本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和普適計(jì)算的發(fā)展，移動(dòng)設(shè)備的信息安全問題越來越重要，身份認(rèn)證作為移動(dòng)設(shè)備信息安全的第一道防線，如何提高身份認(rèn)證的便捷度和安全性顯得十分關(guān)鍵。

身份認(rèn)證即確定設(shè)備用戶是否為合法用戶的處理過程。目前，身份認(rèn)證的方式主要有兩種，分別是基于知識(shí)的認(rèn)證方式和基于靜態(tài)生物特征的認(rèn)證方式，基于知識(shí)的認(rèn)證方式是最為傳統(tǒng)的認(rèn)證方式，包括且不限于密碼、圖案等需要使用者去主動(dòng)記憶的認(rèn)證方式，基于靜態(tài)生物特征的認(rèn)證方式是較為成熟的認(rèn)證方式，已經(jīng)得到較為廣泛的應(yīng)用，包括指紋認(rèn)證、人臉認(rèn)證等。除此之外，還有一種新穎的認(rèn)證方式——基于行為習(xí)慣的認(rèn)證方式，通過記錄使用者在使用設(shè)備時(shí)的使用痕跡，并從中提取出用戶特有的特征行為證據(jù)來實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的認(rèn)證。

基于知識(shí)的認(rèn)證方式需要用戶去記憶一些預(yù)先定義好的知識(shí)，例如密碼、圖形等，這對(duì)于用戶來說是一種較差的使用體驗(yàn)，這些預(yù)先定義好的知識(shí)為了方便用戶記憶和認(rèn)證的安全性，不能過于復(fù)雜也不能過于簡(jiǎn)單，導(dǎo)致使用便捷性和安全性互相矛盾。基于靜態(tài)生物特征的認(rèn)證方式中指紋、虹膜以及人臉等顯式的生物特征易被偽造，且需要用戶參與到認(rèn)證過程中，認(rèn)證難以做到對(duì)用戶透明?；谛袨榱?xí)慣的認(rèn)證方式還在研究階段，目前大多數(shù)技術(shù)需要對(duì)用戶進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的觀察，利用長(zhǎng)時(shí)間采集的數(shù)據(jù)作為用戶注冊(cè)時(shí)的身份驗(yàn)證，這樣很難做到在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行注冊(cè)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證方法及裝置，旨在解決由于現(xiàn)有技術(shù)無法提供一種移動(dòng)設(shè)備身份認(rèn)證的有效方法，導(dǎo)致移動(dòng)設(shè)備上身份認(rèn)證的便捷度和安全性不足、且身份認(rèn)證的認(rèn)證效率較低的問題。

一方面，本發(fā)明提供了一種移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證方法，所述方法包括下述步驟：

當(dāng)檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上用戶的登錄請(qǐng)求時(shí)，獲取所述用戶的登錄信息并通過所述移動(dòng)設(shè)備采集所述用戶的登錄行走數(shù)據(jù)；

從預(yù)先訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型庫(kù)中查詢所述登錄信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，并通過所述用戶認(rèn)證模型和所述登錄行走數(shù)據(jù)對(duì)所述用戶進(jìn)行認(rèn)證；

根據(jù)對(duì)所述用戶的認(rèn)證結(jié)果，確定是否允許所述用戶登錄。

另一方面，本發(fā)明提供了一種移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證裝置，所述裝置包括：

登錄數(shù)據(jù)獲取模塊，用于當(dāng)檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上戶的登錄請(qǐng)求時(shí)，獲取所述用戶的登錄信息并通過所述移動(dòng)設(shè)備采集所述用戶的登錄行走數(shù)據(jù)；

認(rèn)證模塊，用于從預(yù)先訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型庫(kù)中查詢所述登錄信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，并通過所述認(rèn)證模型和所述登錄行走數(shù)據(jù)對(duì)所述用戶進(jìn)行認(rèn)證；以及

