CN105809438A - 用于智能可穿戴设备的身份识别方法、支付方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于智能可穿戴设备的身份识别方法，主要包括：采集步骤，用于采集用户的运动数据及生理数据和/或三维动作运动数据；创建步骤，用于分析和存储采集的运动数据及生理数据和/或三维动作运动数据，以建立身份识别数据库；以及识别步骤，用于将佩戴智能可穿戴设备的用户的运动数据及生理数据和/或三维动作运动数据与身份识别数据库中存储的相应数据进行比对，根据比对结果是否相符来实现身份识别。按照本发明实施例的用于智能可穿戴设备的身份识别方法，通过生理指标、行为习惯、个人喜好等方式对用户进行身份识别，识别结果更为可靠和安全。将该身份识别方法应用于智能可穿戴设备进行移动支付，也提高了支付的便捷性和安全性。

Description

用于智能可穿戴设备的身份识别方法、支付方法与装置

技术领域

本发明涉及一种身份识别方法、支付方法与装置，特别是涉及一种用于智能可穿戴设备的身份识别方法、支付方法与装置。

背景技术

银行卡支付主要是商家发起支付请求，客户通过输入密码或者签字来完成身份识别以及确认支付。银行卡小，方便携带。但从另一个角度看，银行卡相对于现金更容易丢失，而丢失后可能会引起更严重的经济损失。另外，数字密码和签字这两种身份识别方式安全性不足，数字密码容易被盗取，签名容易被伪造，这些都不利于保障用户的资金安全。

随着现代科技的发展，越来越多新的支付方式面世，例如支付宝支付、微信支付、ApplePay等。这些支付方式的工作原理为：客户将银行卡与移动终端进行绑定，在进行消费时，商家发起支付请求，客户通过移动网络或其他通讯方式在对应支付方式的APP接收支付信息，客户通过字符、手势或指纹等密码完成身份识别并确认实现支付行为。这类支付方式既能支持线上支付又能线下消费，相对传统的支付方式更为方便、快捷。然而，一旦客户的移动终端丢失，则该移动终端所绑定的支付APP就面临着严重的资金安全问题，客户的账户、资金易于被盗用，给客户带来金钱损失；另一方面，这种类型支付方式普遍采用字符密码、二维手势密码或指纹密码作为身份确认的方式，这些密码同样存在被盗用或伪造的问题，同样具有资金安全隐患。

因此，我们需要寻找一种更为方便、安全的身份识别方法和应用该识别方法支付方法，解决现有支付方式的安全隐患问题，准确地对用户进行身份识别，保障用户资金安全，提供更为方便、放心的消费支付方式。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术存在的缺陷，提供一种用于智能可穿戴设备的身份识别方法与装置。为了实现这一目的，本发明所采取的技术方案如下。

按照本发明实施例的第一方面，提供一种用于智能可穿戴设备的身份识别方法，包括：采集步骤，用于采集用户的运动数据及生理数据和/或三维动作运动数据；创建步骤，用于分析和存储采集的运动数据及生理数据和/或三维动作运动数据，以建立身份识别数据库；以及识别步骤，用于响应身份识别请求，将当前采集的佩戴智能可穿戴设备用户的运动数据及生理数据和/或输入的三维动作运动数据与身份识别数据库中存储的相应数据进行比对，根据比对结果是否相符来实现身份识别。

按照再一个实施例，可选地是，所述的用于智能可穿戴设备的身份识别方法还可包括确认步骤，用于确认多次采集的用户三维动作运动数据是否一致，并在确认一致后将该三维动作运动数据用于创建身份识别数据库。

按照又一个实施例，可选地是，所述的用于智能可穿戴设备的身份识别方法还可包括重置步骤，用于重新设置用户的三维动作运动数据。

按照另一个实施例，所述采集用户的运动数据及生理数据包括采集用户在正常行走、快步行走、正常跑步以及慢跑状态下，在预定时间段内的步频、摆手幅度、摆手运动半径、以及相关联的心跳间隔和心跳幅度；和/或所述采集用户的生理数据还包括采集用户在睡眠状态下的心跳间隔和心跳幅度。

