[发明专利]一种手势场景下基于信道状态信息的身份认证方法

说明书

本发明提供了一种手势场景下基于信道状态信息的身份认证方法，属于信道状态信息应用领域。本发明通过信道状态信息分析人的手势动作并实现身份认证，并对动作区间集合进行特征提取，应用SVM分类器完成对手势动作的识别过程。在认证的特征提取阶段，将相邻的手势动作区间与动作间隔区间组成运动序列并获取相应的特征数据集。最终，利用BP神经网络完成对于不同人在多种手势下的身份的认证过程。本发明能够在手势场景下根据不同人的手势的运动习惯完成高效便捷的认证过程，利用主成分分析法结合小波阈值函数的方式对数据进行降维和去躁，降低整体计算过程的数据复杂度，并进一步消除残余噪声信息，能够在应用过程中提供针对多种手势的身份认证方法。

技术领域

本发明属于信道状态信息的应用领域，主要是提出一种在手势场景下通过信道状态信息实现身份认证的方法。

背景技术

随着科技建设的快速发展和繁荣，WiFi信号在公共生活中被广泛地普及和应用。WiFi信号的身份认证作为一个新兴的研究热点，正在得到如普适计算、人机交互、入侵检测等多个领域的广泛关注。WiFi信号研究具有部署方式简单、部署位置隐蔽、应用场景范围广泛、成本低廉等优点。同时，WiFi信号中的信道状态信息能够被用于分析人的行为姿势和身份特征，从而为身份认证技术提供有力的数据基础。

身份认证一般需要通过高度精确的策略来获取对人的身份的认证结果。在实际生活中，身份认证能够对用户的隐私防护、人身安全保护以及财产保护等多个方面提供技术保障。近几年，作为无设备的动作识别与身份认证领域相关研究的一种高效的技术手段，无线局域网中的信道状态信息能够提供无需用户感知的识别方式，这种方式可以显著提升用户体验并向人们提供轻便快捷的生活服务。Ali等人提出了一种Wikey方法，该方法能够利用信道状态信息识别人在敲击键盘条件下的微型手势动作；Tan等人提出了一种WiFinger方法，该方法能够在93％的准确率下利用信道状态信息成功识别8种手势动作；Wang和Liu等人提出了一种E-eye方法，该方法通过信道状态信息成功完成了对洗碗、淋浴等家庭日常行为的识别；Wang和Zou等人提出了一种WiHear方法，该方法通过信道状态信息识别人的说话行为并且对人的谈话内容进行分析与翻译；Xin等人提出了一种Freesense方法，该方法在室内活动中应用K近邻算法实现了基于行为的身份认证过程。

本发明提出一种通过信道状态信息分析人的手势动作并实现身份认证的方法，该方法将数据分为动作区间集合和动作间隔区间集合，并对动作区间集合进行特征提取，应用SVM分类器完成对手势动作的识别过程。在认证的特征提取阶段，将相邻的手势动作区间与动作间隔区间组成运动序列并获取相应的特征数据集。最终，利用BP神经网络完成对于不同人在多种手势下的身份的认证过程。

发明内容

本发明提供了一种手势场景下基于信道状态信息的身份认证方法，目的在于利用信道状态信息在手势场景下实现身份认证过程，并且通过稠密卷积神经网络模型提升整体认证过程的准确率并降低计算耗时。

本发明提供的方法流程如图1所示，具体包括以下步骤：

1、数据采集：在无线局域网环境中，在接收端和发射端之间的视距路径下进行多种手势动作的数据采集，通过捕捉接收端收到的信道状态信息的数据包获取相应的数据。

2、数据预处理：由于室内环境对于信道状态信息会产生大量的高频环境噪声，因此直接分析信道状态信息中的子载波信息不能获得非常直观的人体行为相关的数据信息。为了对原始数据中的噪声信息进行消除，通过低通滤波器对数据进行初步的去噪过程，并应用主成分分析结合小波阈值函数对数据进行进一步的数据降维和去噪处理。

3、动作区间分段：由于手势运动以周期形式进行，因此数据中包含动作区间数据和非动作区间数据。为了便于特征提取过程的进行，需要通过动作区间分段过程对数据进行动作区间和动作间隔区间的分段处理，并且形成相应的两种数据集合。