本發(fā)明屬于身份識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別方法及識(shí)別裝置。
背景技術(shù):
穿戴式設(shè)備的體積較小,大多功能的設(shè)計(jì)都是與個(gè)人的健康數(shù)據(jù)、或個(gè)人的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)相關(guān),在對(duì)穿戴式設(shè)備反饋的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行管理分析時(shí),管理人難以知曉當(dāng)前數(shù)據(jù)是否為該設(shè)備所有者的數(shù)據(jù),容易出現(xiàn)誤判。因此,穿戴式設(shè)備大多需要對(duì)用戶的身份進(jìn)行識(shí)別。
現(xiàn)有的身份識(shí)別方法,市場(chǎng)上采用最多的是兩種方法:
一種方法是采用攝像頭或者指紋識(shí)別技術(shù)進(jìn)行個(gè)人身份識(shí)別,這種方法制備的產(chǎn)品造價(jià)昂貴,且構(gòu)造較復(fù)雜,不適合應(yīng)用于體積較小的穿戴式設(shè)備。
另一種常用方法是采用心電圖(ECG,electrocardiogram)技術(shù)進(jìn)行個(gè)人身份識(shí)別。心電圖已經(jīng)被學(xué)術(shù)界論證可以作為人體身份識(shí)別的重要特征,心電圖身份識(shí)別技術(shù)通常將用戶心電圖特征與心電圖特征模板庫(kù)進(jìn)行對(duì)比,從而識(shí)別出個(gè)人身份。利用這種方法識(shí)別身份可節(jié)省成本,產(chǎn)品能夠得到普及。但是,目前市場(chǎng)上的穿戴式設(shè)備在采集個(gè)人心電圖特征參數(shù)時(shí),一般是基于PQRST這幾種波中,每個(gè)波的峰值或起止點(diǎn)作為特征參數(shù),單獨(dú)進(jìn)行判斷或計(jì)算,這種判斷方式得到的結(jié)果往往并不準(zhǔn)確,且需要非常大的計(jì)算,尤其是頻域的分析,會(huì)耗費(fèi)非常多的計(jì)算,從而浪費(fèi)了穿戴式設(shè)備的功耗。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
本發(fā)明提供一種穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別方法及識(shí)別裝置,旨在解決身份識(shí)別不準(zhǔn)確且浪費(fèi)功耗的問題。
為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明提供了一種穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別方法,所述方法包括:
對(duì)獲取的用戶的心電信號(hào)進(jìn)行濾波去噪處理;
根據(jù)濾波去噪后的心電信號(hào)得到所述用戶的心電信號(hào)特征參數(shù),所述心電信號(hào)特征參數(shù)至少包括:R波的幅度與T波的幅度的比值,及QTC的時(shí)間間隔;
基于預(yù)先存儲(chǔ)的心電信號(hào)特征模板與用戶身份之間的映射關(guān)系,將所述心電信號(hào)特征參數(shù)與所述映射關(guān)系中的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行匹配,基于匹配結(jié)果識(shí)別用戶身份。
進(jìn)一步地,所述對(duì)獲取的用戶的心電信號(hào)進(jìn)行濾波去噪處理之前還包括:采用光電容積脈搏波描記技術(shù)獲取用戶的心率變化結(jié)果;結(jié)合所述心率變化結(jié)果對(duì)所述穿戴式設(shè)備進(jìn)行離手判斷;若判斷結(jié)果為未離手,則確定用戶身份為上次識(shí)別的用戶;若判斷結(jié)果為已離手,則執(zhí)行所述對(duì)獲取的用戶的心電信號(hào)進(jìn)行濾波去噪處理的步驟。
進(jìn)一步地,所述心電信號(hào)特征參數(shù)還包括:QR的時(shí)間間隔、QRS的時(shí)間間隔。
進(jìn)一步地,所述方法還包括:在成功識(shí)別所述用戶身份后,將所述心電信號(hào)特征參數(shù)作為最新的特征模板,且利用所述心電信號(hào)特征參數(shù)對(duì)所述映射關(guān)系中所述用戶原有的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行更新。
