CN111476078B - 基于毫米波步态生物特征的身份识别方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开一种基于毫米波步态生物特征的身份识别方法进而系统，其中方法包括如下步骤：基于全电子稀疏阵列获取目标对象在行走时的毫米波数据，采用预设信号处理角度对所述毫米波数据进行预处理，生成所述毫米波数据对应的特征数据，将所述特征数据输入预先训练好的步态识别模型，识别所述目标对象的身份信息。采用本发明，通过毫米波成像系统获取目标对象运动产生的回波数据，在毫米波对衣物的穿透性的基础上可以增加所获得的回波数据的准确性，进而可以提高身份识别的正确率。
Description
技术领域
本发明涉及生物特征身份识别技术领域，尤其涉及一种基于毫米波步态生物特征的身份识别方法和系统。
背景技术
在生活中，每个人行走时的步态都是生活中长期养成的习惯，不会轻易发生变化，可以作为一种区别于他人的生物特征。然而，当目标对象（例如，犯罪嫌疑人或者公共场所的可疑分子）刻意通过添加衣物改变步态特征时，即使所采集的目标对象的光学图像分辨率再高也会影响身份识别的准确性。
发明内容
本发明实施例提供一种基于毫米波步态生物特征的身份识别方法和系统，通过毫米波成像系统获取目标对象运动产生的回波数据，在毫米波对衣物的穿透性的基础上可以增加所获得的回波数据的准确性，进而可以提高身份识别的正确率。
本发明第一方面实施例提供了一种基于毫米波步态生物特征的身份识别方法，该方法可包括：
基于全电子稀疏阵列获取目标对象在行走时的毫米波数据；
采用预设信号处理角度对所述毫米波数据进行预处理，生成所述毫米波数据对应的特征数据；
将所述特征数据输入预先训练好的步态识别模型，识别所述目标对象的身份信息。
进一步的：
所述预设信号处理角度包括时域处理、频域处理以及时域频域联合处理。
进一步的，在采用预设信号处理角度对所述毫米波数据进行预处理，生成所述毫米波数据对应的特征数据时，基于毫米波步态生物特征的身份识别方法还包括：
基于短时傅里叶变换计算所述毫米波数据的时频特性频谱；
将所述时频特性频谱所指示的频谱特征确定为所述毫米波数据对应的特征数据。
进一步的：
人体不同运动部位在行走时的步频特性在时域频谱中表现出的不同能量强度为所述时频特性频谱的频谱特征。
进一步的，基于毫米波步态生物特征的身份识别方法还包括：
采集若干非合作对象在行走时的毫米波数据，组成训练数据集合；
基于预设模型训练算法对所述训练数据集合中的毫米波数据进行训练，生成识别目标对象身份信息的步态识别模型。
本发明第二方面实施例提供了一种基于毫米波步态生物特征的身份识别系统，该系统可包括：
目标数据获取模块，用于基于全电子稀疏阵列获取目标对象在行走时的毫米波数据；
特征数据生成模块，用于采用预设信号处理角度对所述毫米波数据进行预处理，生成所述毫米波数据对应的特征数据；
身份识别模块，用于将所述特征数据输入预先训练好的步态识别模型，识别所述目标对象的身份信息。
进一步的：
所述预设信号处理角度包括时域处理、频域处理以及时域频域联合处理。
进一步的，特征数据生成模块包括：
频谱计算单元，用于基于短时傅里叶变换计算所述毫米波数据的时频特性频谱；
特征数据确定单元，用于将所述时频特性频谱所指示的频谱特征确定为所述毫米波数据对应的特征数据。
进一步的：
人体不同运动部位在行走时的步频特性在时域频谱中表现出的不同能量强度为所述时频特性频谱的频谱特征。
进一步的，基于毫米波步态生物特征的身份识别系统还包括：
集合获取模块，用于采集若干非合作对象在行走时的毫米波数据，组成训练数据集合；
模型训练模块，用于基于预设模型训练算法对所述训练数据集合中的毫米波数据进行训练，生成识别目标对象身份信息的步态识别模型。
在本发明实施例中，通过毫米波成像系统获取目标对象运动产生的回波数据，基于毫米波对衣物的穿透性的增加了所获得的回波数据的准确性，进而提高了根据上述回波数据进行特征分析及身份识别的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术对象员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于毫米波步态生物特征的身份识别方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种基于毫米波步态生物特征的身份识别系统的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的特征数据生成模块的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术对象员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中，基于毫米波步态生物特征的身份识别系统以下简称为识别系统。
