CN111599426B - 用户身份识别方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
用户身份识别方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111599426B CN111599426B CN202010349740.1A CN202010349740A CN111599426B CN 111599426 B CN111599426 B CN 111599426B CN 202010349740 A CN202010349740 A CN 202010349740A CN 111599426 B CN111599426 B CN 111599426B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- human body
- user
- body impedance
- impedance value
- target user
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 32
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 57
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 42
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 30
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 9
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 8
- 230000036541 health Effects 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 2
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000002847 impedance measurement Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000000741 silica gel Substances 0.000 description 1
- 229910002027 silica gel Inorganic materials 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
- A61B5/0531—Measuring skin impedance
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Dermatology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
本申请涉及一种用户身份识别方法、装置、电子设备和存储介质，电子设备获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角，并根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列；然后，获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数；最后，根据各相关度参数确定目标用户的身份信息。采用上述方法可以提升用户识别的准确度，并且上述用户身份识别方法的适用范围更广。
Description
技术领域
本申请涉及健康测量技术领域，特别是涉及一种用户身份识别方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
在健康测量产品的使用过程中，通常存在多个用户共同使用同一产品的情况。在使用前，用户需要在产品中已存储的多个用户中选择其中一个用户，然后完成健康参数的测量。为了避免用户在每次测量前均需要执行一次选择用户的操作，健康测量产品引入了用户身份识别方法，采用该方法可以通过测量自动识别用户的身份，提高用户体验。
传统技术中，健康测量产品可以通过测量用户的人体生物阻抗，然后将人体生物阻抗与产品中存储的不同用户的阻抗信息进行匹配，以确定当前用户的身份信息。
但是，由于同一用户的人体生物阻抗变化范围较大，采用上述方法会导致用户身份识别不准确。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升用户身份识别准确度的一种用户身份识别方法、装置、电子设备和存储介质。
一种用户身份识别方法，上述方法包括：
获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角，并根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列；
获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数；
根据各相关度参数确定目标用户的身份信息。
在其中一个实施例中，上述根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列，包括：
按频点大小顺序，对各频点的人体阻抗相位角进行排序，获得相位角序列；
基于相位角序列确定目标用户的当前相位特征序列。
在其中一个实施例中，上述获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角，包括：
将至少三个频点的激励电流依次施加至目标用户；
测量目标用户在各频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗值；
获取各人体阻抗值分别对应的人体阻抗相位角，每个人体阻抗相位角对应于一个频点的激励电流。
在其中一个实施例中，上述测量目标用户在各频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗值，包括：
在各频点的激励电流作用下，分别测量目标用户的第一人体阻抗值和第二人体阻抗值，其中第一人体阻抗值与第二人体阻抗值对应的激励电流的信号调制方式不同；
基于相位角序列确定目标用户的当前相位特征序列，包括：
将相位角序列、各第一人体阻抗值以及各第二人体阻抗值，组合成当前相位特征序列。
在其中一个实施例中，上述根据各相关度参数确定目标用户的身份信息，包括：
在各相关度参数中筛选满足预设阈值条件的目标相关度参数，并将目标相关度参数对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户；
根据各候选用户对应的目标相关度参数的取值，在候选用户中确定目标用户，并获取目标用户的身份信息。
在其中一个实施例中，上述分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数，包括：
分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的相关系数；
或者，
分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的欧氏距离；
或者，
分别计算相关系数和欧氏距离，并计算各欧氏距离与对应的相关系数的商值。
在其中一个实施例中，上述在各相关度中筛选满足预设阈值条件的目标相关度参数，包括：
将大于或等于预设第一阈值的相关系数，确定为目标相关度参数；
或者，
将小于或等于预设第二阈值的欧氏距离，确定为所述目标相关度参数；
或者，
将小于或等于预设第三阈值的商值，确定为所述目标相关度参数。