登錄確認(rèn)模塊，用于根據(jù)對(duì)所述用戶的認(rèn)證結(jié)果，確定是否允許所述用戶登錄。

本發(fā)明在檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上用戶的登錄請(qǐng)求時(shí)，獲取用戶的登錄信息并通過移動(dòng)設(shè)備采集用戶登錄時(shí)的行走數(shù)據(jù)，再在訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型庫(kù)中查詢登錄信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，根據(jù)查詢到的用戶認(rèn)證模型和用戶的登錄行走數(shù)據(jù)，對(duì)用戶進(jìn)行認(rèn)證，根據(jù)對(duì)用戶的認(rèn)證結(jié)果確認(rèn)是否允許該用戶登錄，從而通過在短時(shí)間內(nèi)對(duì)用戶的行走習(xí)慣進(jìn)行少量的采集，實(shí)現(xiàn)用戶注冊(cè)過程用戶認(rèn)證模型的訓(xùn)練和用戶登錄過程用戶身份的認(rèn)證，將用戶的身份認(rèn)證過程隱藏在用戶環(huán)境中，不需要用戶主動(dòng)參與認(rèn)證過程，有效地提高了身份認(rèn)證的便捷度、安全性以及用戶體驗(yàn)，有效地提高了身份認(rèn)證的認(rèn)證效率。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證方法的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例二提供的移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證方法中訓(xùn)練用戶認(rèn)證模型的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例三提供的移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；以及

圖4是本發(fā)明實(shí)施例四提供的移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證裝置的結(jié)構(gòu)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。

以下結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)描述：

實(shí)施例一：

圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例一提供的移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證方法的實(shí)現(xiàn)流程，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分，詳述如下：

在步驟s101中，當(dāng)檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上用戶的登錄請(qǐng)求時(shí)，獲取用戶的登錄信息并通過移動(dòng)設(shè)備采集用戶的登錄行走數(shù)據(jù)。

本發(fā)明適用于手機(jī)、平板以及智能手表等移動(dòng)設(shè)備或移動(dòng)設(shè)備身份認(rèn)證系統(tǒng)，當(dāng)檢測(cè)到用戶在這些移動(dòng)設(shè)備上發(fā)送的登錄請(qǐng)求(例如解鎖移動(dòng)設(shè)備的請(qǐng)求、登錄應(yīng)用程序中的賬戶的請(qǐng)求)時(shí)，獲取用戶的登錄信息，該登錄信息可由用戶直接輸入，也可由系統(tǒng)默認(rèn)。在獲取登錄信息的同時(shí)通過移動(dòng)設(shè)備采集用戶在登錄時(shí)的行走數(shù)據(jù)，即登錄行走數(shù)據(jù)。

具體地，通過移動(dòng)設(shè)備采集用戶登錄時(shí)行走的加速度和磁場(chǎng)，可得到加速度序列和磁場(chǎng)序列，兩者組合構(gòu)成登錄行走數(shù)據(jù)，從而將用戶行走時(shí)的加速度以及切割地磁場(chǎng)磁感應(yīng)線的磁場(chǎng)變化結(jié)合起來，較少的采樣便可較為準(zhǔn)確、形象地表征用戶行走時(shí)的步態(tài)特征。

優(yōu)選地，通過移動(dòng)設(shè)備上的加速度傳感器和霍爾傳感器采集用戶在登錄時(shí)行走的加速度和磁場(chǎng)，從而更為準(zhǔn)確、便捷地獲取用戶在登錄時(shí)行走的加速度和磁場(chǎng)。

在步驟s102中，從預(yù)先訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型庫(kù)中查詢登錄信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，并通過用戶認(rèn)證模型和登錄行走數(shù)據(jù)對(duì)用戶進(jìn)行認(rèn)證。

在本發(fā)明實(shí)施例中，用戶認(rèn)證模型庫(kù)中包含多個(gè)用戶認(rèn)證模型，每個(gè)已注冊(cè)的或合法的用戶都對(duì)應(yīng)著一個(gè)用戶認(rèn)證模型，所有的用戶認(rèn)證模型都是通過對(duì)用戶注冊(cè)時(shí)的行走數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的，用戶認(rèn)證模型的具體訓(xùn)練過程詳見實(shí)施例二。根據(jù)用戶的登錄信息在用戶認(rèn)證模型庫(kù)中查詢對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，并由該訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型對(duì)登錄行走數(shù)據(jù)是否為相應(yīng)注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，進(jìn)而對(duì)用戶是否為該用戶認(rèn)證模型對(duì)應(yīng)的已注冊(cè)用戶進(jìn)行認(rèn)證。

在步驟s103中，根據(jù)對(duì)用戶的認(rèn)證結(jié)果，確定是否允許用戶登錄。

在本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)認(rèn)證結(jié)果為用戶是已注冊(cè)或合法用戶時(shí)，登錄用戶的登錄信息所對(duì)應(yīng)的用戶賬戶，否則拒絕用戶的登錄請(qǐng)求。

在本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上用戶的登錄請(qǐng)求時(shí)，獲取用戶的登錄信息和通過移動(dòng)設(shè)備采集到的登錄行走數(shù)據(jù)，從預(yù)先訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型庫(kù)查詢登錄信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，通過該用戶認(rèn)證模型和登錄行走數(shù)據(jù)對(duì)用戶進(jìn)行認(rèn)證，根據(jù)認(rèn)證結(jié)果確定是否允許用戶登錄，從而通過采集用戶的行走行為習(xí)慣和訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型，完成用戶登錄時(shí)的身份認(rèn)證，不需要用戶主動(dòng)參與到認(rèn)證過程中，有效地提高了身份認(rèn)證的便捷度、安全性以及用戶體驗(yàn)，有效地提高了身份認(rèn)證時(shí)的認(rèn)證效率。

實(shí)施例二：

圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例二提供的移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證方法中訓(xùn)練用戶認(rèn)證模型的實(shí)現(xiàn)流程，詳述如下：

在步驟s201中，當(dāng)檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上用戶的注冊(cè)請(qǐng)求時(shí)，獲取用戶的注冊(cè)信息并通過移動(dòng)設(shè)備采集用戶的注冊(cè)行走數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上用戶的注冊(cè)請(qǐng)求時(shí)，例如當(dāng)用戶設(shè)置移動(dòng)設(shè)備的鎖屏或者用戶注冊(cè)移動(dòng)設(shè)備上的應(yīng)用程序時(shí)，獲取用戶的注冊(cè)信息并在預(yù)設(shè)的采樣時(shí)長(zhǎng)內(nèi)多次地采集用戶的注冊(cè)行走數(shù)據(jù)，例如采樣時(shí)長(zhǎng)可以為5到6秒，采樣次數(shù)可為10次。

具體地，注冊(cè)信息可由用戶輸入也可由系統(tǒng)設(shè)置，注冊(cè)行走數(shù)據(jù)包括用戶注冊(cè)時(shí)行走的加速度序列和磁場(chǎng)序列，加速度序列中包含多個(gè)采樣時(shí)間戳對(duì)應(yīng)的加速度，磁場(chǎng)序列中包括多個(gè)采樣時(shí)間戳對(duì)應(yīng)的磁場(chǎng)。

優(yōu)選地，通過移動(dòng)設(shè)備上的加速度傳感器和霍爾傳感器采集用戶在注冊(cè)時(shí)行走的加速度和磁場(chǎng)，從而更為準(zhǔn)確、便捷地獲取用戶在注冊(cè)時(shí)行走的加速度和磁場(chǎng)。

在步驟s202中，對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，生成注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征。

