CN106686234A - 基于手机传感器数据的用户年龄识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于手机传感器数据的用户年龄识别方法，用于解决现有用户年龄识别方法实用性差的技术问题。技术方案是收集用户使用手机时最常见的两个场景，即解锁屏幕和接听电话，利用手机传感器数据，提取相应的特征，进而识别用户所属年龄层。本发明没有通过手机摄像头拍照获取人脸画像，避免了用户隐私的泄露；同时从解锁屏幕和接听电话两个过程，快速的识别用户，将识别时间由背景技术的一至两个月缩短到一分钟；从而获得更快捷的预测，可更好的支撑相关的应用研究。

Description

基于手机传感器数据的用户年龄识别方法

技术领域

本发明涉及一种用户年龄识别方法，特别涉及一种基于手机传感器数据的用户年龄识别方法。

背景技术

随着科技的发展，智能手机已经开始逐步取代传统PC渗透进入了人们娱乐、生活的各个方面。为手机的使用者推荐更符合其年龄段的服务不仅可以为用户带来更多的方便；在某些关键时刻，一个准确及时的服务推荐，能为用户提供健康方面的提醒，减少用户安全方面的威胁。除了中青年用户，老人和小孩等特殊人群对手机服务也有一定的需求，因此识别用户的年龄显得十分重要。

通过观察手机使用者，不难发现，不同年龄层的用户在使用手机时会有该年龄层特有的属性。例如，在手机应用软件的使用上，老人倾向于使用收音机功能、听一些传统的音乐，小孩偏爱手机游戏和动画片播放的应用；在手机使用习惯方面，老人喜欢把手机的音量调至最大，小孩则是把手机屏幕的亮度调的很高，而对于年龄介于老人和小孩的中青年用户来说，他们由于工作或学习的环境，有些会使用振动提醒功能。因此不同年龄的用户对于手机的需求各异，识别用户年龄层，对于为用户提供更优质的服务很有帮助。要想为用户提供更符合其年龄的服务，首先需要识别用户的年龄。而现在已有一些研究针对用户年龄层的识别。

文献1“申请公布号是CN105956571A的中国发明专利”公开了一种基于深度学习DLPCANet模型的人脸图像的年龄估计方法。该方法首先对输入的人脸图像进行预处理，接着对图像分块；利用PCA算法得到卷积核，进而进行卷积操作；利用二值化，在第二个卷积层后面进行非线性处理；利用直方图统计的方法抽取特征；最终将预测的用户年龄与人脸年龄公开数据库MORPH和FG-NET进行对比，误差小于4.72岁。

文献2“申请公布号是CN1710925A的中国发明专利”公开了一种利用手机摄像头来确认用户身份的方法。该方法首先利用智能手机的内置摄像头和闪光灯拍摄需要确认身份的用户的影像；使用者利用手机直接输入拍摄到的用户的身体信息，如年龄、身高和性别等信息；将提取出来的脸部领域及身体信息以数据包的形式传送到基站；进而查找符合条件的候补影像和身体信息；接着将这些信息发送到使用者手机中的结果输出部，从而使使用者利用手机画面确认身份。这些方法主要利用人脸图像提取特征，进而估计用户的年龄；然而对于使用智能手机的用户来说，人脸图像的拍摄会过多地泄露用户隐私。因此使用拍摄人脸图像，不仅会威胁用户的个人隐私；从实验角度来看，实验数据收集的过程也比较困难。

文献3“《Child or Adult？Inferring Smartphone Users’Age Group from TouchMeasurements Alone》Human-Computer Interaction.Springer InternationalPublishing,2015:1-9”以用户与智能手机的交互为出发点，提取用户从接触屏幕到离开屏幕的时间间隔以及用户实际触屏的位置和目标中心位置之间的偏离距离两个特征。利用用户触屏滑屏的信息区别其所属年龄层，进而为用户切换更符合其年龄的应用。该方法只是将成人和儿童进行区分，没有考虑老人这一特殊人群。同时，论文只利用用户与手机屏幕的交互区别用户年龄，特征过少。

文献4“Human-centric Computing and Information Sciences2015中的一篇文章《Modeling and discovering human behavior from smartphone sensing life-logdata for identification purpose》”识别用户时，结合了GPS、Wi-Fi、蓝牙、电池使用和当前正在使用的应用等信息识别用户；该方法的一个不足是：研究需要获取的信息种类多，且实验时间需要一至两个月。

发明内容

为了克服现有用户年龄识别方法实用性差的不足，本发明提供一种基于手机传感器数据的用户年龄识别方法。该方法收集用户使用手机时最常见的两个场景，即解锁屏幕和接听电话，利用手机传感器数据，提取相应的特征，进而识别用户所属年龄层。本发明没有通过手机摄像头拍照获取人脸画像，避免了用户隐私的泄露；同时从解锁屏幕和接听电话两个过程，快速的识别用户，将识别时间由背景技术的一至两个月缩短到一分钟；从而获得更快捷的预测，可更好的支撑相关的应用研究。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种基于手机传感器数据的用户年龄识别方法，其特点是包括以下步骤：