在其中一个实施例中，上述相关度参数为相关系数；根据各候选用户对应的目标相关度参数的取值，在候选用户中选择目标用户，包括：
在候选用户对应的各商值中提取最小商值；
若最小商值小于或等于预设第四阈值，则确定最小商值对应的参考相位特征序列所属的候选用户为目标用户。
在其中一个实施例中，上述获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角之前，方法还包括：
测量目标用户在预设频点下的人体阻抗值；
若预设频点下的人体阻抗值位于预设的阻抗范围内，则执行获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角的步骤；
若预设频点下的人体阻抗值不在预设的阻抗范围内，则输出测量异常信息。
在其中一个实施例中，上述至少三个频点包括10KHz、50KHz以及250KHz。
一种用户身份识别装置，上述装置包括：
获取模块，用于获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角，并根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列；
第一确定模块，用于获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数；
第二确定模块，用于根据各相关度参数确定目标用户的身份信息。
一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，上述处理器执行计算机程序时实现上述用户身份识别方法的步骤。
在其中一个实施例中，上述电子设备为人体秤、人体成分分析仪、可穿戴设备、智能马桶、移动终端中的任一种。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现上述用户身份识别方法的步骤。
上述用户身份识别方法、装置、电子设备和存储介质，电子设备获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角，并根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列；然后，获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数；最后，根据各相关度参数确定目标用户的身份信息。由于电子设备获取了至少三个频点对应的人体阻抗相位角，使得基于上述人体阻抗相位角获得的当前相位特征序列与目标用户的匹配度更高；进一步地，电子设备获得当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数，并根据各相关度参数确定目标用户的身份信息，可以提升用户识别的准确度；另外，上述电子设备通过采集人体阻抗相位角来确定用户的身份信息，而不需要采集体重等其它参数，使得上述用户身份识别方法的适用范围更广。
附图说明
图1为一个实施例中用户身份识别方法的应用环境图；
图2为一个实施例中用户身份识别方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中用户身份识别方法的流程示意图；
图4为另一个实施例中用户身份识别方法的流程示意图；
图5为另一个实施例中用户身份识别方法的流程示意图；
图6为另一个实施例中用户身份识别方法的流程示意图；
图7为一个实施例中相关系数示意图；
图8为另一个实施例中相关系数示意图；
图9为一个实施例中用户身份识别装置的结构框图；
图10为一个实施例中用户身份识别装置的结构框图；
图11为一个实施例中用户身份识别装置的结构框图；
图12为一个实施例中用户身份识别装置的结构框图；
图13为一个实施例中电子设备的内部结构图；
图14为另一个实施例中电子设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的用户身份识别方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，电子设备100可以为人体秤、人体成分分析仪、可穿戴设备、智能马桶以或移动终端等，在此不做限定。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种用户身份识别方法，以该方法应用于图1中的电子设备为例进行说明，包括以下步骤：
S101、获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角，并根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列。
其中，上述至少三个频点的激励电流施加在人体上时，可以产生不同的人体阻抗值。上述人体阻抗值为一个向量，包括电阻值和电抗值，上述人体阻抗相位角可以由电阻值和电抗值计算获得。人体阻抗值的变化范围较大，但是通过人体阻抗值获得的人体阻抗相位角的变化较小，可以更准确地与目标用户匹配。
上述至少三个频点之间的频率间隔可以相同，也可以不同，在此不做限定。上述至少三个频点可以是三个频点，也可以是4个频点或5个频点，还可以是更多个频点，在此不做限定。可选地，上述至少三个频点包括10KHz、50KHz以及250KHz。可选地，上述至少三个频点可以包括5个频点，分别是10KHz、30KHz、50KHz、100KHz、250KHz。可选地，上述至少三个频点还可以不止5个频点，还可以包括20KHz、40KHz、60KHz、80KHz、150KHz、20KHz、300KHz、500KHz中的一个或多个频点。
电子设备在上述各频点下向人体施加激励电流时，所施加的激励信号可以是正弦波信号，也可以是正弦波整流后获得的半波信号，也可以是其它调制模式的信号，在此不做限定。
具体地，电子设备获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角时，可以按照频点的大小顺序向人体施加激励电流，可以按照电流大小的顺序，在此不做限定。
进一步地，电子设备在获得了各个频点对应的人体阻抗相位角之后，可以根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列。上述当前相位特征序列包括多个特征值，电子设备可以按照各个激励电流的先后激励顺序，确定当前相位特征序列中各个特征值的排列顺序；也可以按照频点顺序确定各个特征值，在此不作限定。可选地，电子设备可以按频点大小顺序，对各频点的人体阻抗相位角进行排序，获得相位角序列；然后，基于相位角序列确定目标用户的当前相位特征序列。例如，电子设备可以按照频点递增的顺序，依次排列各个频点对应的人体阻抗相位角，获得相位角序列。与人体阻抗值相比，当前相位特征序列可以反映目标用户的各个人体阻抗相位角随频率的变化关系，该变化关系在一天中的变化范围较小，可以更准确地与目标用户进行匹配。
上述当前相位特征序列中的特征值可以是各个频点对应的人体阻抗相位角；也可以是通过对各个人体阻抗相位角进行预设规则的运算后获得的参数，例如对人体阻抗相位角进行归一化处理后获得的归一化值；另外，上述特征值还可以包含除了人体阻抗相位角之前的其它值，例如，包含人体体重参数等。
S102、获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数。
具体地，电子设备获取预先存储的参考相位特征序列时，可以提取存储在电子设备中的存储器中的数据，也可以获取控制平台中与该电子设备关联的数据，例如根据电子设备的识别码，通过网络获取云平台中的数据；对于上述获取方式在此不做限定。例如，上述电子设备为人体秤时，该人体秤中可以预先存储各个家庭成员的参考相位特征序列。需要说明的是，上述至少一个用户的参考相位特征序列中，可以包括上述目标用户的参考相位特征序列，也可以不包括目标用户对应的参考相位特征序列。