進(jìn)一步地,所述方法還包括:若未識(shí)別所述用戶身份,則確定所述用戶為新用戶,并采集所述新用戶的身份信息,保存所述身份信息及所述心電信號(hào)特征參數(shù)之間的映射關(guān)系。
本發(fā)明還提供了一種穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別裝置,所述裝置包括:
獲取去噪模塊,用于對(duì)獲取的用戶的心電信號(hào)進(jìn)行濾波去噪處理;
特征提取模塊,用于根據(jù)濾波去噪后的心電信號(hào)得到所述用戶的心電信號(hào)特征參數(shù),所述心電信號(hào)特征參數(shù)至少包括:R波的幅度與T波的幅度的比值,及QTC的時(shí)間間隔;
識(shí)別模塊,用于基于預(yù)先存儲(chǔ)的心電信號(hào)特征模板與用戶身份之間的映射關(guān)系,將所述心電信號(hào)特征參數(shù)與所述映射關(guān)系中的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行匹配,基于匹配結(jié)果識(shí)別用戶身份。
進(jìn)一步地,所述裝置還包括離手判斷模塊,所述離手判斷模塊具體用于:采用光電容積脈搏波描記技術(shù)獲取用戶的心率變化結(jié)果;結(jié)合所述心率變化結(jié)果對(duì)所述穿戴式設(shè)備進(jìn)行離手判斷;若判斷結(jié)果為未離手,則確定用戶身份為上次識(shí)別的用戶;若判斷結(jié)果為已離手,則執(zhí)行所述獲去噪模塊的操作。
進(jìn)一步地,所述心電信號(hào)特征參數(shù)還包括:QR的時(shí)間間隔、QRS的時(shí)間間隔。
進(jìn)一步地,所述裝置還包括:更新模塊,用于在成功識(shí)別所述用戶身份后,將所述心電信號(hào)特征參數(shù)作為最新的特征模板,且利用所述心電信號(hào)特征參數(shù)對(duì)所述映射關(guān)系中所述用戶原有的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行更新。
進(jìn)一步地,所述裝置還包括:新用戶記錄模塊,用于若未識(shí)別所述用戶身份,則確定所述用戶為新用戶,并采集所述新用戶的身份信息,保存所述身份信息及所述心電信號(hào)特征參數(shù)之間的映射關(guān)系。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比,有益效果在于:
本發(fā)明所提供的方法或裝置根據(jù)濾波去噪后的心電信號(hào)得到用戶的R波的幅度與T波的幅度的比值及QTC的時(shí)間間隔,并將這兩項(xiàng)參數(shù)作為用戶身份的判斷標(biāo)準(zhǔn)與預(yù)先存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行對(duì)比,從而確定用戶身份。與現(xiàn)有技術(shù)中的僅以各種波的峰值或起始點(diǎn)作為判斷標(biāo)準(zhǔn)相比,本發(fā)明將R波的幅度與T波的幅度的比值、QTC的時(shí)間間隔作為重要的判斷參數(shù),這兩項(xiàng)參數(shù)更加穩(wěn)定,從而使得判斷更加準(zhǔn)確;且這兩項(xiàng)參數(shù)是基于心電信號(hào)的實(shí)域特征進(jìn)行的提取,計(jì)算量更低,從而能夠降低穿戴式設(shè)備的功耗。
附圖說明
圖1是本發(fā)明第一實(shí)施例提供的穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別方法流程圖;
圖2是本發(fā)明第二實(shí)施例提供的穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別方法流程圖;
圖3是本發(fā)明第三實(shí)施例提供的穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別裝置示意圖;
圖4是本發(fā)明第四實(shí)施例提供的穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別裝置示意圖。
具體實(shí)施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白,以下結(jié)合附圖及實(shí)施例,對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解,此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明,并不用于限定本發(fā)明。
