[发明专利]基于用户坐标系与GRU网络的步态认证方法有效

专利信息
申请号: 202110361509.9 申请日: 2021-04-02
公开(公告)号: CN113065468B 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 姜奇;冯茹;文悦;马卓;马鑫迪;马建峰;张俊伟;杨力;杨超;李兴华 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G06F18/2415 分类号: G06F18/2415;G06N3/0442;G06F18/214;G06F18/10;G06N3/084;G06F21/32;H04M1/72463;H04M1/72454
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 侯琼;王品华
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 基于 用户 坐标系 gru 网络 步态 认证 方法
【权利要求书】:

1.一种基于用户坐标系与GRU网络的步态认证方法,其特征在于,包括如下步骤:

(1)当新用户注册系统时,通过数据采集模块获取用户在移动过程中的步态数据,包括加速度计数据、陀螺仪数据和磁力计数据;

(2)判断步态数据是否达到系统预先设定的样本数量,若是,则执行步骤(3);否则,返回步骤(1)继续采集;

(3)对步态数据进行预处理:

(3.1)采用小波变换去除步态数据中的高频噪声,且在去噪同时保留数据的高频成分,得到去噪后的步态数据;

(3.2)根据加速度计数据,将去噪后的步态数据进行周期分割,具体如下:

(3.2.1)按照下式计算局部最大M'值:

其中ax、ay、az分别为加速度计X、Y、Z轴的值;

(3.2.2)将相邻的两个局部最大M'值之间的步态数据作为一个步态周期,完成分割操作;

(3.3)将分割好的步态数据由设备坐标系转换为用户坐标系,得到用户坐标系下的步态数据,用以消除在采集时设备方向带来的偏差;

(4)构建训练数据集:

将当前注册用户的步态数据设为正样本,将其他用户的步态数据设为负样本,利用正负样本共同构成训练数据集;

(5)使用训练数据集对双向门控循环单元GRU网络模型进行训练,得到训练好的模型,即GRU用户模型,并将其存储在数据库中;

(6)当某用户的步态数据被用于认证时,从数据库中取出GRU用户模型,并将预处理后的用户步态数据传入GRU用户模型中,计算概率值P;

(7)根据预先设定的阈值,对概率值P进行阈值判断:

若P大于阈值则判定为合法用户,继续执行步骤(8);反之,判定为非法用户,直接执行步骤(9);

(8)决策模块不干扰用户正常使用智能手机,同时将此合法用户的步态数据添加到训练数据集中,更新训练数据集并增大认证阈值,完成对GRU用户模型的更新,然后直接进入步骤(10);

(9)决策模块锁定手机,并要求用户进行显示认证,该显示认证采用口令认证或指纹认证方式;

(10)认证完成。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤(1)中的数据采集模块具体为手机内置传感器API,其至少包括加速度计、陀螺仪和磁力计。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤(3.1)中所述高频噪声是指重复、不相关的步态数据。

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