CN107004124B - 使用生物信号识别用户的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

提供了一种使用生物信号的用户识别方法，该方法包括感测用户输入；从感测的用户输入中检测生物信号；基于在感测到用户输入时表示用户的状态的状态信息来确定检测到的生物信号是否有效；以及通过将生物信号与至少一个预先存储的参考生物信号进行比较，根据比较的结果来识别用户。

Description

使用生物信号识别用户的方法和设备
技术领域
本发明涉及通过使用生物信号识别用户的方法、通过使用生物信号识别用户的装置、以及其上记录有用于执行通过使用生物信号识别用户的方法的程序的计算机可读记录介质。
背景技术
近来用于识别用户的技术已经不仅被用于诸如平板电脑个人计算机(PC)或智能电话的个人便携式终端中，而且还被用于诸如电视(TV)和视频记录器的视听(AV)设备中。例如，AV装置可以通过例如建议用户优选的类型的广播节目或者建议出现用户偏好的演员或女演员的节目来提供适合于用户的品味的服务。
通常，用户通过操纵屏幕选项卡或按钮来选择他/她的身份信息进行用户识别。为了防止用户以外的人利用用户的身份信息，可能需要用户输入密码。因此，一般用户标识由于强迫用户操纵屏幕选项卡或按钮并进而输入密码而减少了用户便利性。因此，已经开发了具有生物认证功能的装置，以减少用户识别期间对用户的负担。
对于生物特征认证，可以通常使用诸如指纹、虹膜或静脉图案的生物矩阵。此外，最近开发了使用脉搏波信号作为生物信号的用户识别装置。脉搏波信号是表示从心脏喷出的血液的脉动运动的周期信号。识别每个人的脉搏波信号是可能的。与使用其它生物矩阵的用户识别装置相比，可以以低成本制造使用脉搏波信号的用户识别装置，并且因此被安装在各种消费者装置中。
发明内容
技术问题
本发明提供了一种用于根据用户的脉搏波信号识别用户的方法和装置，其在用户的典型活动期间被检测，而不需要使用者处于稳定状态。
技术方案
根据本发明的一个方面，提供了一种使用生物信号的用户识别方法，所述用户识别方法包括感测用户输入；从感测的用户输入中检测生物信号；基于在感测到用户输入时表示用户的状态的状态信息来确定检测到的生物信号是否有效；以及通过将生物信号与至少一个预先存储的参考生物信号进行比较，根据比较的结果来识别用户。
附图说明
图1是用于说明根据实施例的通过使用生物信号识别用户的方法的视图。
图2是根据实施例的用户识别装置通过使用用户的生物信号识别用户的方法的流程图。
图3A和3B是用于说明根据用户的运动的用户的脉搏波信号的变化的曲线图。
图4是用于说明用户根据用户体温的脉搏波信号的变化的曲线图。
图5A和5B是用于说明根据实施例的用户识别装置在用户识别中使用的脉搏波信号的特征量的曲线图。
图6和图7是根据实施例的用户识别装置的框图。
图8是根据实施例的用户识别装置通过使用预先存储的参考生物信号来确定检测到的生物信号是否有效的方法的流程图。
图9和图10是根据另一实施例的用户识别装置的框图。
图11是根据实施例的用户识别装置校正检测到的生物信号并通过使用经校正的生物信号识别用户的方法的流程图。
图12是根据另一实施例的用户识别装置的框图。
图13A是根据实施例的用户识别装置提供与包括检测到的生物信号的用户的组相对应的服务的方法的流程图。
图13B是根据实施例的用户识别装置提供与包括检测到的生物信号的用户的组相对应的服务的方法的流程图。
图14A和14B是用于说明根据实施例的用户识别装置检测到的生物信号和用于先前存储在用户识别装置中的每个组的参考生物信号的曲线图。
图15和16是根据另一实施例的用户识别装置的框图。
图17是根据实施例的用户识别装置检测到用户的生物信号，确定包括用户的组，并且然后从所确定的组中识别用户的方法的流程图。
图18和图19是根据另一实施例的用户识别装置的框图。
图20是根据实施例的用户识别装置将检测到的生物信号存储在数据库中的方法的流程图。
图21和图22是根据另一实施例的用户识别装置的框图。
图23是根据另一实施例的用户识别装置的框图。
具体实施方式
根据实施例的使用生物信号的用户识别方法包括感测用户输入；从感测的用户输入中检测生物信号；基于在感测到用户输入时表示用户的状态的状态信息来确定检测到的生物信号是否有效；以及通过将生物信号与至少一个预先存储的参考生物信号进行比较，根据比较的结果来识别用户。
生物信号包括脉搏波信号，并且用户的状态信息包括用户的体温、由所述用户输入产生的压力以及用户的姿态和运动中的至少一个。
确定包括确定用户的状态信息是否对应于预设的检测标准。
至少一个参考生物信号被分类为至少一个组，并且根据至少一个参考生物信号的特性被存储，所述用户的识别包括从所述分类的至少一个组中识别与所述用户的生物信号相对应的组，并且所述用户识别方法还包括显示关于所识别的组的信息。
用户的识别包括将包括在所识别的组中的参考生物信号与用户的生物信号进行比较。
所述用户识别方法还包括从表示所述至少一个组中包含的用户先前执行的服务的历史信息的所述至少一个组的服务使用信息中获得所识别的组的服务使用信息；以及基于获得的服务使用信息提供服务。
用户识别方法还包括基于至少一个参考生物信号的向量信息创建表示至少一个参考生物信号的特征的正规生物信号空间。该确定包括基于当生物信号投影到正规生物信号空间时生物信号变形的程度来确定生物信号是否有效。
用户识别方法还包括当生物信号变形的程度在预设范围内时，校正生物信号。
所述用户识别方法还包括，当所述至少一个预先存储的参考生物信号不包括与检测到的生物信号相对应的参考生物信号时，将检测到的生物信号存储在数据库中。
根据实施例，使用生物信号的用户识别装置包括，传感器，被配置为感测用户输入；检测器，被配置为从所感测的用户输入中检测生物信号；以及控制器，被配置为基于在感测到用户输入时表示用户的状态的状态信息来确定检测到的生物信号是否有效，并且通过将生物信号与至少一个预先存储的参考生物信号进行比较，根据比较的结果来识别用户。
生物信号包括脉搏波信号，并且使用者的状态信息至少包括使用者体温、通过用户输入施加到用户识别装置的压力、以及用户的姿态和运动的的至少一个。
控制器确定用户的状态信息是否对应于预设的检测标准。
至少一个参考生物信号被分类为至少一个组，并且根据至少一个参考生物信号的特征被存储，所述控制器从所述分类的至少一个组中识别与所述用户的生物信号相对应的组，并且所述用户识别装置还包括被配置为显示关于所识别的组的信息的输出单元。
控制器将包括在所识别的组中的参考生物信号与用户的生物信号进行比较。
用户识别装置还包括服务提供者，其被配置为从所述至少一个组的预先存储的服务使用信息中获得所识别的组的服务使用信息，并且基于获得的服务使用信息来提供服务。
用户识别装置还包括服务提供者，其被配置为从预先存储的服务使用信息中获得所识别的用户的服务使用信息，并且基于获得的服务使用信息提供服务。
控制器基于至少一个参考生物信号的向量信息创建表示至少一个参考生物信号的特征的正规生物信号空间，并且基于当生物信号投影到正规生物信号空间时生物信号变形的程度来确定生物信号是否有效。
当生物信号变形的程度在预设范围内时，控制器校正生物信号。
当预先存储的参考生物信号不包括对应于检测到的生物信号的参考生物信号时，控制器将检测到的生物信号存储在数据库中。
发明的方式
本文参照附图详细描述本发明的实施例，使得本公开可以容易地由本发明所属领域的普通技术人员执行。然而，本发明可以以许多不同的形式实现，并且不应被解释为限于本文所阐述的实施例。在附图中，为了简化说明而省略了与描述无关的部分，并且相似的附图标记贯穿全文表示相似的元件。
在整个公开内容中，当元件被称为被“连接”或“耦接”到另一元件时，其可以直接连接或耦接到另一元件，或者可以通过介于其间的中间元件而电连接或耦接到另一元件。此外，当在本说明书中使用时，术语“包括”和/或“包含”或“包括”和/或“含有”指定所述元件的存在，但不排除存在或添加一个或多个其它元件。
在贯穿本公开的内容中，生物信号被称为关于由用户的身体产生的信号的信息。例如，生物信号可以包括使用者的脉搏波、心跳、指纹、声纹、血压、瞬眼、脑电图、心电图、心音图、电眼图、肌电图和体温。然而，这仅是实施例，并且根据本发明的生物信息不限于此。
