向量与所述身份模型进行比对，计算身份契合度。

2.根据权利要求1所述的基于运动特征参数的身份识别方法，其特征在于，所述每个时间周期为一个运动步幅所使用的时间。

3.根据权利要求1所述的基于运动特征参数的身份识别方法，其特征在于，所述根据所述运动特征向量构建所述个体的身份模型的步骤包括：

计算得到同一个体在若干个不同时间周期内的若干个运动特征向量；

累计所述不同时间周期的运动特征向量，计算运动特征向量的平均值作为初始身份模型；

获取新的运动特征向量，重新计算运动特征向量的平均值，更新身份模型。

4.根据权利要求1所述的基于运动特征参数的身份识别方法，其特征在于，所述计算身份契合度包括：

分别采集计算需要验证身份的运动员在某个时间周期两只脚的运动特征向量，分别与身份模型进行比对，分别得到两只脚的契合度；

将所述两只脚的契合度代入公式： 其中q为总契合度，q l 为左脚契合度，q r 为右脚契合度。

5.一种基于运动特征参数的身份识别系统，其特征在于，所述系统包括：

数据采集模块，用于获取个体在若干个时间周期内的运动特征数据；

第一数据处理模块，用于根据所述运动特征数据分别计算每个时间周期的运动特征向量，所述第一数据处理模块包括：

数据分析单元，用于根据所述若干压力数据集生成压力数据随所述时间周期内变化的若干动态曲线图；

第一计算单元，用于根据动态曲线图中选取的压力峰值和半峰值时间宽度分别计算平均冲量和相对冲量；

第二计算单元，用于根据动态曲线图归一化压力渡越时间；

模型建立模块，根据所述运动特征向量构建所述个体的身份模型；

第二数据计算模块，用于将运动员在某个时间周期内的运动特征向量与所述身份模型进行比对，计算身份契合度。

6.根据权利要求5所述的基于运动特征参数的身份识别系统，其特征在于，所述模型建立模块包括：

初始模型建立单元，用于累计不同时间周期的运动特征向量，计算平均值作为初始身份模型；

模型更新单元，用于获取新的运动特征向量，重新计算运动特征向量的平均值，更新身份模型。

7.一种智能运动鞋，其特征在于，所述智能运动鞋包括权利要求5-6任意一项所述的基于运动特征参数的身份识别系统，所述身份识别系统包括数据采集模块，所述数据采集模块包括设置于所述智能运动鞋内的压力传感器和心率传感器。