进一步地，电子设备可以对获取的当前相位特征序列与至少一个用户的参考相位特征序列进行相关性分析，分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数。可选地，电子设备在进行相关性分析时，可以分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的相关系数；或者，分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的欧氏距离；还可以分别计算相关系数和欧氏距离，并计算各欧氏距离与对应的相关系数的商值。相应地，电子设备获得的相关度参数可以是上述相关系数，可以是上述欧式距离，也可以是上述各欧氏距离与对应的相关系数的商值，还可以是基于上述相关系数、欧氏距离获得的其它值。
S103、根据各相关度参数确定目标用户的身份信息。
电子设备获得上述相关度参数的基础上，可以根据各相关度参数确定目标用户的身份信息。上述身份信息可以是各个用户的姓名，也可以上述各个用户的用户名称，还可以是用户编号或者用户图片等，在此不做限定。
电子设备可以根据各相关度参数，确定上述各个参考相位特征序列中，与目标用户的当前相位特征序列最相关的一个特征序列，并将该参考相位特征序列对应的用户确定为目标用户，然后将电子设备中该用户关联的身份信息确定为目标用户的身份信息。可选地，当相关度参数为当前相位特征序列与各参考相位特征序列的相关系数时，电子设备可以将最大相关系数对应的用户所关联的身份信息，确定为目标用户的身份信息；当相关度参数为当前相位特征序列与各参考相位特征序列的欧氏距离时，电子设备可以将最小欧式距离对应的用户所关联的身份信息，确定为目标用户的身份信息。
继续以上述电子设备为人体秤为例，当其中一个家庭成员使用该电子设备时，电子设备获取该家庭成员的当前相位特征序列，然后将其与预先存储的各个家庭成员的参考相位特征序列，获得与该当前相位特征序列最相关的参考相位特征序列，从而自动识别当前使用电子设备的为哪一个家庭成员，然后自动将测量得到的身体参数存储在该家庭成员对应的数据列表中，而不需要在使用电子设备前先选择对应的用户名称，减少了用户使用电子设备时的操作步骤，提升了用户体验。
上述用户身份识别方法，电子设备获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角，并根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列；然后，获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数；最后，根据各相关度参数确定目标用户的身份信息。由于电子设备获取了至少三个频点对应的人体阻抗相位角，使得基于上述人体阻抗相位角获得的当前相位特征序列与目标用户的匹配度更高；进一步地，电子设备获得当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数，并根据各相关度参数确定目标用户的身份信息，可以提升用户识别的准确度；另外，上述电子设备通过采集人体阻抗相位角来确定用户的身份信息，而不需要采集其它用于确定用户身份的参数，使得上述用户身份识别方法的适用范围更广。
图3为另一个实施例中用户身份识别方法的流程示意图，本实施例涉及电子设备获取人体阻抗相位角的一种方式，在上述实施例的基础上，如图3所示，上述S101包括：
S201、将至少三个频点的激励电流依次施加至目标用户。
具体地，电子设备可以将各个频点的激励电流依次施加至目标用户。电子设备可以通过同一个电极片激励不同频点的电流，也可以通过不同的电极片激励上述各个频点的电流，在此不做限定。例如，上述电子设备为健康手环，可以通过健康手环中的同一个电极片依次激励不同频点的激励电流。
S202、测量目标用户在各频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗值。
电子设备在向目标用户施加某个频点的激励电流之后，可以通过接收电极采集激励信号通过人体后的产生的电压信号，并根据激励信号和电压信号计算获得目标用户在当前频点下对应的人体阻抗值。
S203、获取各人体阻抗值分别对应的人体阻抗相位角，每个人体阻抗相位角对应于一个频点的激励电流。
电子设备获得上述人体阻抗值之后，可以根据人体阻抗值的向量特征计算人体阻抗相位角。例如，当电阻值和电抗值在向量坐标下表示时，上述人体阻抗相位角为该人体阻抗值的向量方向与坐标轴的夹角。
上述用户身份识别方法，电子设备通过依次向目标用户施加不同频点激励电流，获得各频点对应的人体阻抗值，并进一步获得各个频点对应的人体阻抗相位角，从而可以通过人体阻抗相位角更准确地与目标用户进行匹配，提升了用户身份的识别准确度。
在一个实施例中，涉及电子设备测量人体阻抗值的具体方式，在上述实施例的基础上，在各频点的激励电流作用下，分别测量目标用户的第一人体阻抗值和第二人体阻抗值，其中第一人体阻抗值与第二人体阻抗值对应的激励电流的信号调制方式不同。
具体地，电子设备在测量其中一个频点对应的人体阻抗相位角时，可以通过激励不同模式的激励信号来获得上述人体阻抗相位角。电子设备可以在一个频点下激励两种不同信号调制方式的激励信号，例如其中一个模式为全波模式，另一个模式为半波模式，然后获得全波模式下对应的第一人体阻抗值和半波模式下对应的第二人体阻抗值，并根据第一人体阻抗值和第二人体阻抗值计算获得该频点下的人体阻抗相位角。
相应地，电子设备在基于相位角序列确定目标用户的当前相位特征序列时，可以相位角序列、各第一人体阻抗值以及各第二人体阻抗值，组合成当前相位特征序列。在电子设备预先存储的参考相位特征序列中，也包含相位角序列、各频点下的第一人体阻抗值以及第二人体阻抗值。
上述用户身份识别方法，电子设备通过分别测量目标用户的第一人体阻抗值和第二人体阻抗值，可以更准确地获得目标用户的人体阻抗相位角，进一步地，电子设备获得的当前相位特征序列中，包括相位角序列、各第一人体阻抗值以及各第二人体阻抗值，使得电子设备可以通过更多的特征与参考用户进行匹配，从而获得更准确的用户身份识别结果。
图4为另一个实施例中用户身份识别方法的流程示意图，本实施例涉及电子设备确定目标用户的身份信息的一种方式，在上述实施例的基础上，如图4所示，上述S103包括：
S301、在各相关度参数中筛选满足预设阈值条件的目标相关度参数，并将目标相关度参数对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户。
具体地，电子设备在根据相关度参数获取目标用户的身份信息时，可以先在各相关度参数中筛选满足预设阈值条件的目标相关度参数，以确定是否存在候选用户。
可选地，若相关度参数为当前相位特征序列与各个参考相位特征序列之间的相关系数，那么电子设备可以将大于或等于预设第一阈值的相关系数，确定为目标相关度参数。电子设备可以认为，当上述相关系数大于或等于预设第一阈值时，其对应的参考相位特征序列与当前相位特征序列的相关性较高，可以将其对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户。
可选地，上述相关度参数为当前相位特征序列与各个参考相位特征序列之间的欧式距离，那么电子设备可以将小于或等于预设第二阈值的欧式距离，确定为目标相关度参数。电子设备可以认为，当上述欧氏距离小于或等于预设第二阈值时，其对应的参考相位特征序列与当前相位特征序列的相关性较高，可以将其对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户。
可选地，上述相关度参数为上述各欧氏距离与对应的相关系数之间的商值，当前相位特征序列与各个参考相位特征序列之间的欧式距离，那么电子设备可以将小于或等于预设第三阈值的商值，确定为目标相关度参数。
另外，电子设备还可以获得多种类型的相关系数，通过不同类型的相关系数对应的阈值条件筛选候选用户。或者，电子设备可以根据不同类型的相关系数，对候选用户进行多次筛选。