步骤一、利用智能手机中自带的加速度传感器和磁力计传感器，选择用户使用手机时最常见的解锁屏幕和接听电话两个场景；采集解锁屏幕和接听电话两个场景下用户使用手机时的加速度传感器和磁力传感器计数据；

步骤二、将解锁屏幕场景分为拿起手机和滑动屏幕两个阶段；将接听电话场景分段，得到从响铃到接听成功的反应时间和接电话过程两个阶段；

步骤三、解锁屏幕场景阶段；首先，利用滑动窗口，找到用户拿起手机时刻。针对拿起手机阶段，即用户从拿起手机到按下手机电源按钮的过程，利用该过程中得到的加速度传感器和磁力计传感器的数据，计算方向传感器的数值；利用均方根值公式计算得到一轴的方向传感器的极大值、极小值和均值；其次，针对滑动屏幕，即指从按下手机电源按钮到解锁成功的过程，计算该过程用户滑屏的起始与终止位置、滑屏的角度、滑动的距离、滑屏解锁时间和滑屏速率；公式中的x，y分别表示水平轴和垂直轴，z表示垂直屏幕并指向屏幕外部的方向，v表示计算得到的值，下角标s表示加速度传感器、磁力计传感器或方向传感器；

步骤四、接听电话场景，包括用户的反应时间和接电话过程两个过程；针对反应时间阶段，计算手机从响铃到接听成功的时间；针对接电话的过程，根据得到的加速度传感器和磁力计传感器的数据，计算三轴方向传感器的数值；进而得到接电话过程中，用户保持相对平稳的状态下方向传感器数据的极大值、极小值和均值；

步骤五、对解锁屏幕场景，按照步骤三的方法计算相应特征的数值；针对接听电话场景，按照步骤四的方法计算特征值；将步骤三、步骤四中得到的所有特征的值赋予相应的年龄属性；以用户在两个场景下使用手机时，对应传感器的值为输入，以设定的三个年龄层相应各特征值的阈值为根据，判断相应特征所属的年龄层，继而确定用户的年龄层。

所述用户的年龄层分为老人、小孩和中青年三类，老人是指年龄超过65岁的人群，小孩是指5岁到10岁的人群，中青年是指18岁至50岁的人群。

本发明的有益效果是：该方法收集用户使用手机时最常见的两个场景，即解锁屏幕和接听电话，利用手机传感器数据，提取相应的特征，进而识别用户所属年龄层。本发明没有通过手机摄像头拍照获取人脸画像，避免了用户隐私的泄露；同时从解锁屏幕和接听电话两个过程，快速的识别用户，将识别时间由背景技术的一至两个月缩短到一分钟；从而获得更快捷的预测，可更好的支撑相关的应用研究。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。

附图说明

图1是本发明基于手机传感器数据的用户年龄识别方法的流程图。

图2图1中手机两个场景中解锁屏幕场景的详图。

具体实施方式

参照图1-2。本发明基于手机传感器数据的用户年龄识别方法具体步骤如下：

步骤一、利用智能手机中自带的加速度和磁力计传感器，选择用户使用手机最常见的两个场景：解锁屏幕和接听电话；采集两个场景下用户使用手机时的传感器数据；

步骤二、将解锁屏幕分为拿起手机和滑动屏幕两个阶段；而接听电话场景分段，得到从响铃到接听成功的反应时间和接电话过程两个阶段；

步骤三、解锁屏幕场景，包含拿起手机与滑动屏幕两个阶段；首先，利用滑动窗口，找到用户拿起手机时刻。针对拿起手机阶段，即用户从拿起手机到按下手机电源按钮的过程，利用该过程中得到的加速度传感器和磁力计传感器的数据，计算方向传感器的数值；利用均方根值公式计算得到一轴的方向传感器的极大值pick-up-phone-max、极小值pick-up-phone-min和均值pick-up-phone-mean；针对滑动屏幕阶段，主要指的是从按下手机电源按钮到解锁成功的过程，计算滑动屏幕的起始位置coordinates-area-start、终止位置coordinates-area-end、滑屏的角度Sliding angle、滑动的距离Sliding distance、滑屏解锁时间Sliding duration和滑屏速率Sliding velocity；公式中的x，y分别表示水平轴和垂直轴，z表示垂直屏幕并指向屏幕外部的方向，v表示计算得到的值，下角标s表示加速度传感器、磁力计传感器或方向传感器；

步骤四、接听电话场景，包括用户的反应时间和接电话过程两个过程；针对反应时间阶段，计算手机从响铃到接听成功的时间；针对接电话的过程，根据得到的加速度传感器和磁力计传感器的数据，计算三轴方向传感器的数值；进而得到接电话过程中，用户保持相对平稳的状态下方向传感器数据的极大值angle-of-answering-max、极小值angle-of-answering-min和均值angle-of-answering-mean；