作為本發(fā)明的第一個(gè)實(shí)施例,如圖1所示,本發(fā)明提供了一種穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別方法,該方法包括:
步驟S101:對(duì)獲取的用戶的心電信號(hào)進(jìn)行濾波去噪處理。
步驟S102:根據(jù)濾波去噪后的心電信號(hào)得到該用戶的心電信號(hào)特征參數(shù),該心電信號(hào)特征參數(shù)至少包括:R波的幅度與T波的幅度的比值,及QTC的時(shí)間間隔。
其中,步驟S102具體包括:分別提取經(jīng)過濾波去噪處理的心電信號(hào)中Q波、R波、S波和T波的起止點(diǎn)參數(shù),及分別提取R波和T波的幅度參數(shù);基于Q波、R波、S波和T波的起止點(diǎn)參數(shù),分別計(jì)算QTC時(shí)間間隔,基于R波和T波的幅度參數(shù),計(jì)算R波的幅度與T波的幅度之間的比值。
需要說明的是,Q波、R波、S波和T波,以及QTC均為目前心電圖領(lǐng)域基本的指標(biāo)或參數(shù),因此在本發(fā)明中不詳加解釋說明。
步驟S103:基于預(yù)先存儲(chǔ)的心電信號(hào)特征模板與用戶身份之間的映射關(guān)系,將該用戶的心電信號(hào)特征參數(shù)與映射關(guān)系中的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行匹配,基于匹配結(jié)果識(shí)別用戶身份。
綜上所述,本發(fā)明第一實(shí)施例所提供的方法,根據(jù)濾波去噪后的心電信號(hào)得到用戶的R波的幅度與T波的幅度的比值及QTC的時(shí)間間隔,并將這兩項(xiàng)參數(shù)作為用戶身份的判斷標(biāo)準(zhǔn)與預(yù)先存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行對(duì)比,從而確定用戶身份。與現(xiàn)有技術(shù)中的僅以各種波的峰值或起始點(diǎn)作為判斷標(biāo)準(zhǔn)相比,本發(fā)明將R波的幅度與T波的幅度的比值、QTC的時(shí)間間隔作為重要的判斷參數(shù),這兩項(xiàng)參數(shù)更加穩(wěn)定,從而使得判斷更加準(zhǔn)確;且這兩項(xiàng)參數(shù)是基于心電信號(hào)的實(shí)域特征進(jìn)行的提取,計(jì)算量更低,從而能夠降低穿戴式設(shè)備的功耗。
作為本發(fā)明的第二個(gè)實(shí)施例,如圖2所示,本發(fā)明提供了一種穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別方法,該方法包括:
步驟S201:采用光電容積脈搏波描記技術(shù)(PPG,photoplethysmography)獲取用戶的心率變化結(jié)果,結(jié)合該心率變化結(jié)果對(duì)所述穿戴式設(shè)備進(jìn)行離手判斷:若判斷結(jié)果為未離手,則確定該用戶身份仍為上次識(shí)別的用戶;若判斷結(jié)果為已離手,則執(zhí)行步驟S202。
PPG技術(shù)與離手判斷方法均為現(xiàn)有技術(shù),在本發(fā)明中不詳加說明。在步驟S201中,本發(fā)明將PPG技術(shù)應(yīng)用到離手判斷方法里,PPG技術(shù)首先基于光的反射原理來判斷用戶的心率變化,然后根據(jù)該心率變化結(jié)果來進(jìn)一步進(jìn)行離手判斷。
步驟S202:對(duì)獲取的用戶的心電信號(hào)進(jìn)行濾波去噪處理。
步驟S203:根據(jù)濾波去噪后的心電信號(hào)得到該用戶的心電信號(hào)特征參數(shù),該心電信號(hào)特征參數(shù)至少包括:R波的幅度與T波的幅度的比值,及QTC的時(shí)間間隔。進(jìn)一步地,該心電信號(hào)特征參數(shù)還包括:QR的時(shí)間間隔、QRS的時(shí)間間隔。
本發(fā)明將R波的幅度與T波的幅度的比值、QTC的時(shí)間間隔作為重要的判斷參數(shù),這兩項(xiàng)參數(shù)更加穩(wěn)定,從而使得判斷更加準(zhǔn)確;且這兩項(xiàng)參數(shù)是基于心電信號(hào)的實(shí)域特征進(jìn)行的提取,計(jì)算量更低,從而能夠降低穿戴式設(shè)備的功耗。同時(shí),以QR的時(shí)間間隔、QRS的時(shí)間間隔也同樣具有較高的穩(wěn)定性,將QR的時(shí)間間隔與QRS的時(shí)間間隔作為判斷參數(shù),也因此使得判斷更加準(zhǔn)確,且這兩項(xiàng)參數(shù)是基于心電信號(hào)的實(shí)域特征進(jìn)行的提取,計(jì)算量更低,從而能夠降低穿戴式設(shè)備的功耗。