现在将参考附图更全面地描述本公开，其中示出了本公开的示例性实施例。
图1是用于说明根据实施例的通过使用生物信号识别用户10的方法的视图。
根据实施例的使用生物信号的用户识别装置100(以下称为用户识别装置100)可以通过检测用户10的生物信号来识别用户10。用户识别装置100可以从感测的用户输入中检测生物信号。例如，当用户10触摸或保持用户识别装置100时，用户识别装置100可以检测来自用户10的手指的生物信号。然而，这仅是实施例，并且用户输入的类型不限于此。根据另一实施例，用户识别装置100可以在用户10触摸用户识别装置100时沿着一个方向拖动的拖动输入来检测生物信号。
根据实施例的用户识别装置100可以预先存储关于至少一个用户的生物信号的信息。例如，用户识别装置100可以存储从至少一个用户(例如用户10)先前检测到的生物信号。根据另一个实施例，用户识别装置100可以经由能够登记生物信号的用户界面存储从至少一个用户(例如用户10)获得的生物信号。
根据实施例的用户识别装置100可以通过将检测到的用户10的生物信号与至少一个用户的先前存储的生物信号进行比较来识别用户10。先前存储在用户识别装置100中的至少一个用户的生物信号现在将被描述为参考生物信号。
为了提高识别的准确性，用户识别装置100可以在识别用户10之前确定检测到的生物信号是否有效。例如，基于感测到用户输入时的用户的状态信息(例如体温和姿态)，用户识别装置100可以确定生物信号是否有效。根据另一个实施例，用户识别装置100可以确定预存储的生物信号的特征与检测到的生物信号的特性之间的相似性，由此确定检测到的生物信号是否有效。
当检测到的生物信号的一部分具有错误时，根据实施例的用户识别装置100可以校正检测到的生物信号。
根据实施例的用户识别装置100可以存储关于至少一个用户的服务使用的历史信息以及关于至少一个用户的生物信号的信息。历史信息可以包括关于通过使用用户识别装置100由至少一个用户中的每一个接收的服务的信息。例如，当用户识别装置100是遥控器时，由用户10经由遥控器控制的TV的频道信息可以被包括在历史信息中。
当根据实施例的用户识别装置100已经识别出用户10时，用户识别装置100可以基于关于用户10的历史信息来提供关于用户10极有可能进行的服务的信息。例如，当用户识别装置100是遥控器时，用户识别装置100可以控制电视机显示关于用户经常观看的电视频道的信息。
用户识别装置100可以是但不限于，遥控器、智能电话、平板电脑(PC)、PC和可穿戴用户识别装置中的至少一个。
图2是根据实施例的用户识别装置100通过使用用户的生物信号识别用户的方法的流程图。
在操作S210中，用户识别装置100感测用户输入。用户输入可以由与用户识别装置接触的用户身体的一部分来创建。例如，当用户10触摸或保持用户识别装置100时，用户识别装置100可以检测来自用户10的手指的生物信号。根据另一示例，用户识别装置100可以从用户10的拖动输入中检测生物信号。
在操作S220中，用户识别装置100从感测的用户输入中检测生物信号。
用户识别装置100可以从感测的用户输入来检测用户的生物信号。例如，当用户在他或她的手上握住用户识别装置并操纵用户识别装置时，用户识别装置100可以检测来自用户的食指的生物信号。检测到的生物信号可以是脉搏波信号。
在操作S230中，用户识别装置100基于在感测到用户10的用户输入时获得的用户的状态信息来确定检测到的生物信号是否有效。
用户识别装置100可以在感测到用户10的用户输入的时刻获得用户10的状态信息。状态信息可以包括用户10的体温、用户识别装置100根据用户输入(以下称为按压压力)产生的压力以及用户10的姿态和运动中的至少一个。
例如，用户识别装置100可以通过使用包括在用户识别装置100中的触觉传感器、加速度传感器、角速度传感器以及方向传感器中的至少一个来获关于用户的运动和姿态的状态信息。根据另一实施例，用户识别装置100可以通过使用包括在用户识别装置100中的温度传感器和压力传感器来获得关于使用者的体温和按压压力的状态信息。
然而，这仅是一实施例，用户10的状态信息不限于此。根据另一实施例，用户10的状态信息可以包括由用户识别装置100检测到的生物信号的至少一部分。
根据实施例的用户识别装置100可以基于获得的状态信息来确定检测到的生物信号是否有效。例如，用户识别装置100可以确定在感测到用户输入时获得的关于用户的运动和姿态的状态信息是否对应于预设的检测标准。
当用户在参考范围内偏离姿态和运动时检测到用户的生物信号时，生物信号的大小很小或生物信号的信噪比(SNR)值降低，从而用户识别装置100的用户识别结果的精度可能降低。因此，根据实施例的用户识别装置100可以确定在感测到用户输入时的用户10的状态是否对应于预设的检测标准，从而确定检测到的生物信号是否有效。
根据另一实施例，用户识别装置100可以基于预先存储的参考生物信号来确定检测到的生物信号是否有效。例如，用户识别装置100可以通过使用预先存储的参考生物信号的向量分量来创建表示预先存储的参考生物信号的特征的正规生物信号空间。用户识别装置100可以通过将检测到的生物信号投影到创建的正规生物信号空间来确定检测到的生物信号是否有效。
在操作S240中，用户识别装置100通过将确定为有效的用户10的生物信号与先前存储在用户识别装置100中的至少一个参考生物信号进行比较来识别用户。
当确定检测到的生物信号有效时，根据实施例的用户识别装置100可以将检测到的生物信号与先前存储在用户识别装置100中的至少一个参考生物信号进行比较。例如，用户识别装置100可以将生物信号的特征值(例如波形和峰值点)与参考生物信号的特征值进行比较。然而，这仅是一个实施例，并且将要被比较的检测到的生物信号和参考生物信号的特征不仅限于波形和峰值点。
作为关于检测到的生物信号是否有效的确定的结果，当检测到的生物信号的误差程度在预设范围内时，根据实施例的用户识别装置100可以校正检测到的生物信号。用户识别装置100可以通过将经校正的生物信号与先前存储的至少一个参考生物信号进行比较来识别用户10。
图3A和3B是用于说明根据用户的动作的用户的脉搏波信号的变化的曲线图。
参考图3A，第一部分指示其中从用户10的手指施加到用户识别装置100的按压压力变化的部分。在第一部分中，用户识别装置100检测到的脉搏波信号的大小和波形根据按压压力的变化而变化。
在图3A中，第二部分指示用户10的手指不与用户识别装置接触的情况。
在图3A中，第三部分指示用户移动的部分。在第三部分中，由用户识别装置100检测到的脉搏波信号的大小和波形根据用户的运动而变化。
参考图3B，根据实施例的用户识别装置100可以从其中已经感测到相应的用户输入的第一和第三部分的脉搏波信号中，将其中用户的状态信息对应于检测标准的部分的脉搏波信号确定为有效的脉搏波信号。用户识别装置100可以通过使用包含在用户识别装置100中的陀螺传感器、加速度传感器、数字罗盘、温度传感器、以及力传感器等中的至少一个来获得关于用户的姿态、运动和按压压力的状态信息。用户识别装置100可以通过确定所获得的用户状态信息是否对应于检测标准来确定检测到的脉搏波信号中的有效脉搏波信号。
根据实施例的用户识别装置100可以通过从检测到的脉搏波信号中选择有效的脉搏波信号来识别用户10，从而即使在正在感测用户输入时或当脉搏波信号的波形处于无序时而临时停止用户10的接触时，也识别用户10。即使当从用户输入不能连续地检测到脉搏波信号时，根据实施例的用户识别装置100对有效脉搏波信号进行整合，从而提高用户识别的准确性。
图4是用于说明用户根据用户体温的脉搏波信号的变化的曲线图。
参考图4，用户识别装置100检测到的脉搏波信号的大小、波形和周期随用户的体温改变而变化。
根据实施例的用户识别装置100可以确定用户的体温是否适合于检测有效的脉搏波信号。因此，根据确定的结果，用户识别装置100可以确定检测到的脉搏波信号的有效性。例如，用户识别装置100可以通过确定用户10的测量体温是否对应于预设的检测标准来确定检测到的脉搏波信号的有效性。
图5A和5B是用于说明根据实施例的用户识别装置100在用户识别中使用的脉搏波信号的特征量的曲线图。