步骤五、对解锁屏幕场景，按照步骤3的方法计算相应特征的数值；针对接听电话场景，按照步骤四的方法计算特征值；将步骤三、步骤四中得到的所有特征的值赋予相应的年龄属性；以用户在两个场景下使用手机时，对应传感器的值为输入，以设定的三个年龄层相应各特征值的阈值为根据，判断相应特征所属的年龄层，继而确定用户所属的年龄层。本专利将用户的年龄分为三类：老人、小孩和中青年；老人指的是年龄超过65岁的人群，小孩特指5到10岁的儿童，中青年是指年龄在18至50之间的人群。

实施例：

步骤一、利用智能手机中自带的加速度和磁力计传感器；

步骤二、选择用户使用手机最常使用的两个场景：解锁屏幕和接听电话，采集两个场景下用户使用手机的数据；

步骤三、解锁屏幕场景，包含拿起手机与滑动屏幕两个阶段；首先，针对用户拿起手机阶段，此阶段指的是用户拿起手机到按下手机电源按钮的过程，该过程中，得到加速度传感器和磁力计传感器数据，利用这两个传感器的数据，计算方向传感器的数值；利用均方根值公式计算得到一轴的方向传感器的极大值pick-up-phone-max、极小值pick-up-phone-min和均值pick-up-phone-mean；针对滑动屏幕阶段，主要指的是从按下手机电源按钮到解锁成功的过程，计算滑动屏幕的起始位置coordinates-area-start、终止位置coordinates-area-end、滑屏的角度Sliding angle、滑动的距离Slidingdistance、滑屏解锁时间Sliding duration和滑屏速率Sliding velocity；公式中的x，y分别表示水平轴和垂直轴，z表示垂直屏幕并指向屏幕外部的方向，v表示计算得到的值，下角标s表示加速度传感器、磁力计传感器或方向传感器；

步骤四、接听电话场景分段，包含反应时间和接电话过程两个阶段；针对反应时间阶段，计算手机从响铃到接听成功的时间，即反应时间Time for response；针对接电话的阶段，根据得到的加速度传感器和磁力计传感器的数据，计算三轴方向传感器的数值；进而得到接电话过程中，用户保持相对平稳的状态下方向传感器数据的极大值angle-of-answering-max、极小值angle-of-answering-min和均值angle-of-answering-mean；

步骤五、对解锁屏幕场景，按照步骤3的方法计算相应特征的数值；针对接听电话场景，按照步骤四的方法计算特征；将步骤三、步骤四中得到的所有特征的值赋予相应的年龄属性；以用户在两个场景下使用手机时，对应传感器的数值为输入，以设定的三个年龄层相应各特征值的阈值为根据，判断相应特征所属的年龄层，继而确定用户所属的年龄层。本专利将用户的年龄分为三类：老人、小孩和中青年；老人指的是年龄超过65岁的人群，小孩特指5到10岁的儿童，中青年是指年龄在18至50之间的人群。

Claims (2)

1.一种基于手机传感器数据的用户年龄识别方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、利用智能手机中自带的加速度传感器和磁力计传感器，选择用户使用手机时最常见的解锁屏幕和接听电话两个场景；采集解锁屏幕和接听电话两个场景下用户使用手机时的加速度传感器和磁力传感器计数据；

步骤二、将解锁屏幕场景分为拿起手机和滑动屏幕两个阶段；将接听电话场景分段，得到从响铃到接听成功的反应时间和接电话过程两个阶段；

步骤三、解锁屏幕场景阶段；首先，利用滑动窗口，找到用户拿起手机时刻；针对拿起手机阶段，即用户从拿起手机到按下手机电源按钮的过程，利用该过程中得到的加速度传感器和磁力计传感器的数据，计算方向传感器的数值；利用均方根值公式计算得到一轴的方向传感器的极大值、极小值和均值；其次，针对滑动屏幕，即指从按下手机电源按钮到解锁成功的过程，计算该过程用户滑屏的起始与终止位置、滑屏的角度、滑动的距离、滑屏解锁时间和滑屏速率；公式中的x，y分别表示水平轴和垂直轴，z表示垂直屏幕并指向屏幕外部的方向，v表示计算得到的值，下角标s表示加速度传感器、磁力计传感器或方向传感器；

步骤四、接听电话场景，包括用户的反应时间和接电话过程两个过程；针对反应时间阶段，计算手机从响铃到接听成功的时间；针对接电话的过程，根据得到的加速度传感器和磁力计传感器的数据，计算三轴方向传感器的数值；进而得到接电话过程中，用户保持相对平稳的状态下方向传感器数据的极大值、极小值和均值；

步骤五、对解锁屏幕场景，按照步骤三的方法计算相应特征的数值；针对接听电话场景，按照步骤四的方法计算特征值；将步骤三、步骤四中得到的所有特征的值赋予相应的年龄属性；以用户在两个场景下使用手机时，对应传感器的值为输入，以设定的三个年龄层相应各特征值的阈值为根据，判断相应特征所属的年龄层，继而确定用户的年龄层。

2.根据权利要求1所述的基于手机传感器数据的用户年龄识别方法，其特征在于：所述用户的年龄层分为老人、小孩和中青年三类，老人是指年龄超过65岁的人群，小孩是指5岁到10岁的人群，中青年是指18岁至50岁的人群。