需要說明的是,步驟S203包括:分別提取經(jīng)過濾波去噪處理的心電信號(hào)中Q波、R波、S波和T波的起止點(diǎn)參數(shù),及分別提取R波和T波的幅度參數(shù);基于Q波、R波、S波和T波的起止點(diǎn)參數(shù),分別計(jì)算QR時(shí)間間隔、QRS時(shí)間間隔和QTC時(shí)間間隔,基于所述R波和T波的幅度參數(shù),計(jì)算所述R波的幅度與T波的幅度之間的比值。
需要說明的是,Q波、R波、S波和T波,以及QR、QRS、QTC均為目前心電圖領(lǐng)域基本的指標(biāo)或參數(shù),因此在本發(fā)明中不詳加解釋說明。
步驟S204:基于預(yù)先存儲(chǔ)的心電信號(hào)特征模板與用戶身份之間的映射關(guān)系,將步驟S203得到的心電信號(hào)特征參數(shù)與映射關(guān)系中的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行匹配,基于匹配結(jié)果識(shí)別用戶身份。
若成功識(shí)別用戶身份,則執(zhí)行步驟S205;若匹配結(jié)果表示未識(shí)別用戶身份,表示該用戶為新用戶,則執(zhí)行步驟S206。
步驟S205:在成功識(shí)別用戶身份后,將該心電信號(hào)特征參數(shù)作為最新的特征模板,且利用該心電信號(hào)特征參數(shù),對(duì)映射關(guān)系中該用戶原有的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行更新。
由于每個(gè)用戶的心電信號(hào)特征會(huì)隨著時(shí)間的變化而發(fā)生一些變化,因此,本實(shí)施例中步驟S205每次都會(huì)對(duì)用戶原有的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行更新,以保證用戶的心電信號(hào)特征模板一直處于最新、最優(yōu)化的狀態(tài),從而能夠更加精準(zhǔn)的識(shí)別用戶身份。進(jìn)一步地,本發(fā)明可將該步驟S205的執(zhí)行過程設(shè)定在穿戴式設(shè)備的空閑時(shí)間進(jìn)行,不占用該穿戴式設(shè)備的工作時(shí)間,從而不降低該穿戴式設(shè)備的工作效率。
步驟S206:若未識(shí)別該用戶身份,則確定該用戶為新用戶,并采集該新用戶的身份信息,保存該新用戶的身份信息及該用戶的心電信號(hào)特征參數(shù)之間的映射關(guān)系。
需要說明的是,本發(fā)明在應(yīng)用心電信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行用戶身份識(shí)別之前,首先采用離手判斷技術(shù)對(duì)用戶是否將穿戴式設(shè)備離手進(jìn)行判斷,若判斷結(jié)果為未離手,則可以確定當(dāng)前的用戶身份為上次識(shí)別的用戶,則無(wú)需再執(zhí)行第S202至S205的步驟重復(fù)識(shí)別用戶身份。因此,先進(jìn)行離手判斷操作避免了現(xiàn)有技術(shù)中每次開始識(shí)別用戶身份時(shí),都需要對(duì)用戶心電信號(hào)進(jìn)行獲取、濾波去噪、提取心電信號(hào)特征參數(shù)以及將心電信號(hào)特征參數(shù)與預(yù)設(shè)模板對(duì)比的操作,從而避免了許多計(jì)算過程,大大降低了計(jì)算量,減少了穿戴式設(shè)備的功耗,同時(shí)大大提高了穿戴式設(shè)備的識(shí)別用戶身份的效率。
需要說明的是,用戶可以在第一次使用該穿戴式設(shè)備時(shí),輸入自己的身份信息,穿戴式設(shè)備保存身份信息及所述心電信號(hào)特征參數(shù)之間的映射關(guān)系,同時(shí),穿戴式設(shè)備將第一次采集的心電信號(hào)特征參數(shù)作為該用戶的心電信號(hào)特征模板預(yù)先存儲(chǔ)。
綜上所述,本發(fā)明第二實(shí)施例所提供的方法,判斷更加準(zhǔn)確、計(jì)算量更低、降低穿戴式設(shè)備的功耗,大大提高了穿戴式設(shè)備識(shí)別用戶身份的效率。
作為本發(fā)明的第三個(gè)實(shí)施例,如圖3所示,本發(fā)明提供了一種穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別裝置,該裝置包括獲取去噪模塊11、特征提取模塊22以及識(shí)別模塊33。