参考图5A，用户识别装置100可以从检测到的脉搏波信号确定体积脉搏波、速度脉搏波和加速度脉搏波的峰值的大小。用户识别装置100可以通过将确定的峰值的大小与先前存储在用户识别装置中的至少一个用户的脉搏波信号的峰值的大小进行比较来识别用户。
参考图5B，用户识别装置100可以确定随时间的检测的脉搏波信号的波形和大小的变化。用户识别装置100可以通过将检测到的脉搏波信号随时间推移的确定的变化与先前存储在用户识别装置100中的至少一个用户的脉搏波信号的变化进行比较来识别用户。
图6和图7是根据实施例的用户识别装置100的框图。
参考图6，用户识别装置100可以包括传感器110、检测器120和控制器130。然而，所示出的所有组件并不是必需的。用户识别装置100可以由与图6和图7所示的组件相比更多或者更少的组件来实现。
例如，参考图7，除了传感器110、检测器120和控制器130之外，根据实施例的用户识别装置100还可以包括服务提供者140和存储器(未示出)。
现在将详细描述上述组件。
传感器110感测用户输入。用户输入可以由与用户识别装置100接触的用户的身体的一部分来创建。例如，传感器110可以感测当用户通过使用他或她的手指触摸用户识别装置100时创建的触摸输入。根据实施例的传感器110可以获得包括使用者的体温、按压压力、姿态和运动中的至少一个的状态信息。
传感器110可以包括但不限于，从磁传感器、加速度传感器、温度/湿度传感器、红外传感器、陀螺仪传感器、位置传感器(例如，全球定位系统(GPS))、压力传感器、接近传感器和RGB传感器(即照度传感器)、数字罗盘和脉搏波传感器中选择的至少一个。本领域普通技术人员将从其名称中直观地理解大多数传感器的功能，因此这里将省略其详细描述。
检测器120从感测的用户输入检测用户的生物信号。例如，检测器120可以从用户的触摸输入或拖动输入来检测用户的脉搏波信号。
控制器130通常控制用户识别装置100的所有操作。例如，控制器130可以通过执行存储在存储器(未示出)中的程序来控制传感器110、检测器120和服务提供者140等。
控制器130基于在感测到用户输入时获得的用户的状态信息来确定检测到的生物信号是否有效。控制器130通过将被确定为有效的用户的生物信号与先前存储在用户识别装置中的至少一个参考生物信号进行比较来识别用户。
根据实施例的控制器130可以包括评估器131和标识符133。
评估器131可以确定检测到的生物信号是否有效。
根据实施例的评估器131可以确定用户的状态信息是否对应于预设的检测标准。例如，评估器131可以确定在已经检测到用户的生物信号的时刻的用户的体温、按压压力、姿态和运动是否对应于与预设检测标准相对应的体温、按压压力、姿态和运动。当评估器131确定用户的状态信息对应于预设检测标准时，评估器131可以确定检测到的脉搏波信号是有效的。
根据另一实施例，评估器131可以基于预先存储的参考生物信号来确定检测到的生物信号是否有效。例如，评估器131可以通过使用预先存储的参考生物信号的向量分量来产生正规生物信号空间。评估器131将检测到的生物信号投影到创建的正规生物信号空间。根据将检测到的生物信号投影到正规生物信号空间的结果，评估器131可以基于生物信号的变形程度来确定检测到的生物信号是否有效。
根据实施例的评估器131可以选择被确定为有效的检测到的生物信号的一部分。根据另一个实施例，当未确定检测到的生物信号有效时，评估器131可以校正检测到的生物信号。
当确定检测到的生物信号有效时，标识符133可以将检测到的生物信号与先前存储在用户识别装置100中的至少一个参考生物信号相比较。例如，标识符133可以将生物信号(诸如其波形和峰值点)的特征值与参考生物信号的特征值进行比较。
基于比较的结果，标识符133可以确定与被检测的生物信号最相似的参考生物信号的用户作为检测到的生物信号的用户。
基于由控制器130识别的用户的历史信息，服务提供者140可以向用户提供非常可能被用户执行的服务。例如，当用户识别装置100是遥控器时，服务提供者140可以控制TV显示关于用户频繁观看的电视频道的信息。
根据实施例的服务提供者140可以包括通信器和输出单元。
通信器可以与能够提供用户极有可能执行的服务或与服务有关的信息的另一用户识别装置进行通信。通信器可以包括短距离通信器、移动通信器和广播接收器中的至少一个。
输出单元输出音频信号、视频信号或振动信号，并且可以包括显示器、音频输出单元和振动电动机。
图8是根据实施例的用户识别装置通过使用预先存储的参考生物信号来确定检测到的生物信号是否有效的方法的流程图。
在操作S810中，用户识别装置可以从用户识别装置感测的用户输入中检测生物信号。
操作S810可以对应于上面参照图2描述的操作S220。
在操作S820中，用户识别装置可以基于至少一个预先存储的参考生物信号的向量信息产生正规生物信号空间。
根据实施例的用户识别装置可以从存储器读取可用于用户识别的至少一个参考生物信号。用户识别装置可以通过使用至少一个参考生物信号来产生正规生物信号空间。当检测到的生物信号有效时，检测到的生物信号可以表示为正规生物信号空间的正交基础的主要组合。
在操作S830中，用户识别装置可以基于当生物信号投影到正规生物信号空间时生物信号变形的程度来确定生物信号是否有效。
根据实施例的用户识别装置可以通过使用检测到的生物信号是否可以表示为正规生物信号空间的正交基础的主要组合来确定检测到的生物信号是否有效。
例如，用户识别装置可以通过使用下面的等式1来计算检测到的生物信号x的损失函数L(x)的值。损失函数是评估生物信号相似度的函数。由于作为用户识别的目标的生物信号与参考生物信号相似，损失函数的值可能降低。
Figure BDA0001310210420000121
在等式1中，U指示代表正规生物信号空间的部分空间的正交基础。U可以表示为对应于具有从预先存储的参考生物信号计算的高效率矩阵的N个唯一值的唯一向量。
当检测到的生物信号的损失函数的值小于阈值时，根据实施例的用户识别装置可以确定检测到的生物信号是有效的。
在操作S840中，用户识别装置可以通过将被确定为有效的用户的生物信号与先前存储在用户识别装置中的至少一个参考生物信号进行比较来识别用户。
根据实施例的用户识别装置可以通过使用被确定为有效的生物信号来识别用户。例如，用户识别装置可以通过使用用于有效生物信号的峰值波形的独立分量分析或主分量分析技术来识别用户。然而，这仅是一实施例，并且用户识别装置可以基于有效的生物信号，通过使用支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)、K-最近邻(KNN)和共同子空间方法(MSM)中的至少一种而来识别用户。
根据实施例的参考生物信号可以是从至少一个用户检测到的脉搏波信号的加速度波形。根据另一实施例，参考生物信号可以是通过分析从至少一个用户检测到的脉搏波信号的频率而获得的正交基准。
根据另一实施例，参考生物信号可以是从有效脉搏波信号和脉搏波信号的协方差矩阵和效率矩阵建立的部分空间的正交基础中的至少一个。用户识别装置可以通过储存以正交基础和协方差矩阵以及脉搏波信号的效率矩阵形式的参考生物信号，来有效地储存参考生物信号。因此，可以减少由用户识别装置执行的计算的数量。
参考生物信号可以包括无效的生物信号。在这种情况下，当确定检测到的生物信号有效时，用户识别装置可以用检测到的生物信号更新参考生物信号。
在操作S850中，用户识别装置可以提供对应于所识别的用户的服务。
根据实施例的用户识别装置可以基于关于所识别的用户的历史信息来提供非常可能由用户执行的服务或关于服务的信息。
图9和图10是根据另一实施例的用户识别装置900的框图。
参考图9，用户识别装置900可以包括检测器910、控制器920和服务提供者930。然而，所示出的所有组件并不是必需的。用户识别装置900可以由与图9和图10所示组件相比更多或更少的组件来实现。
现在将详细描述上述组件。
根据实施例的检测器910可以从用户输入检测生物信号。例如，检测器910可以从用户输入检测用户的脉搏波信号。
根据实施例的控制器920可以确定检测到的用户的生物信号是否有效。控制器920可以通过使用被确定为有效的生物信号来识别用户。
控制器920可以包括评估器921和标识符925。