在上述步骤的基础上，若电子设备根据阈值条件未确定出候选用户，可以进一步提示用户输入新用户信息，或者更新已存储用户的信息。
S302、根据各候选用户对应的目标相关度参数的取值，在候选用户中确定目标用户，并获取目标用户的身份信息。
在确定出候选用户之后，电子设备可以根据各候选用户对应的目标相关度参数的取值，在候选用户中确定目标用户。具体地，电子设备可以根据目标相关度参数，在候选用户中确定与当前相位特征序列最相关的参考相位特征序列对对应的用户为目标用户；还可以进一步根据其它类型的相关度参数确定目标用户，对于目标用户的确定方法在此不做限定。
可选地，当相关度参数为相关系数时，电子设备可以在候选用户对应的各商值中提取最小商值；若最小商值小于或等于预设第四阈值，则确定最小商值对应的参考相位特征序列所属的候选用户为目标用户。也就是说，电子设备首先根据各相关系数确定出候选用户，然后计算各候选用户对应的欧式距离与相关系数的商值，并在各个商值中确定出最小商值；进一步地，电子设备将最小商值与预设第四阈值进行比较，当最小商值小于或等于预设第四阈值时，可以认为该最小商值所关联的参考相位特征序列与当前相位特征序列的相关性较高，可以将该参考相位特征序列所述的用户确定为目标用户，并获取该目标用户的身份信息。若上述最小商值大于预设第四阈值，那么电子设备可以认为候选用户中不包含目标用户，可以提示用户新增用户信息。
进一步地，电子设备在候选用户中确定了目标用户之后，可以将已存储的该目标用户的参考相位特征序列自动更新为当前相位特征序列，以便该用户在后续使用电子设备值，可以更准确地匹配到用户身份信息。
上述用户身份识别方法，电子设备通过预设阈值条件对相关度参数进行筛选确定候选用户，可以避免选择出相关度参数不满足要求的参考相位特征信息而导致匹配到错误的用户身份信息，提升了用户身份识别的准确度。
图5为另一个实施例中用户身份识别方法的流程示意图，本实施例涉及电子设备对目标用户进行初始判断的一种方式，在上述实施例的基础上，上述S101之前，还包括：
S401、测量目标用户在预设频点下的人体阻抗值。
其中，上述预设频点可以是上述至少三个频点中的其中一个，也可以是其它频点，在此不做限定。上述人体阻抗值可以是全波阻抗，也可以是半波阻抗，在此不做限定。
S402、若预设频点下的人体阻抗值位于预设的阻抗范围内，则执行获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角的步骤。
S403、若预设频点下的人体阻抗值不在预设的阻抗范围内，则输出测量异常信息。
其中，测量异常信息用于提醒用户当前测量为异常测量，从而提醒用户正确使用电子设备或者重新开始测量。
具体地，电子设备可以将上述预设频点下的人体阻抗值与预设的阻抗范围进行比较，若该人体阻抗值超出预设的阻抗范围，则判定异常测量，输出测量异常信息；若该人体阻抗值在预设的阻抗范围内，则继续执行获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角的步骤。
例如，上述预设频点可以是50KHz，电子设备可以优先测量50KHz频率的人体阻抗值。正常情况下，人体阻抗值在50KHz下的阻抗范围为200～1200欧姆，电子设备可以确定测量得到的该频点下的人体阻抗值是否在该阻抗范围内。如果测量得到的该频点下的人体阻抗值不在该阻抗范围内，代表用户当前的测量不属于正常测量，异常测量包括多种情况，例如用户可能没有站立在正确的预设测量位置，或者没有脱去鞋袜，或者与电极片接触不良等，这些异常测量情况下所得到的人体阻抗值不在正常的阻抗范围内，无法据此确定用户的身份，因此，当判断为异常测量时，可先退出当前测量步骤。
上述用户身份识别方法，电子设备通过测量预设频点下的人体阻抗值，可以快速判断当前的目标用户是否为有效用户，以确定是否继续执行获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角的步骤，并在当前目标用户无效的情况下输出测量异常信息，退出当前测量步骤，提升了用户身份识别的有效性。
在一个具体的实施例中，以健康手环为例，用户身份识别方法如图6所示：
S501、测量目标用户在预设频点下的人体阻抗值。
S502、确定预设频点下的人体阻抗值位于预设的阻抗范围内；若是，则执行S503；若否，则输出测量异常信息，结束流程。
其中，上述预设频点为50kHz，上述人体阻抗范围为200～1200欧姆。
S503、获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角。
具体地，测量5个频点下对应的人体阻抗值，上述5个频点分别为：10KHz、30KHz、50KHz、100KHz、250KHz，对应的阻抗相位角分别为2.13、5.81、8.18、9.54、6.13。
S504、按频点大小顺序，对各频点的人体阻抗相位角进行排序，获得相位角序列，确定当前相位特征序列。
例如，对上述5个频点对应的人体阻抗相位角，按照频点从小到大排列，则获得的相位角序列为[2.13,5.81,8.18,9.54,6.13]。
S505、分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的相关系数。
电子设备中已存储4个用户的参考相位特征序列，分别为：Ph1、Ph2、Ph3、Ph4。
S506、确定相关系数是否大于或等于预设第一阈值，若是，则执行S507；确定为目标相关度参数，并将目标相关度参数对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户；若否，则执行S512。
S507、将大于或等于预设第一阈值的相关系数，确定为目标相关度参数，并将目标相关度参数对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户。
S508、在候选用户对应的各商值中提取最小商值。
其中，上述商值为当前相位特征序列与各参考相位特征序列的欧氏距离，与对应的当前相位特征序列与各参考相位特征序列的相关系数的商值。
S509、确定最小商值是否小于或等于预设第四阈值；若是，则执行S510，若否则执行S512。
S510、确定最小商值对应的参考相位特征序列所属的候选用户为目标用户，并获取目标用户的身份信息。
S511、将已存储的目标用户的参考相位特征序列自动更新为当前相位特征序列。
S512、提示用户输入新用户信息，或者更新已存储用户的信息。
在一个应用场景中，上述当前特征序列可以为相位角序列，假设该相位角序列是：Ph0＝[2.13,5.81,8.18,9.54,6.13]；参考相位特征序列为：Ph1＝[2.10，5.15，6.29，5.60，2.88]，Ph2＝[1.59，4.24，5.77，6.21，3.68]，Ph3＝[2.66，7.19，10.02，11.42，7.20]，Ph4＝[1.92，5.33，7.72，9.59，6.63]。如图7所示，将Ph0分别与Ph1、Ph2(图未示出)、Ph3、Ph4进行对比，并分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的相关系数。其中，Ph1与Ph0的相关系数为R1＝0.82838；Ph2与Ph0的相关系数为R2＝0.98447；Ph3与Ph0的相关系数为R3＝0.99889；Ph4与Ph0的相关系数为R4＝0.98993；分别将上述各相关系数与预设第一阈值R0进行比较，R0可以是0.9。经过分析可知，R1<R0，因此判断目标用户与Ph1对应的参考用户不存在为同一人的可能性；R2>R0,因此判断目标用户与Ph2对应的参考用户存在为同一人的可能性；R3>R0,因此判断目标用户与Ph3对应的参考用户存在为同一人的可能性；R4>R0,因此判断目标用户与Ph4对应的参考用户存在为同一人的可能性。通过相关系数的筛选，确定Ph2、Ph3、Ph4所属的用户为候选用户。由于人体阻抗相位角变化幅度较小(实际测量个人一天相位角浮动不超过0.5°)，为保证匹配的准确性，故上述人体阻抗相位角可以不做归一化处理。计算Ph0与Ph2、Ph3、Ph4的欧氏距离，距离值D02、D03、D04分别为：5.0652，3.2016，0.8594。进一步计算欧氏距离与对应相关系数的商F02、F03、F04分别为5.1451、3.2051、0.8682，寻找出其中的最小商F04。将最小商值F04与预设第四阈值F0＝2.0相比，F04<F0，则确定最小商值F04对应的参考相位特征序列所属的候选用户为目标用户，并获取目标用户的身份信息。
