[发明专利]基于智能手机携带位置及携带模式的用户身份识别方法

权利要求书

1.基于智能手机携带位置及携带模式的用户身份识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：流程开始；

步骤S2：传感器数据的预处理，首先采集手机传感器数据，其次对获取的传感器数据进行过滤和分割，最后利用统计学方法提取分割后传感器数据的时域、频率特征；

步骤S3：手机位置信息的识别，首先提取位置识别的特征集，其次确认用户佩戴手机的具体位置；

步骤S4：手机用户身份的识别，利用识别出位置信息所编码的特征向量，结合前面得到的时域与频域特征进行身份认证；

步骤S5：流程结束。

2.根据权利要求1所述的基于智能手机携带位置及携带模式的用户身份识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，传感器数据的预处理包括如下步骤：

步骤S21：流程开始；

步骤S22：传感器数据获取，使用手机自带的惯性传感器(包括加速度计、陀螺仪、地磁仪)获取用户在不同位置的手机传感器数据；

步骤S23：坐标系转换，将S22基于手机坐标系的加速度数据转化为基于大地坐标系数据；

步骤S24：数据过滤，使用SavitzkyGolay过滤器将S23得到的手机加速度数据进行过滤，得到更为真实的传感器数据；

步骤S25：数据分割，通过步态周期检测算法在获得加速计时间序列的波峰和波谷之后，根据检测到的波峰与波谷数据将过滤后的加速度传感器数据分割成片段；

步骤S26：特征提取，使用统计学方法将S25得到的数据进行时域特征和频域特征的提取，其中，时域特征包括：Mean、Median、Standard Deviation、Range、Correlation、Interquartile range、Kurtosis、Skewness，频域特征包括：Energy、Entropy；

步骤S27：流程结束。

3.根据权利要求2所述的基于智能手机携带位置及携带模式的用户身份识别方法，其特征在于，所述步骤S25中，数据分割采用公式(1)表示：

t^step＝t^peak∩t^pp∩t^slope (1)

其中：

N是一个固定的滑动窗口；

是时间为t时的加速度；

是时间为t+i时的加速度；

是时间为t-i时的加速度；

是时间为i时的加速度；

是时间为i+1时的加速度；

是时间为i-1时的加速度；

是最大值的点的集合；

t^peak是在滑动窗口N内的数据集中超过阈值；

t^pp是与前一个谷值或下一个谷值的差值大于阈值的点的集合；

t^slope是指与该点前面N/2的点相比是处于上升的位置的点，与该点后面的N/2的点相比是处于下降位置的点的集合；

最后，获取t^pp、t^slope的交集即为所得到的波峰点的集合。

4.根据权利要求2所述的基于智能手机携带位置及携带模式的用户身份识别方法，其特征在于，所述步骤S25中，时域特征采用公式(2)表示，频域特征采用公式(3)表示：

时域特征：

Mean：

Standard Deviation：

Range：Range＝Max(M)-Min(M)

Correlation：

Kurtoisis：

Skewness：

其中：

X是x轴数据；

Y是y轴数据；

Z是z轴数据；

M是四维空间数据，

x_i是在一个时间段内的点；

频域特征：

其中：

energy：是指在进行快傅里叶转换后积分得到频域能量；

N：是指样本长度；

m：是指样本中某个频幅；

entropy：是频域中的熵；

n：是样本内的某个频幅。