下面将结合附图1，对本发明实施例提供的基于毫米波步态生物特征的身份识别方法进行详细介绍。
请参见图1，为本发明实施例提供了一种基于毫米波步态生物特征的身份识别方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的方法可以包括以下步骤S101-步骤S103。
S101，基于全电子稀疏阵列获取目标对象在行走时的毫米波数据。
需要说明的是，全电子稀疏阵列可以是毫米波成像系统的核心，可以用于获取目标对象行走时产生的电磁回波信号，形成毫米波图像。
具体的，识别系统可以基于全电子稀疏阵列获取目标对象在行走时的毫米波数据，该毫米波数据可以是目标对象行走时在稀疏阵列中产生的电磁回波信号。
S102，采用预设信号处理角度对毫米波数据进行预处理，生成毫米波数据对应的特征数据。
需要说明的是，对于行人的电磁回波信号，可以采用时频分析手段，提取其步态的电磁回波模型，例如，时域的AR模型、频域的傅里叶变换、或者时域频域联合的短时傅里叶变换等。
在本发明实施例中，识别系统可以采用预设信号处理角度对毫米波数据进行预处理，生成毫米波数据对应的特征数据。可以理解的是，上述预设信号处理角度可以指处理上述毫米波数据的方法，例如可以是时域处理、频域处理或者时域频域联合处理等。优选的，短时傅里叶变换可以克服传统傅里叶变换的缺乏局域性信息的缺点，识别系统可以采用时域频域联合处理的短时傅里叶变换计算毫米波数据的时频特性频谱。进一步的，可以将上述时频特性频谱所指示的频谱特征确定为所述毫米波数据对应的特征数据。
在可选实施例中，人体不同运动部位在行走时的步频特性在时域频谱中表现出的不同能量强度为上述时频特性频谱的频谱特征。可以理解的是，步频特性可以包括双手摆动幅度、步频、步长等。可以用不同的颜色代表时频特性频谱的不同的能量，例如，颜色越黑代表回波能量越小，不同的能量可以对应不同的运动部位，例如，行走时躯干接近平云运动，回波能量最大，可以是时频特性频谱中白色的部分，行走时手脚周期性的摆动会在躯干多普勒频移中产生锯齿状的多普勒调制。
S103，将所述特征数据输入预先训练好的步态识别模型，识别所述目标对象的身份信息。
需要说明的是，在进行身份识别前，识别系统可以采集若干非合作对象在行走时的毫米波数据，组成训练数据集合，进一步的，基于预设模型训练算法对上述训练数据集合中的毫米波数据进行训练，生成识别目标对象身份信息的步态识别模型。可选的，识别系统可以采用卷积神经网络或者支持向量机（support Vector Machine，SVM）进行训练生成步态识别模型。
可以理解的是，步态识别模型可以识别目标对象行走时电磁回波数据的频谱特征，相当于目标对象的步态特征，进而确定该特征对应的对象身份。
具体的，识别系统可以采用上述卷积神经网络或者SVM进行身份识别，优选的可以采用SVM进行识别。
在本发明实施例中，通过毫米波成像系统获取目标对象运动产生的回波数据，基于毫米波对衣物的穿透性的增加了所获得的回波数据的准确性，进而提高了根据上述回波数据进行特征分析及身份识别的准确性。
下面将结合附图2和附图3对本发明实施例提供的基于毫米波步态生物特征的身份识别系统进行详细介绍。需要说明的是，附图2所示的识别系统，用于执行本发明图1所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明图1所示的实施例。
如图2所示，本发明实施例的所述识别系统10可以包括：目标数据获取模块101、特征数据生成模块102、身份识别模块103、集合获取模块104和模型训练模块105。
目标数据获取模块101，用于基于全电子稀疏阵列获取目标对象在行走时的毫米波数据。
需要说明的是，全电子稀疏阵列可以是毫米波成像系统的核心，可以用于获取目标对象行走时产生的电磁回波信号，形成毫米波图像。
具体实现中，目标数据获取模块101可以基于全电子稀疏阵列获取目标对象在行走时的毫米波数据，该毫米波数据可以是目标对象行走时在稀疏阵列中产生的电磁回波信号。
特征数据生成模块102，用于采用预设信号处理角度对毫米波数据进行预处理，生成毫米波数据对应的特征数据。