评估器921可以确定检测到的用户的生物信号是否有效。根据实施例的评估器921可以包括评估运算器922和生物信号存储器923。
评估运算器922可以通过使用存储在生物信号存储器923中的参考生物信号来产生正规生物信号空间。评估运算器922可以确定检测到的生物信号是否可以表示为正规生物信号空间的正交基础的主要组合。例如，评估运算器922可以通过使用基于正交基准计算的损失函数的值和检测到的参考生物信号来确定检测到的生物信号是否有效。
生物信号存储器923可以存储用于至少一个用户中的每一个的参考生物信号。生物信号存储器923可以存储先前获得的至少一个用户的生物信号作为参考生物信号，以及关于至少一个用户的信息。
参考图10，根据另一个实施例，用户识别装置900的评估器921还可以包括学习单元924。当确定检测到的用户的生物信号有效时，学习单元924可以更新存储在生物信号存储器923中的生物信号。因此，用户识别装置900的生物信号存储器923可以累积并存储有效的生物信号，从而即使存储错误的生物信号，也增加了用户识别的准确性。
当确定检测到的生物信号有效时，标识符925可以将检测到的生物信号与先前存储在用户识别装置900中的至少一个参考生物信号进行比较。
基于比较的结果，标识符925可以确定与检测到的生物信号最相似的参考生物信号相对应的用户作为检测到的生物信号的用户。例如，标识符925可以通过使用用于有效生物信号的峰值波形的独立分量分析或主分量分析技术来识别用户。然而，这仅是一实施例，并且支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)、K-最近邻(KNN)和公共子空间方法(MSM)可以被用于基于有效生物信号而识别用户。
基于由控制器930识别的用户的历史信息，服务提供者930可以提供非常可能由用户执行的服务或关于服务的信息。
图11是根据实施例的用户识别装置校正检测到的生物信号并通过使用经校正的生物信号识别用户的方法的流程图。
在操作S1110中，用户识别装置可以从由用户识别装置感测的用户输入中检测生物信号。
操作S1110可以对应于上面参照图2描述的操作S220。
在操作S1120中，用户识别装置可以确定检测到的生物信号是否有效。
根据实施例的用户识别装置可以基于检测到的生物信号是否可以被表示为正规生物信号空间的正交基础的主要组合来确定检测到的生物信号是否有效。例如，用户识别装置可以计算检测到的生物信号的损失函数的值。当计算出的损失函数的值被包括在预设的阈值范围内时，用户识别装置可以确定检测到的生物信号是否有效。
在操作S1130中，用户识别装置可以基于确定的结果来校正生物信号。
例如，当所检测的生物信号的损失函数的计算的值小于第一阈值时，用户识别装置可以确定检测到的生物信号是有效的。由于确定检测到的生物信号是有效的，所以用户识别装置可能不校正生物信号。
根据另一个实施例，当所检测的生物信号的损失函数的计算值等于或大于第一阈值且小于第二阈值时，用户识别装置可以校正检测到的生物信号。例如，用户识别装置可以根据下面的等式2将检测到的生物信号垂直投影到正规生物信号空间来执行校正。
Figure BDA0001310210420000141
在等式2中，U指示表示正规生物信号空间的部分空间的正交基准。U可以被表示为对应于具有从预先存储的参考生物信号计算的高效率矩阵的N个唯一值的唯一向量。UT表示在U上进行转置操作的结果，x表示检测到的生物信号。
当对检测到的生物信号执行等式2的操作时，用户识别装置可以从检测到的生物信号中去除与正规生物信号空间无关的分量。
根据另一个实施例，当所检测的生物信号的损失函数的计算值等于或大于第二阈值时，用户识别装置在用户识别中可能不使用检测到的生物信号。
当检测到的生物信号与预先存储的参考生物信号之间的差异小于某一水平时，根据实施例的用户识别装置可以校正检测到的生物信号，以便更容易地执行用户识别。
在操作S1140中，用户识别装置可以通过将经校正的生物信号与先前存储的至少一个参考生物信号进行比较来识别用户。
操作S1140可以对应于上面参照图8描述的操作S840。
在操作S1150中，用户识别装置可以向用户提供对应于所识别的用户的服务。
根据实施例的用户识别装置可以基于关于所识别的用户的历史信息来提供非常可能由用户执行的服务。
操作S1150可以对应于上面参照图8描述的操作S850。
图12是根据另一实施例的用户识别装置1200的框图。
参考图12，用户识别装置1200可以包括检测器1210、控制器1220和服务提供者1230。然而，所示出的所有组件并不是必需的。用户识别装置1200可以由与图12所示的组件相比更多或者更少的组件来实现。
现在将详细描述上述组件。
根据实施例的检测器1210可以从用户输入检测生物信号。例如，检测器1210可以从用户输入检测用户的脉搏波信号。
根据实施例的控制器1220可以确定检测到的用户的生物信号是否有效。控制器1220可以通过使用被确定为有效的生物信号来识别用户。
控制器1220可以包括评估器1221和标识符1227。
评估器1221可以确定检测到的用户的生物信号是否有效。根据实施例的评估器1221可以包括评估运算器1222、生物信号存储器1223、学习单元1224和校正器1225。
评估运算器1222可以通过使用存储在生物信号存储器1223中的参考生物信号来产生正规生物信号空间。评估运算器1222可以确定检测到的生物信号是否可以表示为正规生物信号空间的正交基础的主要组合。
例如，评估运算器1222可以通过使用基于正交基准计算的损失函数的值和检测到的参考生物信号来确定检测到的生物信号是否有效。当所检测的生物信号的损失函数的计算值小于第一阈值时，评估运算器1222可以确定检测到的生物信号是有效的。由于确定检测到的生物信号有效，所以评估运算器1222可以将检测到的生物信号提供给标识符1227。因此，当生物信号有效时，用户识别装置1200可能不校正生物信号。
根据另一个实施例，当所检测的生物信号的损失函数的计算值等于或大于第一阈值且小于第二阈值时，评估运算器1222可将检测到的生物信号提供给校正器1225。
生物信号存储器1223可以存储用于至少一个用户中的每一个的参考生物信号。
当确定检测到的用户的生物信号有效时，学习单元1224可以更新存储在生物信号存储器1223中的生物信号。
校正器1225可以通过将检测到的生物信号垂直投影到正规生物信号空间来执行校正。
当确定检测到的生物信号有效时，标识符1227可将检测到的生物信号与先前存储在用户识别装置1200中的至少一个参考生物信号进行比较。
基于比较的结果，标识符1227可以确定与检测到的生物信号最相似的参考生物信号相对应的用户作为检测到的生物信号的用户。标识符1227可以对应于上面参照图9描述的标识符925。
基于由控制器1220识别的用户的历史信息，服务提供者1230可提供非常可能由用户执行的服务或关于服务的信息。
图13A是根据实施例的用户识别装置提供与包括检测到的生物信号的用户的组相对应的服务的方法的流程图。
在操作S1310中，用户识别装置可以从用户的感测输入中检测生物信号。
操作S1310可以对应于上面参照图2描述的操作S210。
在操作S1320中，用户识别装置可以识别与用户的生物信号相对应的组。
根据实施例的用户识别装置可以确定检测到的生物信号是否有效。例如，用户识别装置可以通过确定获得的状态信息是否对应于预设的检测标准来确定检测到的生物信号是否有效。根据另一实施例，用户识别装置可以通过基于预先存储的参考生物信号计算检测到的生物信号的损失函数值来确定检测到的生物信号是否有效。
当确定检测到的生物信号有效时，根据实施例的用户识别装置可以将检测到的生物信号与每个组的预先存储的参考生物信号进行比较。组可以根据用户的性别和年龄进行分类。
例如，用户识别装置可以将组A-G的参考生物信号的波形数据与检测到的生物信号进行比较。用户识别装置可以从组A-G的各个参考生物信号中选择其中检测到的生物信号的峰值波形大小的向量间距离最小的组。然而，这仅是一个实施例，并且可以比较峰值波形的大小以外的特征量。例如，用户识别装置可以通过使用识别技术(例如，独立分量分析(ICA)、支持向量机(SVM)、主分量分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、K-最近邻(KNN)或共同子空间方法(MSM))来选择包括用户的组。
在操作S1330中，用户识别装置可以提供根据所识别的组的服务使用信息确定的服务。
当根据实施例的用户识别装置是TV遥控器时，用户识别装置可以向用户提供包括用户的组的频道历史信息、广播偏好信息等。
由于根据实施例的用户识别装置存储关于使用用户识别装置先前接收的属于特定组的用户的哪个服务的历史信息，所以用户识别装置可以基于历史信息提供用户定制的服务。例如，当用户识别装置是TV遥控器时，用户识别装置可以选择性地向每个组建议诸如TV的菜单屏幕或语音指南的信息。例如，当根据年龄(如青少年、中年人和老年人)进行分类时，用户识别装置可以选择每个组的TV操作历史或节目观看历史，并向用户提供所选择的TV操纵历史或节目观看历史。此外，用户识别装置可以考虑到爱好，偏好或用户的遥控器操纵技能级别，向用户提供服务。
图13B是用于说明根据实施例的用户识别装置1300提供与包括检测到的生物信号的用户的组相对应的服务的方法的图。
用户识别装置1300可以从用户的感测输入中检测用户的生物信号。用户识别装置1300可以识别与用户的生物信号相对应的组。
用户识别装置1300可以确定检测到的生物信号是否有效。当确定检测到的生物信号有效时，用户识别装置1300可以将检测到的生物信号与每组的预先存储的参考生物信号进行比较。组可以根据用户的性别和年龄进行分类。
例如，用户识别装置1300可以将组A1310、组B1320、组C1330和组D1340的各个参考生物信号的波形数据与检测到的生物信号进行比较。关于组A1310、组B 1320、组C 1330和组D 1340的信息可以显示在用户识别装置1300的输出单元上。
根据实施例的用户识别装置可以从组A-D的各个参考生物信号中选择其中检测到的生物信号的峰值波形大小的向量间距离最小的组A1310。然而，这仅是一个实施例，并且可以比较峰值波形的大小以外的特征量。为了便于用户检查组A 1310已经被选择，用户识别装置可以通过例如突出显示组A1310的缩略图图像来显示以使得用户能够识别所选择的组A1310的标识符。
图14A和14B是用于说明由根据实施例的用户识别装置检测的生物信号和用于先前存储在用户识别装置中的每个组的参考生物信号的图。
参考图14A，用户识别装置可以从检测到的生物信号中检查对应于拐点的点a、b、c和d的高度。
图14B示出了七组的相应参考生物信号。用户识别装置可以以(-b/a)值的降序将波形分为七组。高值(-b/a)表示没有动脉硬化的状态，并且低值(-b/a)表示具有动脉硬化的状态。换句话说，可以看出，年龄在从A组到G组的方向上增加。
图15和图16是根据另一实施例的用户识别装置1500的框图。
参考图15，用户识别装置1500可以包括检测器1510、控制器1530和服务提供者1550。然而，所示出的所有组件并不是必需的。用户识别装置1500可以由图15所示的组件相比更多或更少的组件来实现。
例如，参考图16，除了检测器1510、控制器1530和服务提供者1550之外，用户识别装置1500还可以包括评估器1520。
现在将详细描述上述组件。
根据实施例的检测器1510可以从用户输入检测用户的生物信号。例如，检测器1510可以从用户输入端检测用户的脉搏波信号。
评估器1520可以确定检测到的生物信号是否有效。例如，评估器1520可以通过确定在感测到用户输入时获得的状态信息是否对应于预设的检测标准来确定检测到的生物信号是否有效。根据另一个实施例，评估器1520可以通过基于预先存储的参考生物信号计算检测到的生物信号的损失函数值来确定检测到的生物信号是否有效。
根据实施例的控制器1530可以通过使用检测到的用户的生物信号来识别用户。
控制器1530可以包括组标识符1531和生物信号存储器1532。
根据实施例的组标识符1531可以将检测到的生物信号与每组的预先存储的参考生物信号进行比较。组可以根据用户的性别和年龄进行分类。
例如，组标识符1531可以读出用于组A-G的参考生物信号的波形数据，并将读出的波形数据与检测到的生物信号进行比较。然而，这仅是一个实施例，并且可以比较峰值波形的大小以外的特征量。例如，组标识符1531可以通过使用诸如ICA、SVM、PCA、LDA、KNN或MSM的识别技术来选择包括用户的组。
生物信号存储器1532可以存储基于性别或年龄分类的每个组的参考生物信号和参考生物信号的特征量中的至少一个。当根据实施例的生物信号存储器1532存储每组的参考生物信号的特征量时，组标识符1531可以在不从参考生物信号提取生物信号的特征量的情况下识别包括用户的组。生物信号存储器1532可以通过存储参考生物信号的特征量而不是整个参考生物信号来减少存储所需的存储器的容量。
基于由控制器1530识别的用户的历史信息，服务提供者1550可以提供非常可能由用户执行的服务或关于服务的信息。
图17是根据实施例的用户识别装置检测到用户的生物信号，确定包括用户的组，然后从所确定的组中识别用户的方法的流程图。
在操作S1710中，用户识别装置可以从用户识别装置感测的用户输入中检测生物信号。
操作S1710可以对应于上面参照图2描述的操作S220。
在操作S1720中，用户识别装置可以识别与用户的生物信号相对应的组。
根据实施例的用户识别装置可以将检测到的生物信号与每组的预先存储的参考生物信号进行比较。组可以根据用户的性别和年龄进行分类。用户识别装置可以基于比较的结果来选择对应于与检测到的生物信号的特性最相似的参考生物信号的组。
操作S1720可以对应于上面参考图13描述的操作S1320。
在操作S1730中，用户识别装置可以通过将用户的生物信号与包括在所识别的组中的参考生物信号进行比较来识别用户。
根据实施例的用户识别装置可以将用户的生物信号与包括在所识别的组中的至少一个用户的参考生物信号进行比较。例如，用户识别装置可以将至少一个用户的参考生物信号的特征量——例如峰值波形周期、拐点和其波形大小与检测到的生物信号的特征量进行比较。
根据实施例的用户识别装置可以基于比较的结果来识别与检测到的生物信号最相似的参考生物信号的用户作为检测到的生物信号的用户。
根据实施例的用户识别装置优先选择非常可能包括用户的组，然后将包括在所选择的组中的参考生物信号的详细特征量与检测到的生物信号的特征量进行比较，从而减少用户识别所需的计算数量。当包括在所选择的组中的参考生物信号彼此非常相似时，用户识别装置可以通过使用专门针对包括在所选择的组中的参考生物信号的识别技术来识别用户。
在操作S1740中，用户识别装置可以提供与所识别的用户相对应的服务。
根据实施例的用户识别装置可以基于关于所识别的用户的历史信息向用户提供非常可能由用户执行的服务。例如，当用户识别装置是遥控器时，服务提供者可以控制TV显示关于用户频繁观看的电视频道的信息。
图18和图19是根据另一实施例的用户识别装置1800的框图。
参考图18，用户识别装置1800可以包括检测器1810、控制器1830和服务提供者1850。然而，所示出的所有部件并不是必需的。用户识别装置1800可以由与图18和图19所示的组件相比更多或更少的组件来实现。
例如，参考图19，除了检测器1810、控制器1830和服务提供者1850之外，用户识别装置1800还可以包括评估器1820。
现在将详细描述上述组件。
根据实施例的检测器1810可以从用户输入检测用户的生物信号。例如，检测器1810可以从用户输入端检测用户的脉搏波信号。
评估器1820可以确定检测到的生物信号是否有效。例如，评估器1820可以通过确定在感测到用户输入时获得的状态信息是否对应于预设的检测标准来确定检测到的生物信号是否有效。根据另一个实施例，评估器1820可以通过基于预先存储的参考生物信号计算检测到的生物信号的损失函数值来确定检测到的生物信号是否有效。
根据实施例的控制器1830可以通过使用检测到的用户的生物信号来识别用户。
控制器1830可以包括组标识符1831、生物信号存储器1832和个人标识符1833。
根据实施例的组标识符1831可以将检测到的生物信号与每组的预先存储的参考生物信号进行比较。组可以根据用户的性别和年龄进行分类。