獲取去噪模塊11,用于對(duì)獲取的用戶的心電信號(hào)進(jìn)行濾波去噪處理。
特征提取模塊22,用于根據(jù)濾波去噪后的心電信號(hào)得到該用戶的心電信號(hào)特征參數(shù),該心電信號(hào)特征參數(shù)至少包括:R波的幅度與T波的幅度的比值,及QTC的時(shí)間間隔。
其中,特征提取模塊22具體用于:分別提取經(jīng)過濾波去噪處理的心電信號(hào)中Q波、R波、S波和T波的起止點(diǎn)參數(shù),及分別提取R波和T波的幅度參數(shù);基于Q波、R波、S波和T波的起止點(diǎn)參數(shù),分別計(jì)算QTC時(shí)間間隔,基于R波和T波的幅度參數(shù),計(jì)算R波的幅度與T波的幅度之間的比值。
需要說明的是,Q波、R波、S波和T波,以及QTC均為目前心電圖領(lǐng)域基本的指標(biāo)或參數(shù),因此在本發(fā)明中不詳加解釋說明。
識(shí)別模塊33,用于基于預(yù)先存儲(chǔ)的心電信號(hào)特征模板與用戶身份之間的映射關(guān)系,將該用戶的心電信號(hào)特征參數(shù)與映射關(guān)系中的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行匹配,基于匹配結(jié)果識(shí)別用戶身份。
綜上所述,本發(fā)明第三實(shí)施例所提供的裝置,該裝置根據(jù)濾波去噪后的心電信號(hào)得到用戶的R波的幅度與T波的幅度的比值及QTC的時(shí)間間隔,并將這兩項(xiàng)參數(shù)作為用戶身份的判斷標(biāo)準(zhǔn)與預(yù)先存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行對(duì)比,從而確定用戶身份。與現(xiàn)有技術(shù)中的僅以各種波的峰值或起始點(diǎn)作為判斷標(biāo)準(zhǔn)相比,本發(fā)明將R波的幅度與T波的幅度的比值、QTC的時(shí)間間隔作為重要的判斷參數(shù),這兩項(xiàng)參數(shù)更加穩(wěn)定,從而使得判斷更加準(zhǔn)確;且這兩項(xiàng)參數(shù)是基于心電信號(hào)的實(shí)域特征進(jìn)行的提取,計(jì)算量更低,從而能夠降低穿戴式設(shè)備的功耗。
作為本發(fā)明的第四個(gè)實(shí)施例,如圖4所示,本發(fā)明提供了一種穿戴式設(shè)備的身份識(shí)別裝置,該裝置包括獲取去噪模塊11、特征提取模塊22、識(shí)別模塊33、離手判斷模塊44、更新模塊55以及新用戶記錄模塊66。
離手判斷模塊44,用于采用PPG技術(shù)獲取用戶的心率變化結(jié)果,結(jié)合該心率變化結(jié)果對(duì)所述穿戴式設(shè)備進(jìn)行離手判斷:若判斷結(jié)果為未離手,則確定該用戶身份仍為上次識(shí)別的用戶;若判斷結(jié)果為已離手,則下一步由獲取去噪模塊11操作。
PPG技術(shù)與離手判斷方法均為現(xiàn)有技術(shù),在本發(fā)明中不詳加說明。在步驟S201中,本發(fā)明將PPG技術(shù)應(yīng)用到離手判斷方法里,PPG技術(shù)首先基于光的反射原理來判斷用戶的心率變化,然后根據(jù)該心率變化結(jié)果來進(jìn)一步進(jìn)行離手判斷。
獲取去噪模塊11,用于對(duì)獲取的用戶的心電信號(hào)進(jìn)行濾波去噪處理。
特征提取模塊22,用于根據(jù)濾波去噪后的心電信號(hào)得到該用戶的心電信號(hào)特征參數(shù),該心電信號(hào)特征參數(shù)至少包括:R波的幅度與T波的幅度的比值,及QTC的時(shí)間間隔。進(jìn)一步地,該心電信號(hào)特征參數(shù)還包括:QR的時(shí)間間隔、QRS的時(shí)間間隔。
本發(fā)明將R波的幅度與T波的幅度的比值、QTC的時(shí)間間隔作為重要的判斷參數(shù),這兩項(xiàng)參數(shù)更加穩(wěn)定,從而使得判斷更加準(zhǔn)確;且這兩項(xiàng)參數(shù)是基于心電信號(hào)的實(shí)域特征進(jìn)行的提取,計(jì)算量更低,從而能夠降低穿戴式設(shè)備的功耗。同時(shí),以QR的時(shí)間間隔、QRS的時(shí)間間隔也同樣具有較高的穩(wěn)定性,將這QR的時(shí)間間隔與QRS的時(shí)間間隔作為判斷參數(shù),也因此使得判斷更加準(zhǔn)確,且這兩項(xiàng)參數(shù)是基于心電信號(hào)的實(shí)域特征進(jìn)行的提取,計(jì)算量更低,從而能夠降低穿戴式設(shè)備的功耗。
