CN110968857B - 基于抬臂动作的智能手表身份认证方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于抬臂动作的智能手表身份认证方法，包括以下步骤：(1)通过智能手表内置的加速度传感器和陀螺仪传感器收集智能手表佩戴者的抬臂动作产生的加速度传感器和陀螺仪传感器的数据；(2)基于步骤(1)得到的数据，使用机器学习算法获取佩戴者的个人特征；(3)将智能手表佩戴者的抬臂动作作为身份认证的方式，对智能手表进行解锁。本发明将生物行为特征作为用户认证解决方案，能够在不影响识别准确率的前提下提高解锁效率的和增加使用的流畅性。

Description

基于抬臂动作的智能手表身份认证方法
技术领域
本发明涉及身份认证技术领域，特别涉及智能手表身份认证方法。
背景技术
智能手表内置了智能化系统，可以实现多种功能，在为用户带来便利的同时也储存了许多个人隐私信息，如短信、邮件、支付密码等等。因此我们要重视智能手表的安全问题，尤其是身份认证问题，保护好用户的个人信息。
用户身份认证是保护这些隐私数据的第一道门槛。关于智能手表的身份认证问题已经有了大量的研究，主要可以总结为下面三种认证方式：基于屏幕触控交互的密码解锁；基于额外输入设备的生物信息识别认证；以及基于智能手表原有传感器系统的姿态识别认证。目前市面上主流的方式还是密码解锁，如PIN码和图案解锁。但是该方法存在很大的缺陷，比如步骤较为繁琐，在公共场合下容易被偷窥等等。而生物识别认证如指纹，结构光等方式又需要额外的硬件成本，并且无法应用到现存的设备上去。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于抬臂动作的智能手表身份认证方法，以在不影响识别准确率的前提下提高解锁效率的和增加使用的流畅性。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于抬臂动作的智能手表身份认证方法，包括以下步骤：
(1)通过智能手表内置的加速度传感器和陀螺仪传感器收集智能手表佩戴者的抬臂动作产生的加速度传感器和陀螺仪传感器的数据；
(2)基于步骤(1)得到的数据，使用机器学习算法获取佩戴者的个人特征；
(3)将智能手表佩戴者的抬臂动作作为身份认证的方式，对智能手表进行解锁。
进一步的，所述抬臂动作为：佩戴者佩戴智能手表的手从在身侧自然下垂开始，摆动至胸口高度，直到佩戴者的小臂与地面水平，处于一个便于查看智能手表界面的位置。
进一步的，所述步骤(2)中，个人特征的获取方法为：在得到加速度传感器和陀螺仪传感器的数据后，以数据图像的特殊点为分割点，将连续数据图像分为若干个区间；然后获取各个分割点之间的特征。
进一步的，所述图像的特殊点为起始点、极值点、局部峰值点的一种或多种；根据选取不同的特殊点，构成多种不同的特征集。
进一步的，所述分割点之间的特征为各个分割点之间连线的斜率、各区间内图像的曲线下面积、各区间内图像的曲线曲率的一种或多种；根据选取不同的特征，构成多种不同的特征集。
进一步的，在计算各区间内图像的曲线下面积时，由于存在数值小于0的区间，为了确保面积值为正，将数据的最小值作为0点。
进一步的，由于每个传感器的数据包含了x、y、z三轴，因此通过
Figure BDA0002299925120000021
计算出三轴的合数据大小，一共得出八组特征数据应用于用户特征分类。
有益效果：1)本发明提出的身份认证方式具有极强的抗泄露性。即使偷窥者清晰无误地观测到用户解锁的整个过程，也无法复制用户的解锁动作；2)本发明的身份认证方式具有良好的时间性能。仅需要一秒以内的时间即可完成身份认证；3)本发明软件设计简单，不需要额外硬件支持，便于实现和移植，因此设计方案应用范围广；4)本发明提出的文本密码输入方式与非常简单，使用者没有学习的负担,也保障了使用体验的连贯性；5)采用了新的特征提取方案，极大程度的提高了识别正确率。
附图说明
图1为本发明的抬臂动作示意图；
图2为本发明的个人特征提取方法示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做更进一步的解释。
本发明的一种基于抬臂动作的智能手表身份认证方法，包括以下步骤：
(1)通过智能手表内置的加速度传感器和陀螺仪传感器收集智能手表佩戴者的抬臂动作产生的加速度传感器和陀螺仪传感器的数据；
(2)基于步骤(1)得到的数据，使用机器学习算法获取佩戴者的个人特征；
