[发明专利]一种基于姿势变化的手势行为认证模式的构建方法及系统

权利要求书

1.一种基于姿势变化的手势行为认证模式的构建方法，其特征在于，包括：

从移动终端接收通过其触摸屏采集的手势行为数据，以及通过所述移动终端的动作传感器收集的姿势行为数据；

根据所述手势行为数据计算手势特征，并根据所述姿势行为数据计算姿势特征；

对所述姿势特征进行聚类，以得到每个姿势特征的预测姿势标签；

通过所述预测姿势标签将各所述姿势特征划分为K组，每组对应一个姿势；

根据所述手势行为数据对每个姿势类别分别训练一个手势认证子模型，供验证处于一姿势下的用户手势行为是否合法，若有用户输入的手势密码与预设的手势密码相同，则使用采集到的行为数据计算出姿势特征和手势特征，计算姿势特征到K个簇中心的距离，取其中的最小值；

根据阈值threshold和所述最小值判断所述用户是否为合法用户；

若所述最小值大于所述threshold，则认为当前用户的姿势不属于合法用户的姿势，判定该用户非法；

若所述最小值小于或等于所述threshold，则该最小值对应的姿势为当前用户的姿势，判定该用户合法；

取出该所述姿势所下的所述手势认证子模型判断用户的手势特征是否匹配；

若是，则判定为合法用户；

若否，则判定为非法用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从移动终端接收通过其触摸屏采集的手势行为数据、以及通过所述移动终端的动作传感器收集的姿势行为数据，包括：若用户使用手势密码登录，则利用手机触摸屏采集手指位置信息、压力、接触面积和时间戳；利用手机的方向传感器来采集手机屏幕方向信息；用手机加速度传感器来采集手机加速度信息，作为用户的姿势行为数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述手势行为数据计算手势特征，并根据所述姿势行为数据计算姿势特征，包括：

根据预设逻辑从所述姿势行为数据中提取姿势特征信息和手势特征信息；

对每个特征都进行特征变换，即对于每个特征x，均使用公式：

(x_i-x_min)/(x_max-x_min)，

进行处理，其中x_i为当前特征，x_min为最小特征，x_max为最大特征；

根据预设逻辑对所述姿势行为特征信息和所述手势特征信息进行降维处理，处理得出特征向量；

根据预设向量逻辑将所述姿势特征信息处理为姿势特征分向量，将所述手势特征分向量处理为手势特征分向量；

计算所述手势特征分向量和所述姿势特征分向量，得出特征向量，形成特征向量集，每个所述特征向量对应一次手势密码输入。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述姿势特征进行聚类，以得到每个姿势特征的预测姿势标签，包括：

根据所述特征信息，使用轮廓系数确定簇的个数K，所述簇与所述姿势类别一一对应；

根据预设逻辑计算得到所述簇的簇中心；

根据用户所有特征向量到其所属的所述簇中心的距离，按照公式：

计算阈值threshold，其中为所述距离的平均值，var为所述距离的方差，a∈[1，5]，b∈[1，10]，a，b∈N^*；

根据Kmeans方法，使用所述阈值threshold确定所述特征向量的所在的所述簇。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，通过所述预测姿势标签将各所述姿势特征划分为K组，每组对应一个姿势，包括：

经过姿势聚类得到每个特征向量的预测姿势标签，根据所述预测姿势标签可以将所述特征向量分为K个姿势标签组；

对每个所述姿势标签组对应的姿势训练得到一个手势认证子模型，所述手势认证子模型适于判定处于该姿势下的用户的手势行为是否合法。