[发明专利]一种基于传感器的智能手机开锁识别方法在审
| 申请号： | 201710181011.8 | 申请日： | 2017-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN106951751A | 公开（公告）日： | 2017-07-14 |
| 发明（设计）人： | 秦臻;胡凌舟;任攀龙 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F21/31 | 分类号： | G06F21/31;G06F3/0346;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明通过分析用户对Android智能手机开锁时的传感器数据，对解锁手机进行识别。通过Android系统提供的接口，获取用户在解锁手机时传感器返回的数据。对数据进行预处理，使其规整统一。计算并提取数据的统计学特征，同时使用快速傅里叶变换将时域上的数据特征转换到频域，采用Google的全新人工智能框架TensorFlow对数据特征进行深度学习，通过DTW算法来生成匹配模板和进行相似度计算。本发明实施例的有益效果是，通过分析、学习传感器数据，与模板进行匹配，可以识别用户的安卓智能手机开锁行为，保护手机真实用户的隐私。经过实验能够获得有效的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 传感器 智能手机 开锁 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于传感器的智能手机开锁识别方法：其特征在于，用户对解锁手机时，使用Android系统提供的API，在时域上记录智能手机一段时间内加速度等传感器等返回的数据；采集有效的手势传感器数据后，利用统一坐标系、重采样和归一化等方法，对所采集的原始数据进行预处理，计算数据的统计学特征并使用快速傅里叶变换将时域上的数据特征转换到频域。通过分析数据，使用Google的全新人工智能系统TensorFlow对样本数据进行深度学习。采用DTW算法来生成匹配模板并进行样本与模板间的匹配计算以判定能否解锁手机，并将结果反馈给用户。
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