[发明专利]用户识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种用户识别方法、装置及电子设备，该方法应用于人体成分秤；该人体成分秤中存储有至少一个历史用户的第一特征数据；该方法包括：如果检测到待称重用户，获取该待称重用户的第二特征数据；其中，该第一特征数据和该第二特征数据均用于指示用户的体重及静态平衡能力；确定该待称重用户的第二特征数据和该至少一个历史用户中每个历史用户的第一特征数据之间的空间距离；基于该空间距离确定该待称重用户的用户身份；该用户身份包括历史用户和新访客。该方法通过识别待检测对象的体重及静态平衡能力数据就可以实现对对用户的准确识别，提升了智能人体成分分析秤对于用户识别的准确率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种用户识别方法、装置及电子设备。

背景技术

目前，人体成分秤通常通过生物电阻抗推导人体的成分，该方法通常以用户的去脂脂肪质量为因变量，以该用户的阻抗指数、人体电阻抗、性别、年龄、体重、身高以及身体质量指数等参数作为自变量进行多元回归计算。然后，通过该脂肪质量推测该用户的推算体脂率、蛋白质、水分、基础代谢等参数。

当不同用户使用同一台人体成分秤时，需要用户通过用户端切换与该人体成分秤的数据连接，从而导致操作过程复杂。进一步的，如果当前用户忘记进行身份切换时，该人体成分秤会使用其他用户的数据对该当前用户进行人体成分分析，从而造成分析结果并不准确。目前，通过用户历史测量的体重来识别不同用户，该方法简单易于实现，但是当面对体重相近的用户时，该方法易造成误识别。除了上述根据用户历史体重自动识别用户的简单识别方法，还有通过用户语音识别、脚纹识别、人脸识别等准确性较高的方法，但是这些方法使得智能人体成分秤的成本过高，不利于大众消费者。

整体而言，目智能人体成分秤还存在用户识别准确率较低的现状。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用户识别方法、装置及电子设备，以提升智能人体成分分析秤对于用户识别的准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种用户识别方法，其中，应用于人体成分秤；该人体成分秤中存储有至少一个历史用户的第一特征数据；该方法包括：如果检测到待称重用户，获取该待称重用户的第二特征数据；其中，该第一特征数据和该第二特征数据均用于指示用户的体重及静态平衡能力；确定该待称重用户的第二特征数据和该至少一个历史用户中每个历史用户的第一特征数据之间的空间距离；基于该空间距离确定该待称重用户的用户身份；该用户身份包括历史用户和新访客。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，该第一特征数据为该历史用户的体重和静态平衡指标；该第二特征数据为该待称重用户的体重和静态平衡指标；该静态平衡指标包括：用户的重心动摇总轨迹长、包络面积、水平方向动摇轨迹长、竖直方向动摇轨迹长、水平方向动摇最大距离、竖直方向动摇最大距离、水平方向平均重心坐标、竖直方向平均重心坐标、动摇角度中的至少一种。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，该确定该待称重用户的第二特征数据和该至少一个历史用户中每个历史用户的第一特征数据之间的空间距离的步骤包括：根据该至少一个历史用户的第一特征数据，构建投影特征空间；该投影特征空间用于对特征数据进行降维处理；根据该投影特征空间对该第一特征数据和该第二特征数据进行投影变换，对应得到第一投影特征和第二投影特征；根据该第一投影特征和该第二投影特征，确定该待称重用户的第二特征数据和至少一个历史用户的第一特征数据之间的空间距离。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，该根据该至少一个历史用户的第一特征数据，构建投影特征空间的步骤包括：计算该至少一个历史用户的第一特征数据的协方差矩阵；计算该协方差矩阵的特征值与正交归一特征向量；根据该特征值与正交归一特征向量，构建投影特征空间。