在另一个应用场景中，上述人体阻抗值包括第一人体阻抗值和第二人体阻抗值，该方案一定程度上减小了由于测量频点较少以及人体阻抗相位角测量误差，而导致的匹配错误或失败的概率。在该场景下，当前相位特征序列可以由相位角序列、第一人体阻抗值以及第二人体阻抗值组成；以50KHz下的人体阻抗值为基准，对各频点的第一人体阻抗值以及第二人体阻抗值进行归一化，得到归一化后的等效阻抗。此时的Ph0对应的特征序列可以为：
Ph0＝[2.13,5.81,8.18,9.54,6.13,8.82,8.56,8.18,7.35,6.58,8.91,8.61,8.18,7.33,6.61]。
如图8所示，进一步将Ph0与Ph1、Ph2(图未示出)、Ph3(图未示出)、Ph4分别进行比较，并分别计算Ph0与Ph1、Ph2、Ph3、Ph4的相关系数，分别为0.8591，0.9764，0.9961，0.9878。分别将上述各相关系数与预设第一阈值R0进行比较，R0可以是0.9。通过相关系数的筛选，确定Ph2、Ph3、Ph4所属的用户为候选用户。进一步计算欧氏距离与对应相关系数的商值F02、F03、F04，寻找出其中的最小商F04＝1.5241，由于引入人体阻抗值对应的欧氏距离，故将商值的预设第四阈值F0适当增大F0＝3.0，F04<F0匹配成功。
上述用户身份识别方法，其实现原理和技术效果与上述用户身份识别方法类似，在此不再赘述。
应该理解的是，虽然图2-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-6中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图9所示，提供了一种用户身份识别装置，包括：获取模块10、第一确定模块20和第二确定模块30，其中：
获取模块10，用于获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角，并根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列；
第一确定模块20，用于获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数；
第二确定模块30，用于根据各相关度参数确定目标用户的身份信息。
本申请实施例提供的用户身份识别装置，可以实现上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图10所示，在上述实施例的基础上，上述获取模块10包括：
排序单元101，用于按频点大小顺序，对各频点的人体阻抗相位角进行排序，获得相位角序列；
确定单元102，用于基于相位角序列确定目标用户的当前相位特征序列。
在一个实施例中，如图11所示，在上述实施例的基础上，上述获取模块10包括：
施加单元103，用于将至少三个频点的激励电流依次施加至目标用户；
测量单元104，用于测量目标用户在各频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗值；
获取单元105，用于获取各人体阻抗值分别对应的人体阻抗相位角，每个人体阻抗相位角对应于一个频点的激励电流。
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述测量单元104具体用于：在各频点的激励电流作用下，分别测量目标用户的第一人体阻抗值和第二人体阻抗值，其中第一人体阻抗值与第二人体阻抗值对应的激励电流的信号调制方式不同；上述确定单元102具体用于：将相位角序列、各第一人体阻抗值以及各第二人体阻抗值，组合成当前相位特征序列。
在一个实施例中，如图12所示，在上述实施例的基础上，上述第二确定模块30包括：
筛选单元301，用于在各相关度参数中筛选满足预设阈值条件的目标相关度参数，并将目标相关度参数对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户；
目标单元302，用于根据各候选用户对应的目标相关度参数的取值，在候选用户中确定目标用户，并获取目标用户的身份信息。
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述第一确定模块20具体用于：分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的相关系数；或者，分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的欧氏距离；或者，分别计算相关系数和欧氏距离，并计算各欧氏距离与对应的相关系数的商值。
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述筛选单元301具体用于：将大于或等于预设第一阈值的相关系数，确定为目标相关度参数；或者，将小于或等于预设第二阈值的欧氏距离，确定为目标相关度参数；或者，将大于或等于预设第三阈值的商值，确定为目标相关度参数。
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，相关度参数为相关系数，上述目标单元302具体用于：在候选用户对应的各商值中提取最小商值；若最小商值小于或等于预设第四阈值，则确定最小商值对应的参考相位特征序列所属的候选用户为目标用户。
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述装置还包括测量模块40，具体用于：测量目标用户在预设频点下的人体阻抗值；在预设频点下的人体阻抗值位于预设的阻抗范围内时，执行获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角的步骤；在预设频点下的人体阻抗值不在预设的阻抗范围内时，输出测量异常信息。
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述至少三个频点包括10KHz、50KHz以及250KHz。
本申请实施例提供的用户身份识别装置，可以实现上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
关于用户身份识别装置的具体限定可以参见上文中对于用户身份识别方法的限定，在此不再赘述。上述用户身份识别装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种电子设备，其内部结构图可以如图13所示。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种用户身份识别方法。该电子设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该电子设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是电子设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述电子设备可以为人体秤、人体成分分析仪、可穿戴设备、智能马桶、移动终端中的任一种。如图14所示，为一种可穿戴设备的结构示意图。以穿戴设备中的健康测量手环为例，健康测量手环包括表体2，用于固定和承托；还包括表带3，材料可以是硅胶、TPE、TPU，主要用于固定手环，使表体与手臂充分接触；还包括显示单元4，如LCD或LED，主要用于显示体脂率、心率等测量信息等；还包括人体阻抗测量的电极5～8，其中包括激励电极5、激励电极6、测量电极7、测量电极8；还包括电路板9，用于安装电路元器件等，其中包括阻抗测量前端92，以及为微控制器91；微控制器91用于实现上述用户身份识别方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角，并根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列；