需要说明的是，对于行人的电磁回波信号，可以采用时频分析手段，提取其步态的电磁回波模型，例如，时域的AR模型、频域的傅里叶变换、或者时域频域联合的短时傅里叶变换等。
在本发明实施例中，特征数据生成模块102可以采用预设信号处理角度对毫米波数据进行预处理，生成毫米波数据对应的特征数据。可以理解的是，上述预设信号处理角度可以指处理上述毫米波数据的方法，例如可以是时域处理、频域处理或者时域频域联合处理等。
在可选实施例中，如图3所示特征数据生成模块102可以包括：频谱计算单元1021和特征数据确定单元1022。由于短时傅里叶变换可以克服传统傅里叶变换的缺乏局域性信息的缺点，频谱计算单元1021可以采用时域频域联合处理的短时傅里叶变换计算毫米波数据的时频特性频谱。进一步的，特征数据确定单元1022可以将上述时频特性频谱所指示的频谱特征确定为所述毫米波数据对应的特征数据。
在可选实施例中，人体不同运动部位在行走时的步频特性在时域频谱中表现出的不同能量强度为上述时频特性频谱的频谱特征。可以理解的是，步频特性可以包括双手摆动幅度、步频、步长等。可以用不同的颜色代表时频特性频谱的不同的能量，例如，颜色越黑代表回波能量越小，不同的能量可以对应不同的运动部位，例如，行走时躯干接近平云运动，回波能量最大，可以是时频特性频谱中白色的部分，行走时手脚周期性的摆动会在躯干多普勒频移中产生锯齿状的多普勒调制。
身份识别模块103，用于将所述特征数据输入预先训练好的步态识别模型，识别所述目标对象的身份信息。
需要说明的是，在进行身份识别前，集合获取模块104可以采集若干非合作对象在行走时的毫米波数据，组成训练数据集合，进一步的，模型训练模块105可以基于预设模型训练算法对上述训练数据集合中的毫米波数据进行训练，生成识别目标对象身份信息的步态识别模型。可选的，模型训练模块105可以采用卷积神经网络或者支持向量机（supportVector Machine，SVM）进行训练生成步态识别模型。
可以理解的是，步态识别模型可以识别目标对象行走时电磁回波数据的频谱特征，相当于目标对象的步态特征，进而确定该特征对应的对象身份。
具体实现中，身份识别模块103可以采用上述卷积神经网络或者SVM进行身份识别，优选的可以采用SVM进行识别。
在本发明实施例中，通过毫米波成像系统获取目标对象运动产生的回波数据，基于毫米波对衣物的穿透性的增加了所获得的回波数据的准确性，进而提高了根据上述回波数据进行特征分析及身份识别的准确性。
可以理解的是，上述方法步骤的执行过程只是一种优选的执行顺序，在实现的过程中可以根据实际需求调整上述执行过程的顺序。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所用的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）或随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (1)
1.一种基于毫米波步态生物特征的身份识别方法，其特征在于，所述方法包括：
基于全电子稀疏阵列获取目标对象在行走时的毫米波数据；
采用预设信号处理角度对所述毫米波数据进行预处理，生成所述毫米波数据对应的特征数据，其中，对于行人的电磁回波信号，采用时频分析手段，提取其步态的电磁回波模型，所述时频分析手段包括：时域的AR模型、频域的傅里叶变换、或者时域频域联合的短时傅里叶变换；
将所述特征数据输入预先训练好的步态识别模型，识别所述目标对象的身份信息；
所述预设信号处理角度包括时域处理、频域处理以及时域频域联合处理；
其特征在于，在采用预设信号处理角度对所述毫米波数据进行预处理，生成所述毫米波数据对应的特征数据时，所述方法还包括：基于短时傅里叶变换计算所述毫米波数据的时频特性频谱；将所述时频特性频谱所指示的频谱特征确定为所述毫米波数据对应的特征数据；
人体不同运动部位在行走时的步频特性在时域频谱中表现出的不同能量强度为所述时频特性频谱的频谱特征；所述步频特性包括双手摆动幅度、步频、步长；采用不同的颜色代表时频特性频谱的不同的能量，不同的能量对应不同的运动部位；行走时躯干为时频特性频谱中白色的部分，行走时手脚周期性的摆动会在躯干多普勒频移中产生锯齿状的多普勒调制；
所述方法还包括：采集若干非合作对象在行走时的毫米波数据，组成训练数据集合；基于预设模型训练算法对所述训练数据集合中的毫米波数据进行训练，生成识别目标对象身份信息的步态识别模型。
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