例如，组标识符1831可以读出用于组A-G的参考生物信号的波形数据，并将读出的波形数据与检测到的生物信号进行比较。然而，这仅是一个实施例，并且可以比较峰值波形的大小以外的特征量。例如，组标识符1831可以通过使用诸如ICA、SVM、PCA、LDA、KNN或MSM的识别技术来选择包括用户的组。
生物信号存储器1832可以存储基于性别或年龄分类的每个组的参考生物信号和参考生物信号的特征量中的至少一个。当根据实施例的生物信号存储器1832存储每个组的参考生物信号的特征量时，组标识符1831可以在不从参考生物信号提取生物信号的特征量的情况下识别包括用户的组。
个人标识符1833可以通过将用户的生物信号与包括在所识别的组中的参考生物信号进行比较来识别用户。根据实施例的个人标识符1833可以将用户的生物信号与包括在所识别的组中的至少一个用户的参考生物信号进行比较。个人标识符1833可以基于比较的结果来识别与检测到的生物信号最相似的参考生物信号的用户作为检测到的生物信号的用户。
基于由控制器1830识别的用户的历史信息，服务提供者1850可以提供非常可能由用户执行的服务或关于服务的信息。
图20是根据实施例的用户识别装置将检测到的生物信号存储在数据库中的方法的流程图。
在操作S2010中，用户识别装置可以从感测的用户输入中检测用户的生物信号。
操作S2010可以对应于上面参照图2描述的操作S220。
在操作S2020中，当预先存储的参考生物信号不包括对应于检测到的生物信号的参考生物信号时，用户识别装置可以将检测到的生物信号存储在数据库中。
根据实施例的用户识别装置可以确定检测到的生物信号是否对应于预先存储的参考生物信号。当存在与检测到的生物信号相对应的参考生物信号时，用户识别装置可以通过使用检测到的生物信号识别用户。
另一方面，当预先存储的参考生物信号不包括对应于检测到的生物信号的参考生物信号时，用户识别装置可以将检测到的生物信号存储在数据库中。用户识别装置可以将检测到的生物信号和关于用户的信息存储在一起。例如，由于确定不存在与检测到的生物信号相对应的参考生物信号，所以用户识别装置可以提供能够输入关于用户的信息的用户界面。
图21和图22是根据另一实施例的用户识别装置2100的框图。
参考图21，用户识别装置2100可以包括检测器2110、控制器2130和服务提供者2150。然而，所示出的所有组件并不是必需的。用户识别装置2100可以由与图21和图22所示的组件相比更多或更少的组件来实现。
例如，参考图22，除了检测器2110、控制器2130和服务提供者2150之外，用户识别装置2100还可以包括评估器2120。
现在将详细描述上述组件。
根据实施例的检测器2110可以从用户输入检测用户的生物信号。例如，检测器2110可以从用户输入检测用户的脉搏波信号。
评估器2120可以确定检测到的生物信号是否有效。例如，评估器2120可以通过确定在感测到用户输入时获得的状态信息是否对应于预设检测标准，来确定检测到的生物信号是否有效。根据另一实施例，评估器2120可以通过基于预先存储的参考生物信号计算检测到的生物信号的损失函数值来确定检测到的生物信号是否有效。
根据实施例的控制器2130可以通过使用检测到的用户的生物信号来识别用户。
控制器2130可以包括登记信息标识符2131、生物信号存储器2132和标识符2133。
根据实施例的登记信息标识符2131可以确定检测到的生物信号是否对应于先前存储在生物信号存储器2132中的参考生物信号。当预先存储的参考生物信号不包括对应于检测到的生物信号的参考生物信号时，登记信息标识符2131可以将检测到的生物信号存储在生物信号存储器2132中。登记信息识别器2131可将检测到的生物信号和关于用户的信息存储在一起。
生物信号存储器2132可以存储至少一个用户的参考生物信号和参考生物信号的特征量中的至少一个。
标识符2133可以通过将检测到的生物信号与预先存储的参考生物信号进行比较来识别用户。
基于由控制器2130识别的用户的历史信息，服务提供者2150可以提供非常可能由用户执行的服务或关于服务的信息。
图23是根据另一实施例的用户识别装置2300的框图。
参考图23，用户识别装置2300可以包括检测器2310、控制器2320和服务提供者2330。然而，所示出的所有组件并不是必需的。用户识别装置2300可以由与图23所示的组件相比更多或更少的组件来实现。
现在将详细描述上述组件。
根据实施例的检测器2310可以从用户输入检测用户的生物信号。例如，检测器2310可以从用户输入检测用户的脉搏波信号。
控制器2320可以通过使用检测到的用户的生物信号来识别用户。
控制器2320可以包括登记信息标识符2321、生物信号存储器2322、组标识符2323和个人标识符2324。
根据实施例的登记信息标识符2321可以确定检测到的生物信号是否对应于先前存储在生物信号存储器2322中的参考生物信号。当预先存储的参考生物信号不包括对应于检测到的生物信号的参考生物信号时，登记信息标识符2321可以将检测到的生物信号存储在生物信号存储器2322中。登记信息识别器2321可将检测到的生物信号和关于用户的信息存储在一起。
生物信号存储器2322可以存储至少一个用户的参考生物信号和参考生物信号的特征量中的至少一个。
组标识符2323可以将检测到的生物信号与每组的预先存储的参考生物信号进行比较。组可以根据用户的性别和年龄进行分类。
例如，用户识别装置可以读取用于组A-G的参考生物信号的波形数据，并将读出的波形数据与检测到的生物信号进行比较。然而，这仅是一个实施例，并且可以比较峰值波形的大小以外的特征量。例如，用户识别装置可以通过使用诸如ICA、SVM、PCA、LDA、KNN或MSM之类的识别技术来选择包括用户的组。
个人标识符2324可以通过将用户的生物信号与包括在所识别的组中的参考生物信号进行比较来识别用户。根据实施例的个人标识符2324可以将用户的生物信号与包括在所识别的组中的至少一个用户的参考生物信号进行比较。个人标识符2324可以基于比较的结果来识别与检测到的生物信号最相似的参考生物信号的用户作为检测到的生物信号的用户。
基于由控制器2320识别的用户的历史信息，服务提供者2330可以提供非常可能由用户执行的服务或关于服务的信息。
根据本发明的实施例的方法可以实现为可由各种计算机装置执行的程序命令，并且可以记录在计算机可读记录介质上。计算机可读记录介质可以单独地或组合地包括程序命令、数据文件、数据结构等。将要记录在计算机可读记录介质上的程序命令可以被专门设计和配置用于本发明的实施例，或者可以是计算机软件领域的普通技术人员所熟知并且可以使用的。计算机可读记录介质的示例包括诸如硬盘、软盘或磁带的磁介质；诸如光盘只读存储器(CD-ROM)或数字通用盘(DVD)的光学截止；诸如光盘的磁光介质；以及专门配置为存储和执行诸如ROM、随机存取存储器(RAM)或闪速存储器等程序命令的硬件设备。程序命令的示例是可以由计算机通过使用解释器等执行的高级语言代码以及由编译器进行的机器语言代码。
根据实施例的装置可以包括处理器；用于存储程序数据并执行的存储器；诸如磁盘驱动器的永久存储单元；用于处理与外部设备的通信的通信端口和包括触摸面板、键、按钮等的用户接口设备。当涉及软件模块或算法时，这些软件模块可以作为可执行于计算机可读记录介质上的处理器上的程序指令或计算机可读代码存储。计算机可读记录介质的示例包括磁存储介质(例如，ROM、RAM、软盘、硬盘等)和光学记录介质(例如，CD-ROM或DVD)。计算机可读记录介质还可以分布在网络耦接的计算机系统上，使得计算机可读代码以分发方式被存储和执行。该介质可由计算机读取，存储在存储器中，并由处理器执行。
已经参考附图中所示的示例性实施例，并且已经使用特定语言来描述这些实施例。然而，本发明概念的范围的限制不受该特定语言的限制，并且示例性实施例应被解释为包括本领域普通技术人员通常会想到的所有示例性实施例。