(3)将智能手表佩戴者的抬臂动作作为身份认证的方式，对智能手表进行解锁。
本发明的中，将抬臂动作作如下定义：佩戴者佩戴智能手表的手从在身侧自然下垂开始，摆动至胸口高度，直到佩戴者的小臂与地面水平，处于一个便于查看智能手表界面的位置。如图1，佩戴者的右手佩戴智能手表，其右手从在身体一侧自然下垂开始，摆动至胸口高度，直到小臂基本与地面水平，处于一个方便查看自己手表界面的位置。只要使用者是处于站立静止不动的状态使用手表，便必定会执行上述动作，因此本发明不需要执行额外的解锁流程。并且用户不需要输入文本密码，偷窥者即使观察到输入的整个过程，也无法复制用户的解锁动作，因此具有很强的抗泄露性。
本发明的基本原理是收集用户手臂运动产生的加速度计和陀螺仪数据，使用机器学习算法从中获取佩戴者的个人特征。为了提高解锁识别的正确率，本发明提出了一种个人特征的获取方法，其步骤为：在得到加速度传感器和陀螺仪传感器的数据后，以数据图像的特殊点为分割点，将连续数据图像分为若干个区间；然后获取各个分割点之间的特征。其中，图像的特殊点为起始点、极值点、局部峰值点的一种或多种；根据选取不同的特殊点，构成多种不同的特征集；分割点之间的特征为各个分割点之间连线的斜率、各区间内图像的曲线下面积、各区间内图像的曲线曲率的一种或多种；根据选取不同的特征，构成多种不同的特征集。
图2展示了本发明的个人特征提取方法的一个实施方式，在获得加速度传感器和陀螺仪传感器的数据后，依据数据图像的局部峰值点以及起始点，将连续图像分为许多个区间；随后计算出每个分割点之间的连线的斜率大小，以及各区间内图像的曲线下面积。假设数据图像为范围从0到2π的正弦曲线，按照上述的提取规则，首先把图像分为0～
Figure BDA0002299925120000031
三个区间段，计算出各个分界点间共三段连线的斜率值，以及三段区间内的函数图像的曲线下面积值。由于存在数值小于0的函数段，为了确保面积值为正，可以将数据的最小值作为0点。
由于传感器的数据包含了x、y、z三轴，因此还可以通过
Figure BDA0002299925120000032
计算出三轴的合数据大小，一共得出八组特征数据应用于用户特征分类，其中，八组特征数据包括每个传感器的四组特征数据，共两个传感器。
经实验和计算证明，我们所提出的新特征确实对于用户识别具有积极推动作用，可以有效的提高识别的正确率。
由于每个人的身体条件不同，身高臂长都存在差异，运动的习惯也各不一样。而智能手表作为穿戴式设备，且佩戴的位置非常固定，因此可以最大程度的反映出这些区别。这是本发明可行性的基础。本发明将生物行为特征作为用户认证解决方案，能够在不影响识别准确率的前提下提高解锁效率的和增加使用的流畅性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于抬臂动作的智能手表身份认证方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)通过智能手表内置的加速度传感器和陀螺仪传感器收集智能手表佩戴者的抬臂动作产生的加速度传感器和陀螺仪传感器的数据；所述抬臂动作为：佩戴者佩戴智能手表的手从在身侧自然下垂开始，摆动至胸口高度，直到佩戴者的小臂与地面水平，处于一个便于查看智能手表界面的位置；
(2)基于步骤(1)得到的数据，使用机器学习算法获取佩戴者的个人特征；
个人特征的获取方法为：在得到加速度传感器和陀螺仪传感器的数据后，以数据图像的特殊点为分割点，将连续数据图像分为若干个区间；然后获取各个分割点之间的特征；
所述图像的特殊点为起始点、极值点、局部峰值点的一种或多种；根据选取不同的特殊点，构成多种不同的特征集；
所述分割点之间的特征为各个分割点之间连线的斜率、各区间内图像的曲线下面积、各区间内图像的曲线曲率的一种或多种；根据选取不同的特征，构成多种不同的特征集；
在计算各区间内图像的曲线下面积时，由于存在数值小于0的区间，为了确保面积值为正，将数据的最小值作为0点；
由于每个传感器的数据包含了x、y、z三轴，因此通过
Figure FDA0003461704500000011
计算出三轴的合数据大小，一共得出八组特征数据应用于用户特征分类；
(3)将智能手表佩戴者的抬臂动作作为身份认证的方式，对智能手表进行解锁。
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