获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数；
根据各相关度参数确定目标用户的身份信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：按频点大小顺序，对各频点的人体阻抗相位角进行排序，获得相位角序列；基于相位角序列确定目标用户的当前相位特征序列。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将至少三个频点的激励电流依次施加至目标用户；测量目标用户在各频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗值；获取各人体阻抗值分别对应的人体阻抗相位角，每个人体阻抗相位角对应于一个频点的激励电流。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：在各频点的激励电流作用下，分别测量目标用户的第一人体阻抗值和第二人体阻抗值，其中第一人体阻抗值与第二人体阻抗值对应的激励电流的信号调制方式不同；基于相位角序列确定目标用户的当前相位特征序列，包括：将相位角序列、各第一人体阻抗值以及各第二人体阻抗值，组合成当前相位特征序列。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：在各相关度参数中筛选满足预设阈值条件的目标相关度参数，并将目标相关度参数对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户；根据各候选用户对应的目标相关度参数的取值，在候选用户中确定目标用户，并获取目标用户的身份信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的相关系数；或者，分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的欧氏距离；或者，分别计算相关系数和欧氏距离，并计算各欧氏距离与对应的相关系数的商值。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将大于或等于预设第一阈值的相关系数，确定为目标相关度参数；或者，将小于或等于预设第二阈值的欧氏距离，确定为目标相关度参数；或者，将大于或等于预设第三阈值的商值，确定为目标相关度参数。
在一个实施例中，相关度参数为相关系数，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：在候选用户对应的各商值中提取最小商值；若最小商值小于或等于预设第四阈值，则确定最小商值对应的参考相位特征序列所属的候选用户为目标用户。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：测量目标用户在预设频点下的人体阻抗值；若预设频点下的人体阻抗值位于预设的阻抗范围内，则执行获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角的步骤；若预设频点下的人体阻抗值不在预设的阻抗范围内，则输出测量异常信息。
在一个实施例中，至少三个频点包括10KHz、50KHz以及250KHz。
本实施例提供的电子设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角，并根据各人体阻抗相位角确定目标用户的当前相位特征序列；
获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别确定当前相位特征序列与各参考相位特征序列之间的相关度参数；
根据各相关度参数确定目标用户的身份信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：按频点大小顺序，对各频点的人体阻抗相位角进行排序，获得相位角序列；基于相位角序列确定目标用户的当前相位特征序列。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将至少三个频点的激励电流依次施加至目标用户；测量目标用户在各频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗值；获取各人体阻抗值分别对应的人体阻抗相位角，每个人体阻抗相位角对应于一个频点的激励电流。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：在各频点的激励电流作用下，分别测量目标用户的第一人体阻抗值和第二人体阻抗值，其中第一人体阻抗值与第二人体阻抗值对应的激励电流的信号调制方式不同；基于相位角序列确定目标用户的当前相位特征序列，包括：将相位角序列、各第一人体阻抗值以及各第二人体阻抗值，组合成当前相位特征序列。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：在各相关度参数中筛选满足预设阈值条件的目标相关度参数，并将目标相关度参数对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户；根据各候选用户对应的目标相关度参数的取值，在候选用户中确定目标用户，并获取目标用户的身份信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的相关系数；或者，分别计算当前相位特征序列与各参考相位特征序列的欧氏距离；或者，分别计算相关系数和欧氏距离，并计算各欧氏距离与对应的相关系数的商值。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将大于或等于预设第一阈值的相关系数，确定为目标相关度参数；或者，将小于或等于预设第二阈值的欧氏距离，确定为目标相关度参数；或者，将大于或等于预设第三阈值的商值，确定为目标相关度参数。。
在一个实施例中，相关度参数为相关系数，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：在候选用户对应的各商值中提取最小商值；若最小商值小于或等于预设第四阈值，则确定最小商值对应的参考相位特征序列所属的候选用户为目标用户。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：测量目标用户在预设频点下的人体阻抗值；若预设频点下的人体阻抗值位于预设的阻抗范围内，则执行获取目标用户在至少三个频点的激励电流作用下分别对应的人体阻抗相位角的步骤；若预设频点下的人体阻抗值不在预设的阻抗范围内，则输出测量异常信息。
在一个实施例中，至少三个频点包括10KHz、50KHz以及250KHz。
本实施例提供的计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
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，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (9)
1.一种用户身份识别方法，其特征在于，所述方法包括：