按照本发明实施例的第二方面，提供一种用于智能可穿戴设备的支付方法，包括：绑定步骤，用于将智能可穿戴设备与移动终端绑定，并通过移动终端与银行卡绑定；启动步骤，在所述智能可穿戴设备按照本发明实施例第一方面的方法对佩戴该设备的用户进行的身份识别通过后，开启支付功能；以及支付步骤，用于响应与所述智能可穿戴设备通信连接的收款终端发出的支付请求，来确认支付。

按照再一个实施例，可选地是，所述的用于智能可穿戴设备的支付方法还包括锁定步骤，用于在身份识别失败后和/或不能连续检测到用户的生理数据时，锁定智能可穿戴设备的支付功能。

按照另一个实施例，可选地是，所述的用于智能可穿戴设备的支付方法还包括校验步骤,用于持续对用户运动数据和生理数据进行采集和分析，在发现与身份识别数据库中的数据偏离时，锁定智能可穿戴设备的支付功能以待重新进行身份识别；否则，保持支付功能开启。

按照本发明实施例的第三方面，提供一种用于智能可穿戴设备的支付装置，包括：绑定模块，用于将智能可穿戴设备与移动终端绑定，并通过移动终端与银行卡绑定；启动模块，在所述智能可穿戴设备按照本发明实施例第一方面的方法对佩戴该设备的用户进行的身份识别通过后，开启支付功能；以及支付模块，用于响应与所述智能可穿戴设备通信连接的收款终端发出的支付请求，确认支付。

按照再一个实施例，可选地是，所述的用于智能可穿戴设备的支付装置还包括锁定模块，用于在身份识别失败后和/或不能连续检测到用户的生理数据时，锁定智能可穿戴设备的支付功能。

按照又一个实施例，可选地是，所述的用于智能可穿戴设备的支付装置还包括校验模块,用于持续对用户运动数据和生理数据进行采集和分析，在发现与身份识别数据库中的数据偏离时，锁定智能可穿戴设备的支付功能以待重新进行身份识别；否则，保持支付功能开启。

按照本发明实施例的用于智能可穿戴设备的身份识别方法、支付方法与装置，通过生理指标、行为习惯、个人喜好等方式对用户进行身份识别，识别结果更为可靠、安全。通过将这种身份识别方法应用于智能可穿戴设备进行移动支付，也提高了支付的便捷性和安全性。

下面将结合附图并通过实施例对本发明进行具体说明，其中相同或基本相同的部件采用相同的附图标记指示。

附图说明

图1是按照本发明一个实施例的用于智能可穿戴设备的身份识别方法的示意性流程图；

图2是按照本发明一个实施例的用于智能可穿戴设备的支付方法的示意性流程图；

图3是按照本发明一个实施例的用于智能可穿戴设备的支付装置的示意性结构框图。

具体实施方式

如图1所示，是按照本发明一个实施例的用于智能可穿戴设备的身份识别方法的示意性流程图，主要包括：采集步骤100，创建步骤106，以及识别步骤108；在其他实施例中，还可选地包括确认步骤102和/或重置步骤104。其中采集步骤100用于采集用户的运动数据及生理数据和/或三维动作运动数据；确认步骤102用于确认多次采集的用户三维动作运动数据是否一致，并在确认一致后将该三维动作运动数据用于创建身份识别数据库；重置步骤104用于重新设置用户的三维动作运动数据；创建步骤106用于分析和存储采集的运动数据及生理数据和/或三维动作运动数据，以建立身份识别数据库；以及识别步骤108用于响应身份识别请求，将当前采集的佩戴智能可穿戴设备用户的运动数据及生理数据和/或输入的三维动作运动数据与身份识别数据库中的存储的相应数据进行比对，根据比对结果是否相符来实现身份识别。