在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，生成注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征，以便在用戶登錄時(shí)通過行走步態(tài)特征對(duì)用戶進(jìn)行身份認(rèn)證。其中，可通過下述步驟對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提?。?/p>

(1)根據(jù)加速度序列中加速度的采樣時(shí)間戳、磁場(chǎng)序列中磁場(chǎng)的采樣時(shí)間戳以及預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔，對(duì)加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊。

在本發(fā)明實(shí)施例中，由于采集到的加速度序列和磁場(chǎng)序列之間樣本的采樣時(shí)間戳存在差異，因此，在這里使用預(yù)設(shè)的多數(shù)據(jù)類型時(shí)間差值算法對(duì)不同類型的采樣數(shù)據(jù)間的時(shí)間進(jìn)行對(duì)齊。

具體地，先將加速度序列中加速度的采樣時(shí)間戳和磁場(chǎng)序列中磁場(chǎng)的采樣時(shí)間戳中最早的采樣時(shí)間戳設(shè)置為初始時(shí)間戳，再根據(jù)該初始時(shí)間戳和預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔，對(duì)加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊，對(duì)齊公式為：

其中，i表示注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中第i種類型的數(shù)據(jù)，例如，在本發(fā)明實(shí)施例中，可用v¹表示時(shí)間對(duì)齊后的加速度序列，可用v²可表示時(shí)間對(duì)齊后的磁場(chǎng)序列。t0表示初始時(shí)間戳，interval表示時(shí)間間隔，當(dāng)v¹表示時(shí)間對(duì)齊后的加速度序列時(shí)，為采樣時(shí)間戳為t0的加速度。此外，x和k滿足tx＜t0+interval×k≤tx+1和k＝1,2,…,m，m為采樣時(shí)長(zhǎng)中的采樣次數(shù)。

優(yōu)選地，在對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中的加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊后，再對(duì)該加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行降噪處理，從而降低注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，使得注冊(cè)行走數(shù)據(jù)更為平滑，有效地提高后續(xù)對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取的效果。作為示例地，采用移動(dòng)窗口均值降噪的方式對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中的加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行降噪，當(dāng)移動(dòng)窗口的大小為5時(shí)，降噪的主要公式為：

其中為第k個(gè)采樣時(shí)間戳tk的數(shù)據(jù)在降噪后對(duì)應(yīng)的數(shù)值。

(2)對(duì)時(shí)間對(duì)齊后的加速度序列和磁場(chǎng)序列分別進(jìn)行三軸融合和傅里葉變換，得到加速度序列和磁場(chǎng)序列的頻域分量，并根據(jù)所有頻域分量中非直流分量的幅度值，生成行走步態(tài)特征。

在本發(fā)明實(shí)施例中，加速度序列中的加速度和磁場(chǎng)序列中的磁場(chǎng)都是三維的，即三軸向量，在三軸向量中不同軸數(shù)據(jù)的放置方式不同將導(dǎo)致提取的特征不同，因此需要對(duì)三軸向量中的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。具體地，三軸融合(即對(duì)三軸向量中的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合)的公式為：

vmix為混合后的加速度或磁場(chǎng)，vx、vy和vz為混合前加速度或磁場(chǎng)的三個(gè)軸的數(shù)據(jù)，該三個(gè)軸的數(shù)據(jù)在同一采樣時(shí)間軸上。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過傅里葉變換將注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中經(jīng)三軸融合后的加速度序列和磁場(chǎng)序列轉(zhuǎn)換到頻域上，并對(duì)頻域上的每個(gè)分量進(jìn)行取模運(yùn)算，得到每個(gè)分量的幅度值，舍棄其中直流分量的幅度值，由剩余分量的幅度值一起構(gòu)成注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征。

在步驟s203中，根據(jù)注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征和預(yù)設(shè)的加權(quán)支持向量機(jī)，建立注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型。

在本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)注冊(cè)信息的行走步態(tài)特征，采用加權(quán)支持向量機(jī)建立該注冊(cè)用戶對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型。具體地，計(jì)算每個(gè)注冊(cè)信息下行走步態(tài)特征的權(quán)值，權(quán)值的計(jì)算公式為：

其中，w+為正樣本權(quán)重，w-為負(fù)樣本權(quán)重，n-為正樣本數(shù)量，n+為負(fù)樣本數(shù)量，其中正樣本為用戶認(rèn)證模型庫(kù)中所有的行走步態(tài)特征與當(dāng)前注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征匹配成功的樣本數(shù)量，負(fù)樣本為用戶認(rèn)證模型庫(kù)中所有行走步態(tài)特征與當(dāng)前注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征匹配失敗的樣本數(shù)量，計(jì)算得到的正負(fù)樣本權(quán)重比為注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征的權(quán)值。

在本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)檢測(cè)到用戶在移動(dòng)設(shè)備上注冊(cè)時(shí)，獲取用戶的注冊(cè)信息和注冊(cè)行走信息，對(duì)該注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，生成注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征，并采用加權(quán)支持向量機(jī)，生成注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，從而通過采集用戶注冊(cè)時(shí)的加速度和磁場(chǎng)、以及對(duì)加速度序列和磁場(chǎng)序列的預(yù)處理和特征提取，有效地提高了對(duì)用戶行走行為習(xí)慣的采樣效率和特征提取效率，訓(xùn)練生成用戶認(rèn)證模型使得登錄過程不需用戶主動(dòng)參與到認(rèn)證過程中，有效地提高了身份認(rèn)證的便捷度、安全性以及用戶體驗(yàn)。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，所述的存儲(chǔ)介質(zhì)，如rom/ram、磁盤、光盤等。

實(shí)施例三：

圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例三提供的移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證裝置的結(jié)構(gòu)，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分，其中包括：

登錄數(shù)據(jù)獲取模塊31，用于當(dāng)檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上用戶的登錄請(qǐng)求時(shí)，獲取用戶的登錄信息并通過移動(dòng)設(shè)備采集用戶的登錄行走數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)檢測(cè)到用戶在手機(jī)、平板和智能手表等移動(dòng)設(shè)備上發(fā)送的登錄請(qǐng)求時(shí)，可直接獲取用戶輸入的登錄信息，也可根據(jù)用戶輸入的用戶賬戶從系統(tǒng)中已有的用戶賬戶中獲取對(duì)應(yīng)的登錄信息，同時(shí)采集用戶登錄時(shí)的行走數(shù)據(jù)，即登錄行走數(shù)據(jù)。

認(rèn)證模塊32，用于從預(yù)先訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型庫(kù)中查詢登錄信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，并通過用戶認(rèn)證模型和登錄行走數(shù)據(jù)對(duì)用戶進(jìn)行認(rèn)證。

在本發(fā)明實(shí)施例中，用戶認(rèn)證模型庫(kù)中所有的用戶認(rèn)證模型都是由對(duì)用戶注冊(cè)時(shí)的行走數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的，這些用戶認(rèn)證模型的具體訓(xùn)練過程中的各模塊詳見下述實(shí)施例四。在用戶認(rèn)證模型庫(kù)中查詢登錄信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，并由該訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型對(duì)登錄行走數(shù)據(jù)是否為相應(yīng)注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，即對(duì)用戶是否為該用戶認(rèn)證模型對(duì)應(yīng)的已注冊(cè)用戶進(jìn)行認(rèn)證。

登錄確認(rèn)模塊33，用于對(duì)用戶的認(rèn)證結(jié)果，確定是否允許用戶登錄。

在本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)認(rèn)證結(jié)果為用戶是已注冊(cè)用戶時(shí)，登錄用戶的登錄信息所對(duì)應(yīng)的用戶賬戶，否則拒絕用戶的登錄請(qǐng)求。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型對(duì)采集到登錄行走數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，完成用戶登錄時(shí)的身份認(rèn)證，而不需要用戶主動(dòng)參與到認(rèn)證過程中，有效地提高了身份認(rèn)證的便捷度、安全性以及用戶體驗(yàn)，有效地提高了身份認(rèn)證時(shí)的認(rèn)證效率。

在本發(fā)明實(shí)施例中，移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證裝置的各模塊可由相應(yīng)的硬件或軟件模塊實(shí)現(xiàn)，各模塊可以為獨(dú)立的軟、硬件模塊，也可以集成為一個(gè)軟、硬件模塊，在此不用以限制本發(fā)明。各模塊的具體實(shí)施方式可參考前述實(shí)施例二中各步驟的描述，在此不再贅述。

實(shí)施例四：

圖4示出了本發(fā)明實(shí)施例四提供的移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證裝置的結(jié)構(gòu)，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分。

在本發(fā)明實(shí)施例中，移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證裝置包括注冊(cè)數(shù)據(jù)獲取模塊41、步態(tài)特征生成模塊42、認(rèn)證模型建立模塊43、登錄數(shù)據(jù)獲取模塊44、認(rèn)證模塊45以及登錄確認(rèn)模塊46，其中：

注冊(cè)數(shù)據(jù)獲取模塊41，用于當(dāng)檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上用戶的注冊(cè)請(qǐng)求時(shí)，獲取用戶的注冊(cè)信息并通過移動(dòng)設(shè)備采集用戶的注冊(cè)行走數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上用戶的注冊(cè)請(qǐng)求時(shí)，獲取用戶的注冊(cè)信息并在預(yù)設(shè)的采樣時(shí)間內(nèi)多次地采集用戶的注冊(cè)行走數(shù)據(jù)。具體地，注冊(cè)信息可由用戶輸入也可由系統(tǒng)設(shè)置，注冊(cè)行走數(shù)據(jù)包括用戶注冊(cè)時(shí)行走的加速度序列和磁場(chǎng)序列，加速度序列中包含多個(gè)采樣時(shí)間戳對(duì)應(yīng)的加速度，磁場(chǎng)序列中包括多個(gè)采樣時(shí)間戳對(duì)應(yīng)的磁場(chǎng)。

步態(tài)特征生成模塊42，用于對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，生成注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征。

在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，生成注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征。具體地，可通過時(shí)間對(duì)齊模塊421和特征生成模塊422實(shí)現(xiàn)行走數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征提取，其中包括：

時(shí)間對(duì)齊模塊421，用于根據(jù)加速度序列中加速度的采樣時(shí)間戳、磁場(chǎng)序列中磁場(chǎng)的采樣時(shí)間戳以及預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔，對(duì)加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊。

在本發(fā)明實(shí)施例中，由于采集到的加速度序列和磁場(chǎng)序列之間樣本的采集時(shí)間戳存在差異，因此，在這里使用預(yù)設(shè)的多數(shù)據(jù)類型時(shí)間差值算法對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)間的時(shí)間進(jìn)行對(duì)齊。

具體地，將加速度序列中加速度的采樣時(shí)間戳和磁場(chǎng)序列中磁場(chǎng)的采樣時(shí)間戳中最早的采樣時(shí)間戳設(shè)置為初始時(shí)間戳，根據(jù)該初始時(shí)間戳和預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔，對(duì)加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊，對(duì)齊公式為：

其中，i表示注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中第i種類型的數(shù)據(jù)，例如，在本發(fā)明實(shí)施例中，可用v¹表示時(shí)間對(duì)齊后的加速度序列，可用v²可表示時(shí)間對(duì)齊后的磁場(chǎng)序列。t0表示初始時(shí)間戳，interval表示時(shí)間間隔，當(dāng)v¹表示時(shí)間對(duì)齊后的加速度序列時(shí)，為采樣時(shí)間戳為t0的加速度。此外，x和k滿足tx＜t0+interval×k≤tx+1和k＝1,2,…,m，m為采樣時(shí)長(zhǎng)中的采樣次數(shù)。

優(yōu)選地，在對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中的加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊后，再對(duì)該加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行降噪處理，從而降低注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，使得注冊(cè)行走數(shù)據(jù)更為平滑，有效地提高后續(xù)對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取的效果。作為示例地，采用移動(dòng)窗口均值降噪的方式對(duì)注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中的加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行降噪，當(dāng)移動(dòng)窗口的大小為5時(shí)，降噪的主要公式為：

其中為第k個(gè)采樣時(shí)間戳tk的數(shù)據(jù)在降噪后對(duì)應(yīng)的數(shù)值。

特征生成模塊422，用于對(duì)時(shí)間對(duì)齊后的加速度序列和磁場(chǎng)序列分別進(jìn)行三軸融合和傅里葉變換，得到加速度序列和磁場(chǎng)序列的頻域分量，并根據(jù)所有頻域分量中非直流分量的幅度值，生成行走步態(tài)特征。

在本發(fā)明實(shí)施例中，先對(duì)加速度序列和磁場(chǎng)序列進(jìn)行三軸融合，具體地，三軸融合(即對(duì)三軸向量中的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合)的公式為：

vmix為混合后的加速度或磁場(chǎng)，vx、vy和vz為混合前加速度或磁場(chǎng)的三個(gè)軸的數(shù)據(jù)，該三個(gè)軸的數(shù)據(jù)在同一采樣時(shí)間軸上。

在本發(fā)明實(shí)施例中，再通過傅里葉將注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中經(jīng)三軸融合后的加速度序列和磁場(chǎng)序列轉(zhuǎn)換到頻域上，對(duì)頻域上的每個(gè)分量進(jìn)行取模運(yùn)算，得到每個(gè)分量的幅度值，舍棄其中直流分量的幅度值，由剩余分量的幅度值一起構(gòu)成注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征。

認(rèn)證模型建立模塊43，用于根據(jù)注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征和預(yù)設(shè)的加權(quán)支持向量機(jī)，建立注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型。

在本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)注冊(cè)信息的行走步態(tài)特征，采用加權(quán)支持向量機(jī)建立該注冊(cè)用戶對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型。具體地，計(jì)算每個(gè)注冊(cè)信息下行走步態(tài)特征的權(quán)值，權(quán)值的計(jì)算公式為：

其中，w+為正樣本權(quán)重，w-為負(fù)樣本權(quán)重，n-為正樣本數(shù)量，n+為負(fù)樣本數(shù)量，其中正樣本為用戶認(rèn)證模型庫(kù)中所有的行走步態(tài)特征與當(dāng)前注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征匹配成功的樣本數(shù)量，負(fù)樣本為用戶認(rèn)證模型庫(kù)中所有行走步態(tài)特征與當(dāng)前注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征匹配失敗的樣本數(shù)量，計(jì)算得到的正負(fù)樣本權(quán)重比為注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的行走步態(tài)特征的權(quán)值。

優(yōu)選地，注冊(cè)數(shù)據(jù)采集模塊41包括注冊(cè)行走數(shù)據(jù)采集模塊411，其中：

注冊(cè)行走數(shù)據(jù)采集模塊411，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的采樣時(shí)長(zhǎng)，持續(xù)采集用戶在注冊(cè)時(shí)行走時(shí)的加速度和磁場(chǎng)，以生成注冊(cè)行走數(shù)據(jù)中的加速度序列和磁場(chǎng)序列。

優(yōu)選地，時(shí)間對(duì)齊模塊421包括初始時(shí)間戳獲取模塊和時(shí)間對(duì)齊子模塊，其中：

初始時(shí)間戳獲取模塊，用于根據(jù)加速度序列中加速的采樣時(shí)間戳和磁場(chǎng)序列中磁場(chǎng)的采樣時(shí)間戳，獲取初始時(shí)間戳；以及

時(shí)間對(duì)齊子模塊，用于根據(jù)初始時(shí)間戳和時(shí)間間隔，對(duì)加速度序列和磁場(chǎng)序列分別進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過同時(shí)采集用戶注冊(cè)時(shí)的加速度和磁場(chǎng)、以及對(duì)加速度序列和磁場(chǎng)序列的預(yù)處理和特征提取，有效地提高了對(duì)用戶行走行為習(xí)慣的采樣效率和特征提取效率，訓(xùn)練生成用戶認(rèn)證模型使得登錄過程不需用戶主動(dòng)參與到認(rèn)證過程中，有效地提高了身份認(rèn)證的便捷度、安全性以及用戶體驗(yàn)。

登錄數(shù)據(jù)獲取模塊44，用于當(dāng)檢測(cè)到移動(dòng)設(shè)備上用戶的登錄請(qǐng)求時(shí)，獲取用戶的登錄信息并通過移動(dòng)設(shè)備采集用戶的登錄行走數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)檢測(cè)到用戶在手機(jī)、平板和智能手表等移動(dòng)設(shè)備上發(fā)送的登錄請(qǐng)求時(shí)，可直接獲取用戶輸入的登錄信息，也可根據(jù)用戶輸入的用戶賬戶從系統(tǒng)中已有的用戶賬戶中獲取對(duì)應(yīng)的登錄信息，同時(shí)采集用戶登錄時(shí)的行走數(shù)據(jù)，即登錄行走數(shù)據(jù)。

認(rèn)證模塊45，用于從預(yù)先訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型庫(kù)中查詢登錄信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，并通過用戶認(rèn)證模型和登錄行走數(shù)據(jù)對(duì)用戶進(jìn)行認(rèn)證。

在本發(fā)明實(shí)施例中，用戶認(rèn)證模型庫(kù)中所有的用戶認(rèn)證模型都是由對(duì)用戶注冊(cè)時(shí)的行走數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的，這些用戶認(rèn)證模型的具體訓(xùn)練過程中的各模塊詳見下述實(shí)施例四。在用戶認(rèn)證模型庫(kù)中查詢登錄信息對(duì)應(yīng)的用戶認(rèn)證模型，并由該訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型對(duì)登錄行走數(shù)據(jù)是否為相應(yīng)注冊(cè)信息對(duì)應(yīng)的注冊(cè)行走數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，即對(duì)用戶是否為該用戶認(rèn)證模型對(duì)應(yīng)的已注冊(cè)用戶進(jìn)行認(rèn)證。

登錄確認(rèn)模塊46，用于對(duì)用戶的認(rèn)證結(jié)果，確定是否允許用戶登錄。

在本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)認(rèn)證結(jié)果為用戶是已注冊(cè)用戶時(shí)，登錄用戶的登錄信息所對(duì)應(yīng)的用戶賬戶，否則拒絕用戶的登錄請(qǐng)求。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過訓(xùn)練好的用戶認(rèn)證模型對(duì)采集到登錄行走數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，完成用戶登錄時(shí)的身份認(rèn)證，而不需要用戶主動(dòng)參與到認(rèn)證過程中，有效地提高了身份認(rèn)證的便捷度、安全性以及用戶體驗(yàn)，有效地提高了身份認(rèn)證時(shí)的認(rèn)證效率。

在本發(fā)明實(shí)施例中，移動(dòng)設(shè)備的身份認(rèn)證裝置中用戶認(rèn)證模型訓(xùn)練過程中的各模塊可由相應(yīng)的硬件或軟件模塊實(shí)現(xiàn)，各模塊可以為獨(dú)立的軟、硬件模塊，也可以集成為一個(gè)軟、硬件模塊，在此不用以限制本發(fā)明。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(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)。