需要說明的是,特征提取模塊22具體用于:分別提取經(jīng)過濾波去噪處理的心電信號(hào)中Q波、R波、S波和T波的起止點(diǎn)參數(shù),及分別提取R波和T波的幅度參數(shù);基于Q波、R波、S波和T波的起止點(diǎn)參數(shù),分別計(jì)算QR時(shí)間間隔、QRS時(shí)間間隔和QTC時(shí)間間隔,基于所述R波和T波的幅度參數(shù),計(jì)算所述R波的幅度與T波的幅度之間的比值。
需要說明的是,Q波、R波、S波和T波,以及QR、QRS、QTC均為目前心電圖領(lǐng)域基本的指標(biāo)或參數(shù),因此在本發(fā)明中不詳加解釋說明。
識(shí)別模塊33,用于基于預(yù)先存儲(chǔ)的心電信號(hào)特征模板與用戶身份之間的映射關(guān)系,將特征提取模塊22得到的心電信號(hào)特征參數(shù)與映射關(guān)系中的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行匹配,基于匹配結(jié)果識(shí)別用戶身份。
若成功識(shí)別用戶身份,則下一步由更新模塊55操作;若匹配結(jié)果表示未識(shí)別用戶身份,表示該用戶為新用戶,則下一步由新用戶記錄模塊66操作。
更新模塊55,用于在成功識(shí)別用戶身份后,將該心電信號(hào)特征參數(shù)作為最新的特征模板,且利用該心電信號(hào)特征參數(shù),對(duì)映射關(guān)系中該用戶原有的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行更新。
由于每個(gè)用戶的心電信號(hào)特征會(huì)隨著時(shí)間的變化而發(fā)生一些變化,因此,本實(shí)施例中更新模塊55每次都會(huì)對(duì)用戶原有的心電信號(hào)特征模板進(jìn)行更新,以保證用戶的心電信號(hào)特征模板一直處于最新、最優(yōu)化的狀態(tài),從而能夠更加精準(zhǔn)的識(shí)別用戶身份。進(jìn)一步地,本發(fā)明可將更新模塊55的執(zhí)行過程設(shè)定在穿戴式設(shè)備的空閑時(shí)間進(jìn)行,不占用該穿戴式設(shè)備的工作時(shí)間,從而不降低該穿戴式設(shè)備的工作效率。
新用戶記錄模塊66,用于若未識(shí)別該用戶身份,則確定該用戶為新用戶,并采集該新用戶的身份信息,保存該新用戶的身份信息及該用戶的心電信號(hào)特征參數(shù)之間的映射關(guān)系。
需要說明的是,本發(fā)明在應(yīng)用心電信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行用戶身份識(shí)別之前,首先采用離手判斷技術(shù)對(duì)用戶是否將穿戴式設(shè)備離手進(jìn)行判斷,若判斷結(jié)果為未離手,則可以確定當(dāng)前的用戶身份為上次識(shí)別的用戶,則無(wú)需再經(jīng)過模塊11至55的重復(fù)操作。因此,先進(jìn)行離手判斷操作避免了現(xiàn)有技術(shù)中每次開始識(shí)別用戶身份時(shí),都需要對(duì)用戶心電信號(hào)進(jìn)行獲取、濾波去噪、提取心電信號(hào)特征參數(shù)以及將心電信號(hào)特征參數(shù)與預(yù)設(shè)模板對(duì)比的操作,從而避免了許多計(jì)算過程,大大降低了計(jì)算量,減少了穿戴式設(shè)備的功耗,同時(shí)大大提高了穿戴式設(shè)備的識(shí)別用戶身份的效率。
需要說明的是,用戶可以在第一次使用該穿戴式設(shè)備時(shí),輸入自己的身份信息,穿戴式設(shè)備保存身份信息及所述心電信號(hào)特征參數(shù)之間的映射關(guān)系,同時(shí),穿戴式設(shè)備將第一次采集的心電信號(hào)特征參數(shù)作為該用戶的心電信號(hào)特征模板預(yù)先存儲(chǔ)。
綜上所述,本發(fā)明第四實(shí)施例所提供的裝置,判斷更加準(zhǔn)確、計(jì)算量更低、降低穿戴式設(shè)備的功耗,大大提高了穿戴式設(shè)備識(shí)別用戶身份的效率。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已,并不用以限制發(fā)明,凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等,均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。