可以根据功能块组件和各种处理步骤描述实施例。这样的功能块可以通过被配置为执行指定功能的任何数量的硬件和/或软件组件来实现。例如，实施例可以使用各种集成电路(IC)组件，例如存储器元件、处理元件、逻辑元件、查找表等，其可以在一个或多个微处理器或其它控制设备的控制下执行各种功能。实施例也可以采用相同种类或不同类型的内核、不同种类的CPU等。类似地，使用软件编程或软件元件来实现元件，本文描述的实施例可以用诸如C、C++、Java、汇编语言等的任何编程或脚本语言来实现，其中各种算法通过数据结构、对象、过程、例程或其它编程元件的任何组合来实现。功能方面可以在一个或多个处理器上执行的算法中实现。此外，本文描述的实施例可以采用任何数量的用于电子配置、信号处理和/或控制、数据处理等的常规技术。术语“机制”、“元件”、“手段”和“配置”被广泛使用，并不限于机械或物理实施例，而是包括与处理器等相结合的软件程序。
这里示出和描述的特定实施例是说明性实施例，并不意图以其它方式限制实施例的范围。为了简洁起见，可能不会详细描述系统的传统电子、控制系统、软件开发和其它功能方面。此外，所呈现的各种附图中所示的连接线或连接器旨在表示各种元件之间的示例性功能关系和/或物理或逻辑耦接。应当注意，在实际的设备中可能存在许多备选或附加的功能关系、物理连接或逻辑连接。此外，除非该要素被具体描述为“必需”或“关键”，否则没有项目或组件对于创造性概念的实践是至关重要的。
在本发明的描述(特别是在所附权利要求的上下文中)中使用术语“一”、“一个”和“该”以及类似的指示物应被解释为涵盖单数和复数。此外，除非本文另有说明，本文的值的范围仅仅意在作为简单地提及落在范围内的每个单独值的简写方法，并且将每个单独的值并入本说明书中，如同在本文中单独列举一样。此外，本文所述的所有方法的步骤可以以任何合适的顺序进行，除非本文另有说明或者与上下文明显矛盾。本发明的实施例不限于所述操作的顺序。本文中提供的任何和所有示例或示例性语言(例如“例如”)的使用仅旨在更好地说明本发明的概念，并且不对本发明构思的范围构成限制，除非另有说明。在不脱离本发明的精神和范围的情况下，对于本领域普通技术人员来说，许多修改和修改将是显而易见的。

Claims (13)

1.一种使用生物信号的用户识别方法，所述用户识别方法包括：
感测用户输入；
从感测的用户输入中检测生物信号；
在获得所述用户输入的时刻获得表示用户的身体状态的状态信息；
基于所述状态信息是否对应于用户的身体状态的预设检测准则来确定生物信号的有效性，该状态信息包括下列中的至少一个：用户的体温、用户的姿态、或者用户的姿态与运动的结合；
基于生物信号被确定为有效，从基于参考生物信号的特性所分类的多个组中，识别对应于用户的生物信号的组；以及
基于专用于所识别的组的特性，通过将所述用户的生物信号与所识别的组的至少一个预先存储的参考生物信号进行比较，来识别所述用户。
2.根据权利要求1所述的用户识别方法，还包括显示关于所识别的组的信息。
3.根据权利要求2所述的用户识别方法，还包括：
从所述多个组的服务使用信息中获得所识别的组的服务使用信息，所述多个组的服务使用信息表示由所识别的组中包含的用户先前执行的服务的历史信息；以及
基于获得的服务使用信息提供服务。
4.根据权利要求1所述的用户识别方法，还包括基于所述至少一个预先存储的参考生物信号的向量信息创建表示所述至少一个预先存储的参考生物信号的特征的正规生物信号空间，
其中所述确定包括基于当所述生物信号投影到所述正规生物信号空间时所述生物信号变形的程度来确定所述生物信号是否有效。
5.根据权利要求4所述的用户识别方法，还包括：基于所述生物信号变形的程度在预设范围内，校正所述生物信号。
6.一种使用生物信号的用户识别装置，包括：
传感器，被配置为感测用户输入；
检测器，被配置为从所感测的用户输入中检测生物信号；和
控制器，被配置为：
在获得所述用户输入的时刻获得表示用户的身体状态的状态信息，
基于所述状态信息是否对应于用户的身体状态的预设检测准则来确定生物信号的有效性，该状态信息包括下列中的至少一个：用户的体温、用户的姿态、或者用户的姿态与运动的结合，
基于生物信号被确定为有效，从基于参考生物信号的特性所分类的多个组中，识别对应于用户的生物信号的组；以及
基于专用于所识别的组的特性，通过将所述用户的生物信号与所识别的组的至少一个预先存储的参考生物信号进行比较，来识别所述用户。
7.根据权利要求6所述的用户识别装置，还包括被配置为显示关于所识别的组的信息的输出单元。
8.根据权利要求7所述的用户识别装置，还包括：服务提供者，被配置为从所述多个组的服务使用信息中获得所识别的组的服务使用信息，所述多个组的服务使用信息表示由所识别的组中包含的用户先前执行的服务的历史信息，并且所述服务提供者被配置为基于获得的服务使用信息提供服务。
9.根据权利要求6所述的用户识别装置，其中，所述控制器被配置为：
基于所述至少一个预先存储的参考生物信号的向量信息创建表示所述至少一个预先存储的参考生物信号的特征的正规生物信号空间，以及
基于当生物信号投影到所述正规生物信号空间时所述生物信号变形的程度来确定所述生物信号是否有效。
10.根据权利要求6所述的用户识别装置，其中，基于所述生物信号变形的程度在预设范围内，所述控制器校正所述生物信号。
11.根据权利要求6所述的用户识别装置，其中，所述控制器被配置为：
测量用户的体温、用户的姿态、或者用户的姿态与运动的结合中的至少一个的值，
比较所测量的值和预设的值，以及
响应于与预设的值相对应的测量的值而确定生物信号是有效的。
12.根据权利要求6所述的用户识别装置，其中，所述控制器被配置为：
从多个检测到的生物信号中选择有效的生物信号。
13.根据权利要求6所述的用户识别装置，其中，所述状态信息是通过陀螺仪传感器、加速度传感器、数字罗盘和温度传感器中的至少一个获得的。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6792986B2 (ja) * 2016-09-27 2020-12-02 株式会社日立製作所 生体認証装置
JP6910632B2 (ja) * 2016-11-15 2021-07-28 都築 北村 生体リスク取得装置、生体リスク取得方法、生体リスク取得プログラム及び記録媒体
US11449587B2 (en) * 2017-11-20 2022-09-20 Ppip, Llc Systems and methods for biometric identity and authentication
KR102673115B1 (ko) * 2018-08-24 2024-06-11 삼성디스플레이 주식회사 제어장치
KR102249986B1 (ko) * 2019-02-12 2021-05-10 주식회사 스마일랩 자가진단기기의 결과를 분석하는 방법 및 장치
CN110123289B (zh) * 2019-04-08 2022-01-07 清华大学深圳研究生院 一种基于脉搏波的生物识别方法及相关装置
US12019726B2 (en) * 2022-03-18 2024-06-25 Qualcomm Incorporated Model disentanglement for domain adaptation

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009048299A2 (en) * 2007-10-10 2009-04-16 Electronics And Telecommunications Research Institute System and method for providing iptv service based on social network
CN103294986A (zh) * 2012-03-02 2013-09-11 汉王科技股份有限公司 一种生物特征的识别方法和装置

Family Cites Families (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001000422A (ja) 1999-06-24 2001-01-09 Fuji Xerox Co Ltd 生体識別装置
JP3980969B2 (ja) 2002-08-30 2007-09-26 パイオニア株式会社 心拍数計測システム、心拍数計測方法、心拍数計測プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体
EP1567969A2 (en) 2002-11-28 2005-08-31 Koninklijke Philips Electronics N.V. Bio-linking a user and authorization means
JP4459713B2 (ja) * 2004-05-13 2010-04-28 セイコーインスツル株式会社 生体情報検出装置
JP2006043146A (ja) 2004-08-04 2006-02-16 Sony Corp 脈波解析方法及び装置
JP2006218033A (ja) * 2005-02-09 2006-08-24 Univ Of Electro-Communications 生体識別方法及び生体識別装置
US7505613B2 (en) * 2005-07-12 2009-03-17 Atrua Technologies, Inc. System for and method of securing fingerprint biometric systems against fake-finger spoofing
US8122259B2 (en) * 2005-09-01 2012-02-21 Bricom Technologies Ltd Systems and algorithms for stateless biometric recognition
JP2007213196A (ja) 2006-02-08 2007-08-23 Olympus Corp 個人認証方法、個人認証システムおよび生体情報測定システム
EP2100253A4 (en) * 2006-10-02 2011-01-12 Global Rainmakers Inc FRAUDY BIOMETRIC SYSTEM AND METHOD FOR FINANCIAL TRANSACTIONS
DE102006057948A1 (de) 2006-12-08 2008-06-12 Giesecke & Devrient Gmbh Portabler Datenträger zur biometrischen Benutzererkennung
JP2008148862A (ja) * 2006-12-15 2008-07-03 Fujitsu Ltd 生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラム
CN101903891B (zh) * 2007-12-20 2014-12-17 皇家飞利浦电子股份有限公司 在模板保护系统中定义分类阈值
JP5038222B2 (ja) * 2008-04-21 2012-10-03 株式会社デンソー 生体状態推定装置及びプログラム並びに記録媒体
JP2010049357A (ja) 2008-08-19 2010-03-04 Fujitsu Ltd 認証装置、認証システム及び認証方法
JP5176849B2 (ja) * 2008-10-06 2013-04-03 オムロンヘルスケア株式会社 血圧情報表示装置、血圧情報表示システム、血圧情報表示方法および血圧情報表示プログラム
US8376896B2 (en) * 2009-07-16 2013-02-19 GM Global Technology Operations LLC Multi-speed transmission having three planetary gear sets
US9174123B2 (en) * 2009-11-09 2015-11-03 Invensense, Inc. Handheld computer systems and techniques for character and command recognition related to human movements
KR101192932B1 (ko) * 2009-12-22 2012-10-18 삼성전자주식회사 터치스크린을 구비한 휴대용 단말기에서 ｉｄ 인식 방법 및 장치
JP5024400B2 (ja) * 2010-02-18 2012-09-12 株式会社デンソー ロック解除装置
JP5250576B2 (ja) 2010-02-25 2013-07-31 日本電信電話株式会社 ユーザ判定装置、方法、プログラム及びコンテンツ配信システム
JP5850908B2 (ja) * 2010-03-22 2016-02-03 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 空間的に隔離した発光領域を備えたｏｌｅｄの製造方法
US9030294B2 (en) * 2010-09-20 2015-05-12 Pulsar Informatics, Inc. Systems and methods for collecting biometrically verified actigraphy data
JP5673122B2 (ja) * 2011-01-19 2015-02-18 国立大学法人広島大学 生体情報検出装置および生体情報検出方法
US9274509B2 (en) * 2012-01-20 2016-03-01 Integrated Monitoring Systems, Llc System for biometric identity confirmation
US20130176108A1 (en) * 2012-01-06 2013-07-11 Intuit Inc. Automated mechanism to switch user data sets in a touch-based device
JP2014012072A (ja) * 2012-07-04 2014-01-23 Sony Corp 計測装置、計測方法、プログラム、記憶媒体及び計測システム
US20140089673A1 (en) 2012-09-25 2014-03-27 Aliphcom Biometric identification method and apparatus to authenticate identity of a user of a wearable device that includes sensors
JP6170313B2 (ja) * 2013-02-28 2017-07-26 ローム株式会社 脈波センサ
JP2014168594A (ja) * 2013-03-04 2014-09-18 Nec Casio Mobile Communications Ltd 認証装置及び認証方法
US20160007935A1 (en) * 2014-03-19 2016-01-14 Massachusetts Institute Of Technology Methods and apparatus for measuring physiological parameters
KR20160057837A (ko) * 2014-11-14 2016-05-24 삼성전자주식회사 전자 기기의 사용자 인터페이스 표시 방법 및 장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009048299A2 (en) * 2007-10-10 2009-04-16 Electronics And Telecommunications Research Institute System and method for providing iptv service based on social network
CN103294986A (zh) * 2012-03-02 2013-09-11 汉王科技股份有限公司 一种生物特征的识别方法和装置

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