将至少三个频点的激励电流依次施加至目标用户，针对各频点，在当前频点的激励电流作用下，分别测量所述目标用户的第一人体阻抗值和第二人体阻抗值，其中，所述第一人体阻抗值与所述第二人体阻抗值对应的激励电流的信号调制方式不同，根据所述第一人体阻抗值和所述第二人体阻抗值计算获得当前频点下的人体阻抗相位角；
按频点大小顺序，对各所述频点的人体阻抗相位角进行排序，获得相位角序列；将所述相位角序列、与各频点分别对应的第一人体阻抗值以及与各频点分别对应的第二人体阻抗值组合成当前相位特征序列；
获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别计算所述当前相位特征序列与各所述参考相位特征序列的相关系数，分别计算所述当前相位特征序列与各所述参考相位特征序列的欧氏距离，计算各所述欧氏距离与对应的相关系数的商值；
将小于或等于预设第三阈值的所述商值，确定为目标相关度参数，并将所述目标相关度参数对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户；在所述候选用户对应的各所述商值中提取最小商值；若所述最小商值小于或等于预设第四阈值，则确定所述最小商值对应的参考相位特征序列所属的候选用户为所述目标用户，并获取所述目标用户的身份信息。
2.根据权利要求1所述的用户身份识别方法，其特征在于，所述将至少三个频点的激励电流依次施加至目标用户之前，所述方法还包括：
测量所述目标用户在预设频点下的人体阻抗值；
若所述预设频点下的人体阻抗值位于预设的阻抗范围内，则执行所述将至少三个频点的激励电流依次施加至目标用户的步骤；
若所述预设频点下的人体阻抗值不在预设的阻抗范围内，则输出测量异常信息。
3.根据权利要求1-2任一项所述的用户身份识别方法，其特征在于，所述至少三个频点包括10 KHz、50KHz以及250KHz。
4.一种用户身份识别装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于将至少三个频点的激励电流依次施加至目标用户，针对各频点，在当前频点的激励电流作用下，分别测量所述目标用户的第一人体阻抗值和第二人体阻抗值，其中，所述第一人体阻抗值与所述第二人体阻抗值对应的激励电流的信号调制方式不同，根据所述第一人体阻抗值和所述第二人体阻抗值计算获得当前频点下的人体阻抗相位角；按频点大小顺序，对各所述频点的人体阻抗相位角进行排序，获得相位角序列；将所述相位角序列、与各频点分别对应的第一人体阻抗值以及与各频点分别对应的第二人体阻抗值组合成当前相位特征序列；
第一确定模块，用于获取预先存储的至少一个用户的参考相位特征序列，并分别计算所述当前相位特征序列与各所述参考相位特征序列的相关系数，分别计算所述当前相位特征序列与各所述参考相位特征序列的欧氏距离，计算各所述欧氏距离与对应的相关系数的商值；
第二确定模块，用于将小于或等于预设第三阈值的所述商值，确定为目标相关度参数，并将所述目标相关度参数对应的参考相位特征序列所属的用户确定为候选用户；在所述候选用户对应的各所述商值中提取最小商值；若所述最小商值小于或等于预设第四阈值，则确定所述最小商值对应的参考相位特征序列所属的候选用户为所述目标用户，并获取所述目标用户的身份信息。
5.根据权利要求4所述的用户身份识别装置，其特征在于，所述装置还包括测量模块，具体用于：
测量目标用户在预设频点下的人体阻抗值；在预设频点下的人体阻抗值位于预设的阻抗范围内时，执行获取将至少三个频点的激励电流依次施加至目标用户的步骤；在预设频点下的人体阻抗值不在预设的阻抗范围内时，输出测量异常信息。
6.根据权利要求4至5中任一项所述的用户身份识别装置，其特征在于，所述至少三个频点包括10 KHz、50KHz以及250KHz。
7.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-3任一项所述的用户身份识别方法。
8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备为人体秤、人体成分分析仪、可穿戴设备、智能马桶、移动终端中的任一种。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3任一项所述的用户身份识别方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010349740.1A CN111599426B (zh) | 2020-04-28 | 2020-04-28 | 用户身份识别方法、装置、电子设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010349740.1A CN111599426B (zh) | 2020-04-28 | 2020-04-28 | 用户身份识别方法、装置、电子设备和存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111599426A CN111599426A (zh) | 2020-08-28 |
| CN111599426B true CN111599426B (zh) | 2024-04-30 |
Family
ID=72183803
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010349740.1A Active CN111599426B (zh) | 2020-04-28 | 2020-04-28 | 用户身份识别方法、装置、电子设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111599426B (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101889866A (zh) * | 2010-07-30 | 2010-11-24 | 西安理工大学 | 用于生物特征识别的手掌生物电阻抗频谱测量装置 |
| CN102341039A (zh) * | 2009-01-27 | 2012-02-01 | 科学基础有限公司 | 用于诊断受试者的组织中的疾病状况的方法和装置 |
| CN102750528A (zh) * | 2012-06-27 | 2012-10-24 | 西安理工大学 | 一种基于手掌特征提取身份识别方法 |
| CN106295283A (zh) * | 2015-05-26 | 2017-01-04 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种实现鉴权的方法、装置及终端 |
| CN106778168A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 深圳先进技术研究院 | 可穿戴式设备的身份识别方法、装置及可穿戴式设备 |
| CN107315936A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-11-03 | 佛山市将能电子科技有限公司 | 马桶及其用户身份识别的方法和装置 |
| CN208784582U (zh) * | 2017-09-12 | 2019-04-26 | 广东美的环境电器制造有限公司 | 马桶盖以及具有其的马桶 |
| CN109791806A (zh) * | 2016-08-26 | 2019-05-21 | 伊派迪迈德公司 | 受试者数据管理系统 |
| CN110897640A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-03-24 | 南京麦澜德医疗科技有限公司 | 基于生物电阻抗的人体成分计算方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040019292A1 (en) * | 2002-07-29 | 2004-01-29 | Drinan Darrel Dean | Method and apparatus for bioelectric impedance based identification of subjects |