在一个实施例中，智能可穿戴设备包括但不限于智能手环、智能脚环等等，下面以智能手环为例进行描述。该智能手环具备常用的例如计步、心率、睡眠分析、运动分析等功能，还包括处理器（例如MCU、DSP或CPU等）、以及加速度传感器、陀螺仪、地磁仪等运动传感器。身份识别的具体过程如下：

一、运动数据及生理数据

1.用户初次使用设备，设备采集用户数据（此时支付功能未开启）；设备提示用户按照日常正常行走的步速、日常正常行走的姿态行走预定时间段T（例如5分钟，10分钟，15分钟等），设备中的运动传感器和生理传感器采集并记录此过程中用户的运动数据和生理数据（步骤100）；然后，分析运动数据和生理数据，得到用户在日常正常行走状态下的步频、摆手幅度、摆手运动半径、心跳间隔、以及心跳幅度，将分析结果的数据标记为“正常行走”，并存入心跳数据库（步骤106）；

2.设备提示用户按照日常快步走的步速、日常快步走的姿态快步走预定时间段T，设备中的运动传感器和生理传感器采集并记录此过程中用户的运动数据和生理数据（步骤100）；然后，分析运动数据和生理数据，得到用户在日常快步走状态下的步频、摆手幅度、摆手运动半径、心跳间隔、以及心跳幅度，将分析结果的数据标记为“快步走”，并存入心跳数据库（步骤106）；

3.设备提示用户按照日常正常跑步的步速、日常正常跑步的姿态行进预定时间段T，设备中的运动传感器和生理传感器采集并记录此过程中用户的运动数据和生理数据（步骤100）；然后，分析运动数据和生理数据，得到用户在日常正常跑步状态下的步频、摆手幅度、摆手运动半径、心跳间隔、以及心跳幅度，将分析结果的数据标记为“正常跑步”，并存入心跳数据库（步骤106）；

4.设备提示用户按照日常慢跑的步速、日常慢跑的姿态行进预定时间段T，设备中的运动传感器和生理传感器采集并记录此过程中用户的运动数据和生理数据（步骤100）；然后，分析运动数据和生理数据，得到用户在日常慢跑状态下的步频、摆手幅度、摆手运动半径、心跳间隔、以及心跳幅度，将分析结果的数据标记为“慢跑”，并存入心跳数据库（步骤106）。

按照一个实施例，上述步频、摆手幅度、摆手运动半径的分析确定方法如下：用户在佩戴设备持续进行活动时，加速度传感器、陀螺仪、地磁仪等运动传感器会持续采集和记录加速度、角速度、相对于地球磁场磁力线的方位等数据。通过对加速度进行积分，可分析得用户的运动曲线，结合时间并按照设备计步的原理，可以分析用户单位时间内的步数，即得步频。通过分析加速度、角速度和相对于地球磁场磁力线的方位等数据可分析出用户的加速度变化、角速度变化、相对于地球磁场磁力线的方位变化；由于设备是佩戴在手上的，可分析得用户手部相对空间的运动轨迹，进而分析得用户手部往复摆动的幅度、往复摆动形成的曲面，再计算得到运动的摆手运动半径。用户在得到设备后，初始数据库的建立可通过上述方式记录用户不同运动类型下的步频、摆手幅度、摆手运动半径。当数据库建立成功后，设备通过持续采集并分析用户的运动数据，将得到的数据与数据库中不同运动类型的数据进行比对，识别用户的运动类型，进而匹配对比用户在该运动类型下的心跳间隔、心跳幅度而进行用户身份识别。

按照一个实施例，上述心跳间隔和心跳幅度的分析确定方法如下：用固定波长的光照射向人体，一部分光会被人体吸收，一部分的光会被反射回来。在光穿透人体皮肤、组织、骨骼等时，被吸收的光波是恒定的，而由于血液循环，血管中血液容积随心脏搏动而产生对应的脉动情况，对光的吸收也是波动变化的。通过分析反射回来的光波的变化，可以分析得血液容积的变化，则可分析得脉动、心脏搏动的情况。本方法中，设备具有LED、光电传感器，设备通过LED发出固定波长的光（如红光、绿光、白光等）照射向人体，根据前述原理，通过光电传感器采集经人体反射回来的光可得到PPG（光电容积描记）信号。PPG信号主要呈现的就是人体的脉动情况，通过分析PPG信号可以获得用户的心跳间隔和心跳幅度。通过上述过程，可建成以运动数据及关联的心跳数据为参考数据的身份识别数据库。在心跳数据库已建立的情况下，设备通过运动传感器、光电传感器采集用户的运动数据和生理数据，根据分析结果与心跳数据库中储存的数据进行匹配比对，进行身份识别（步骤108）。在一个实施例中，可以设定当符合度达预定百分比，例如90%左右，则认为身份识别成功；否则，认为身份识别失败。

在另外一个实施例中，可选地是，可将智能可穿戴设备的处理器配置成使运动传感器、生理传感器持续检测用户的运动和生理情况。当设备分析得知用户已进入睡眠状态（此时运动变化几乎为零），设备采集并记录用户在该情况下的生理数据，分析得到用户在睡眠状态下的心跳间隔和心跳幅度，将分析结果的数据标记为“睡眠”，并补充储存入该用户的身份识别数据库。由此，以心跳数据为参考数据的身份识别数据库完善成功，可用于进行身份识别。但是，睡眠状态下的心跳间隔和心跳幅度，仅仅为对心跳数据库的补充完善，而非心跳数据库使用的必须条件；另外，用户睡眠状态下的心跳数据的采集和心跳数据库的补充完善是设备自行进行的，不需要用户参与操作。

二、三维动作运动数据

用户初次使用设备，采集用户三维动作运动数据（此时支付功能未开启）。用户在设备上选择进行三维动作识别的设定，设备显示提示输入三维动作（即输入三维动作运动数据）。用户在空间中比划出想要设定的三维动作，此时加速度传感器、陀螺仪、地磁仪等运动传感器采集并记录该三维动作的运动数据（步骤100）。然后，分析该三维动作的运动数据，获得该三维动作相对空间的运动轨迹数据，并存入三维动作数据库（步骤106）。

在又一个实施例中，可选地是，还可将设备配置成提示用户再次输入三维动作，用户在空间中再次比划想要设定的三维动作。此时，加速度传感器、陀螺仪、地磁仪等运动传感器再次采集、分析此三维动作的运动数据，并将获得的此三维动作相对空间的运动轨迹数据与初次获得的运动轨迹数据比对：如果比对结果相符，则将该三维动作的相关数据作为身份识别的参考数据存入用户三维动作数据库；如果比对结果不相符，则提示用户再次输入与初次输入相同的三维动作，重复本流程至比对结果吻合为止（步骤102）。另外，用户可取消本次三维动作识别的设定，重新开始一次新的三维动作识别的设定。通过上述过程，可建成以三维动作运动数据为参考数据的身份识别数据库，可用于进行身份识别。

此外，用户还可在移动终端选择重新设置三维动作（步骤104），也就是改变用于识别的三维动作运动数据。在重新设置前，设备对用户进行身份识别，确认是否为本人操作，若身份识别成功，则允许进行重新设置；否则，不接受用户的三维动作重置请求。设备显示提示用户输入新的三维动作时，用户可在空间中比划出想要设定的三维动作。此时，加速度传感器、陀螺仪、地磁仪等运动传感器采集并记录该三维动作的运动数据。通过分析该三维动作的运动数据，获得该三维动作相对空间的运动轨迹；当然，设备可提示用户再次输入该三维动作，用户在空间中再次比划想要设定的三维动作，此时加速度传感器、陀螺仪、地磁仪等运动传感器再次采集、分析此三维动作的运动数据，将获得的此三维动作相对空间的运动轨迹与之前获得的运动轨迹比对：比对结果吻合，则删除身份识别数据库中原储存的三维动作的相关数据，将重置的三维动作的相关数据储存入三维动作数据库；比对结果不吻合，则提示用户再次输入与初次输入相同的三维动作，重复本流程至比对结果吻合为止；或用户取消本次三维动作识别的设定，重新开始一次新的三维动作识别的设定。由此，三维动作运动数据更新成功，可用于作身份识别用。

按照一个实施例，上述三维动作分析确定方法如下：在用户进行身份识别的三维动作设置时，用户做出想要设定的三维动作。此时，加速度传感器、陀螺仪、地磁仪等运动传感器会采集和记录这一时间段所有的加速度、角速度、相对于地球磁场磁力线的方位等数据。对该数据进行分析，获得该三维动作的加速度变化、角速度变化、相对于地球磁场磁力线的方位变化，可就此将三组变化的数据存入三维动作数据库（或将三组变化的数据结合还原成一个相对于空间的动作轨迹存入三维动作数据库）。在用户进行身份识别时，同理运动传感器采集用户的运动数据，分析出用户所做三维动作的加速度变化、角速度变化、相对于地球磁场磁力线的方位变化（或结合三组变化的数据结合还原成一个相对于空间的动作轨迹），与三维数据库中的数据进行比对，进行身份识别（步骤108）。在一个实施例中，可以设定当符合度达预定百分比，例如90%或95%左右，则认为身份识别成功；否则，认为身份识别失败。

如图2所示，是按照本发明一个实施例的用于智能可穿戴设备的支付方法的示意性流程图，主要包括：绑定步骤200，启动步骤202，以及支付步骤208；在其他实施例中，还可选地包括锁定步骤204和/或校验步骤206。其中绑定步骤200用于将智能可穿戴设备与移动终端绑定，并通过移动终端与银行卡绑定；在启动步骤202中，在所述智能可穿戴设备按照上述的身份识别方法对佩戴该设备的用户进行的身份识别通过后，开启支付功能；锁定步骤204用于在身份识别失败后和/或不能连续检测到用户的生理数据时，锁定智能可穿戴设备的支付功能；校验步骤206用于持续对用户运动数据和生理数据进行采集和分析，在发现与身份识别数据库中的数据偏离较大时，锁定智能可穿戴设备的支付功能以待重新进行身份识别；否则，保持支付功能开启；以及支付步骤208用于响应与所述智能可穿戴设备通信连接的收款终端发出的支付请求，确认支付。

在实际使用中，用户将智能手环与移动终端绑定，并通过移动终端与银行卡绑定（步骤200）。用户通过智能手环的身份识别后，开启智能手环的支付功能（步骤202）。用户佩戴设备去购物消费，在用户购物结束进行结账时，店员在收款终端输入用户消费金额，用户使智能手环与收款终端进行通讯，接收收款终端发出的支付请求的信息，用户通过其设置好的方式确认支付；智能手环向收款终端发出确认支付信息，收款终端接收用户确认支付的信息，支付完成（步骤208）。其中商家的收款终端具备与其他设备进行通讯的功能，能发起支付请求和接收用户确认支付的信息，其通讯方式可包括但不限于NFC、蓝牙、红外等。

用户可根据需求在移动终端上选用设置上述一种或两种身份识别方式。假设用户选则设置心跳识别的身份识别方式，此时只要设备在比对用户的心跳匹配成功后，设备即开启支付功能，允许发生支付行为。但是，如果用户对只选用一种身份识别方式的安全性存在担忧，可以同时选用心跳识别和三维动作（例如三维手势）识别两种身份识别方式，此时设备必须在心跳识别成功和三维手势识别成功的情况下才会开启支付功能，允许发生支付行为；否则，设备支付功能锁死，不允许发生支付行为。

设备根据用户设置的身份识别方式，采集该一种或两种身份识别方式对应所需的数据和信号，分析这些数据和信号，将分析结果与对应数据库进行比对，若分析结果吻合，则判定身份识别成功，设备开启支付功能，允许发生支付行为；否则，判定身份识别失败，设备支付功能锁死（步骤204），不允许发生支付行为。

在一个实施例中，所述设备还可配置成，在用户已经成功通过设备的身份识别，而用户自佩戴设备后未曾再摘下设备，则设备支付功能持续开启，允许发生支付行为；用户已经成功通过设备的身份识别，但用户中途摘下设备，设备即锁死支付功能。过后再重新佩戴设备，设备需要对用户重新进行身份识别，据此再开启或锁死支付功能。

判断用户是否曾摘下设备重新佩戴的方式包括：（1）在用户持续佩戴设备时，设备的生理传感器持续能够检测到用户的生理数据，若生理传感器突然无法检测到用户的生理数据，则判断用户摘下了设备；当设备的生理传感器在采集不到用户的生理数据的状态到突然采集到用户持续的生理数据的状态，则判断用户重新佩戴了设备；（2）在用户持续佩戴设备时，人的手背能够将LED发出的光反射，当用户摘下设备时，LED发出的光不会被人的手背反射，则光电传感器可以通过检查其发出的光是否有被反射和不被反射的变化来分辨用户是否曾经摘下设备或重新佩戴。上述两种检测方案，只要通过其中之一判断出用户中途摘下设备的情况发生，设备即锁死支付功能；当判断用户再重新佩戴设备的情况出现时，则设备需要对用户重新进行身份识别。

另外，根据设备检测心率、运动等功能，可将设备配置成使其中的运动传感器和生理传感器持续对用户进行数据采集和分析。当设备检测到用户持续一段时间内，其处于正常行走、快步走、正常跑步、慢跑（或睡眠）四种（或五种）状态的其中一种状态时，其运动数据和生理数据与用户日常的运动数据和生理数据（即身份识别数据库）出入较大时，设备将支付功能锁死（步骤206）；在下次需要时，对用户重新进行身份识别，重新开启或锁死支付功能。

按照一个实施例，其中可适用的确认支付方式包括：

（1）非触摸屏方式

a.设备弹出支付请求，用户快速敲击设备界面预定次数（例如：两下），确认支付行为；

b.设备弹出支付请求，用户将设备倾斜一定的角度，确认支付行为；

c.设备弹出支付请求，用户短按设备上的支付按键，确认支付行为；

（2）触摸屏方式

a.设备弹出支付请求，用户在指定位置滑动触摸屏上的移动条，确认支付行为；

b.设备弹出支付请求，用户在触摸屏的弹窗上点击“Yes”键，确认支付行为；

c.设备弹出支付请求，用户在触摸屏上画出自己预设的手势密码，确认支付行为；

d.设备弹出支付请求，用户在触摸屏上用指纹与自己预设的指纹密码进行匹配，确认支付行为。

上述提到的确认支付方式根据设备界面的不一样而有所区别，不同界面的设备对应的确认支付方式均是可选的。用户可以根据个人喜好或习惯在移动终端选择确认支付的方式，并设定该确认支付方式的参数，例如敲击界面次数、设备倾斜角度、按键、手势密码等。

图3是按照一个实施例的用于智能可穿戴设备的支付装置的示意性结构框图300，该装置300主要包括：绑定模块302，启动模块304，以及支付模块310；在其他实施例中，还可选地包括锁定模块306和/或校验模块308。其中：

-绑定模块302用于执行步骤200；

-启动模块304用于执行步骤202；

-锁定模块306用于执行步骤204；

-校验模块308用于执行步骤206；以及

-支付模块310用于执行步骤208。

这些模块可以通过软件、硬件、固件或者其组合来实现在智能可穿戴设备中，例如智能手环，这对本领域技术人员来说容易理解，在此不做详述。

以上通过具体的实施例对本发明进行了说明，但本发明并不限于这些具体的实施例。本领域技术人员应该明白，还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等，例如将上述实施例中的一个步骤或模块分为两个或更多个步骤或模块来实现，或者相反，将上述实施例中的两个或更多个步骤或模块的功能放在一个步骤或模块中来实现。但是，这些变换只要未背离本发明的精神，都应在本发明的保护范围之内。另外，本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语，并不是限制，仅仅是为了便于描述。此外，以上多处所述的“一个实施例”、“另一个实施例”等等表示不同的实施例，当然也可以将其全部或部分结合在一个实施例中。

Claims (10)

1.一种用于智能可穿戴设备的身份识别方法，其特征在于，包括：

采集步骤，用于采集用户的运动数据及生理数据和/或三维动作运动数据；

创建步骤，用于分析和存储采集的运动数据及生理数据和/或三维动作运动数据，以建立身份识别数据库；以及

识别步骤，用于响应身份识别请求，将当前采集的佩戴智能可穿戴设备用户的运动数据及生理数据和/或输入的三维动作运动数据与身份识别数据库中存储的相应数据进行比对，根据比对结果是否相符来实现身份识别。

2.如权利要求1所述的用于智能可穿戴设备的身份识别方法，其特征在于，进一步包括：

确认步骤，用于确认多次采集的用户三维动作运动数据是否一致，并在确认一致后将该三维动作运动数据用于创建身份识别数据库。

3.如权利要求1所述的用于智能可穿戴设备的身份识别方法，其特征在于，进一步包括：

重置步骤，用于重新设置用户的三维动作运动数据。

4.如权利要求1至3中任一项所述的用于智能可穿戴设备的身份识别方法，其特征在于：所述采集用户的运动数据及生理数据包括采集用户在正常行走、快步行走、正常跑步以及慢跑状态下，在预定时间段内的步频、摆手幅度、摆手运动半径、以及相关联的心跳间隔和心跳幅度；和/或所述采集用户的生理数据还包括采集用户在睡眠状态下的心跳间隔和心跳幅度。

5.一种用于智能可穿戴设备的支付方法，其特征在于，包括：

绑定步骤，用于将智能可穿戴设备与移动终端绑定，并通过移动终端与银行卡绑定；

启动步骤，在所述智能可穿戴设备按照权利要求1至4中任一项所述的方法对佩戴该设备的用户进行的身份识别通过后，开启支付功能；以及

支付步骤，用于响应与所述智能可穿戴设备通信连接的收款终端发出的支付请求，来确认支付。

6.如权利要求5所述的用于智能可穿戴设备的支付方法，其特征在于，还包括：

锁定步骤，用于在身份识别失败后和/或不能连续检测到用户的生理数据时，锁定智能可穿戴设备的支付功能。

7.如权利要求5所述的用于智能可穿戴设备的支付方法，其特征在于，还包括：

校验步骤,用于持续对用户运动数据和生理数据进行采集和分析，在发现与身份识别数据库中的数据偏离时，锁定智能可穿戴设备的支付功能以待重新进行身份识别；否则，保持支付功能开启。

8.一种用于智能可穿戴设备的支付装置，其特征在于，包括：

绑定模块，用于将智能可穿戴设备与移动终端绑定，并通过移动终端与银行卡绑定；

启动模块，在所述智能可穿戴设备按照权利要求1至4中任一项所述的方法对佩戴该设备的用户进行的身份识别通过后，开启支付功能；以及

支付模块，用于响应与所述智能可穿戴设备通信连接的收款终端发出的支付请求，来确认支付。

9.如权利要求8所述的用于智能可穿戴设备的支付装置，其特征在于，还包括：

锁定模块，用于在身份识别失败后和/或不能连续检测到用户的生理数据时，锁定智能可穿戴设备的支付功能。

10.如权利要求8所述的用于智能可穿戴设备的支付装置，其特征在于，还包括：

校验模块,用于持续对用户运动数据和生理数据进行采集和分析，在发现与身份识别数据库中的数据偏离时，锁定智能可穿戴设备的支付功能以待重新进行身份识别；否则，保持支付功能开启。