| DE102014205838A1 (de) * | 2013-08-07 | 2015-02-12 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Personenidentifikation |
| EP3539468A1 (en) * | 2018-03-12 | 2019-09-18 | Stichting IMEC Nederland | A device and a method for bioimpedance measurement |
-
2020
- 2020-04-28 CN CN202010349740.1A patent/CN111599426B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102341039A (zh) * | 2009-01-27 | 2012-02-01 | 科学基础有限公司 | 用于诊断受试者的组织中的疾病状况的方法和装置 |
| CN101889866A (zh) * | 2010-07-30 | 2010-11-24 | 西安理工大学 | 用于生物特征识别的手掌生物电阻抗频谱测量装置 |
| CN102750528A (zh) * | 2012-06-27 | 2012-10-24 | 西安理工大学 | 一种基于手掌特征提取身份识别方法 |
| CN106295283A (zh) * | 2015-05-26 | 2017-01-04 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种实现鉴权的方法、装置及终端 |
| CN109791806A (zh) * | 2016-08-26 | 2019-05-21 | 伊派迪迈德公司 | 受试者数据管理系统 |
| CN106778168A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 深圳先进技术研究院 | 可穿戴式设备的身份识别方法、装置及可穿戴式设备 |
| CN107315936A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-11-03 | 佛山市将能电子科技有限公司 | 马桶及其用户身份识别的方法和装置 |
| CN208784582U (zh) * | 2017-09-12 | 2019-04-26 | 广东美的环境电器制造有限公司 | 马桶盖以及具有其的马桶 |
| CN110897640A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-03-24 | 南京麦澜德医疗科技有限公司 | 基于生物电阻抗的人体成分计算方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 何想 ; 覃元元 ; 苏明亮 ; 江宇宁 ; 王新安 ; .生物阻抗身份识别研究.生物医学工程学杂志.2016,第33卷(第4期),第609-615页. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111599426A (zh) | 2020-08-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5949163B2 (ja) | 個人認証装置及び体重体組成計 | |
| JP5161772B2 (ja) | インピーダンスパラメータ値 | |
| US20150201884A1 (en) | Touch input biometric apparatuses and methods of using the same | |
| JP2008544777A (ja) | 監視システム | |
| KR101179232B1 (ko) | 휴대용 피부 수분 자동 측정 장치 그 방법 | |
| KR102470617B1 (ko) | 바이오 프로세서, 생체 신호 감지 시스템, 및 바이오 프로세서의 동작 방법 | |
| RU2015115709A (ru) | Способ обработки информации | |
| CN105228531A (zh) | 月经开始预定日计算装置、程序和生物体分析装置 | |
| CN108700536B (zh) | 确定至少一种细胞类型和/或状况的方法和系统 | |
| US20200042836A1 (en) | Information processing device, information processing systems, and programs | |
| JP6854747B2 (ja) | 計算機システム、認知機能の評価方法、及びプログラム | |
| US20210338095A1 (en) | Bio-processor, bio-signal detecting system, and operation method of bio-processor | |
| CN111599426B (zh) | 用户身份识别方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| US20170236059A1 (en) | Apparatus and method for generating weight estimation model, and apparatus and method for estimating weight | |
| CN111179670B (zh) | 物理电学实验结果的量化方法、装置、终端和存储介质 | |
| CN110236572B (zh) | 基于体温信息的抑郁症预测系统 | |
| EP3354193B1 (en) | Information processing device, digestion ratio estimating method, information processing system and digestion ratio estimating program | |
| CN110446459B (zh) | 血压相关信息显示装置及方法 | |
| CN108254541A (zh) | 血糖检测数据修正方法、装置和血糖仪 | |
| JP7214253B2 (ja) | 電池性能評価装置および電池性能評価方法 | |
| US20220349944A1 (en) | Battery performance evaluation device, electronic apparatus, charger, and battery performance evaluation method | |
| CN113425280B (zh) | 人体阻抗异常测量的识别方法、测量设备及存储介质 | |
| JP2012208885A (ja) | 利用推定システム及び利用推定方法 | |
| CN111584050A (zh) | 黄疸分诊信息的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| WO2018141994A1 (en) | Device and method for determining meat freshness |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |