CN116502203B - 一种用户身份识别方法及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例应用于用户识别技术领域，提供了一种用户身份识别方法及电子设备。电子设备在接收到用户在触摸屏上的第一触摸操作的情况下，获取第一触摸操作对应的感知数据集。之后，电子设备根据目标间隔时间，对该感知数据集中的感知数据进行时间对齐，得到至少一组感知数据，其中，该至少一组感知数据中的每组感知数据认为是同一时刻反馈或采集的感知数据。之后，电子设备可以基于至少一组感知数据，进行身份识别，得到用户的身份识别结果。本申请中，可以最大程度的保证感知数据能够保持原有表达形式，使得用来识别用户身份的感知数据能够准确的反映用户的使用习惯，进而提升了用户身份确定的准确度。

Description

一种用户身份识别方法及电子设备

技术领域

本申请涉及用户识别技术领域，尤其涉及一种用户身份识别方法及电子设备。

背景技术

随着电子设备（例如手机）的不断发展，身份识别技术被广泛应用到电子设备的使用场景中。比如，手机在执行付款操作之前，可以通过身份识别技术识别用户身份，以确定当前用户是否为机主，进而确定是否执行付款操作。

相关技术中，电子设备可以获取用户输入的生物特征信息、数字密码或指纹等信息，其中，生物特征信息可以包括面部识别信息和声纹识别信息。利用上述信息，根据身份识别技术识别用户身份。但是，上述信息在一些情况下不便被用户使用或者无法被电子设备准确获取，导致电子设备无法利用上述信息识别用户身份，影响电子设备的正常使用。

发明内容

本申请实施例提供一种用户身份识别方法及电子设备，可以实现利用传感器采集的感知数据实现用户身份的识别。

为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：

第一方面，提供了一种用户身份识别方法，该方法中，电子设备在接收到用户在触摸屏上的第一触摸操作后，获取第一触摸操作对应的感知数据集。之后，电子设备根据目标间隔时间，对该感知数据集中的感知数据进行时间对齐，得到至少一组感知数据，该至少一组感知数据中的每组感知数据认为是同一时刻反馈或采集的感知数据。之后，电子设备可以基于至少一组感知数据，进行身份识别，得到用户的身份识别结果。

本申请实施例中，电子设备通过对感知数据集中的感知数据进行时间对齐的方式，可以最大程度的保证感知数据能够保持原有表达形式，也就是说，通过该方法得到的感知数据不会对传感器数据的分布情况造成改变，使得用来识别用户身份的感知数据能够准确的反映用户的使用习惯，进而提升了用户身份确定的准确度。

在第一方面的一种可能的实现方式中，电子设备获取第一触摸操作对应的感知数据集的过程，具体可以包括：电子设备在接收第一触摸操作期间，电子设备中的惯性测量单元可以根据该第一触摸操作生成感知数据集。之后，电子设备可以直接获取该感知数据集。

本申请中，由于感知数据集是惯性测量单元在接收第一触摸操作期间采集的，因此，可以减少感知数据集的获取时间，进而为后续确定用户身份减少了时间，提升了电子设备确定用户身份的工作效率。

在第一方面的一种可能的实现方式中，惯性测量单元至少包括加速度传感器、线性加速度传感器、重力加速度传感器、磁力计、陀螺仪传感器、旋转矢量传感器中的一项或多项。

在第一方面的一种可能的实现方式中，电子设备得到至少一个感知数据组的过程，具体可以包括：电子设备从上述感知数据集中确定第一感知数据，其中，该第一感知数据为感知数据集中时间戳最小的感知数据。之后，针对感知数据集中除第一感知数据之外的每个感知数据，电子设备确定该感知数据的时间戳与第一感知数据的时间戳之间的差值。之后，电子设备可以将差值小于上述目标间隔时间的感知数据与上述第一感知数据确定为一组感知数据，实现部分感知数据的时刻对齐。之后，电子设备可以将上述感知数据集中除该一组感知数据之外的所有感知数据作为新的感知数据集，并返回执行“电子设备从上述感知数据集中确定第一感知数据”的步骤，直至上述感知数据集中所有感知数据都已经进行时刻对齐，即都已经分组，得到多组感知数据。

本申请中，通过计算每个感知数据的时间戳与第一感知数据的时间戳之间的差值的方式，确定属于同一时刻的所有感知数据，并将该属于同一时刻的所有感知数据确定为一个感知数据组，如此，可以提升感知数据组确定的准确度，为后续确定用户身份提供了基础。

在第一方面的一种可能的实现方式中，电子设备从感知数据集中确定第一感知数据的过程，具体可以包括：电子设备根据每个感知数据对应的时间戳，按照预设顺序，将上述根据第一触摸操作生成的感知数据进行排序，得到排序后的感知数据集，其中，预设顺序包括升序排列或者降序排列。之后，在预设顺序是升序排列的情况下，电子设备可以直接将位于感知数据集中第一位的感知数据确定为第一感知数据。

本申请中，从排序后的感知数据集中确定第一感知数据，可以更加直观的确定第一感知数据，并且无需将第一感知数据与感知数据集中的每个感知数据进行时间戳比较，可以按照数据排列顺序，依次进行时间戳计算，若数据集中出现与第一感知数据的时间戳差值超过目标间隔时间的感知数据，则无需再进行计算，手机可以直接将位于该感知数据之前的所有感知数据确定为一组感知数据。如此，可以提升一组感知数据确定的效率，减少不必要的资源浪费。同理，在预设顺序是降序排列的情况下，也可以按照如此进行时刻对齐。

在第一方面的一种可能的实现方式中，上述目标间隔时间的确定过程：手机可以确定目标时间内的时间戳存在差异的相邻感知数据，并将该相邻感知数据对应的时间戳之间的差值确定为候选间隔时间。之后，手机可以根据目标时间内的多个候选间隔时间，结合统计学方法，得到目标间隔时间。

本申请中，通过统计学的计算方式，对目标时间内的多个候选间隔时间进行计算，得到目标间隔时间，如此，可以精准的确定目标间隔时间，为后续进行时刻对齐提供了基础，进而保证了时刻对齐的准确性。

在第一方面的一种可能的实现方式中，上述电子设备结合统计学方法，得到目标间隔时间的过程，具体可以包括：电子设备将多个候选间隔时间中数目最多的候选间隔时间作为目标间隔时间。

本申请中，电子设备通过众数的方式进行求解，得到的目标间隔时间可以表示整个感知数据采集的过程中，相邻感知数据间的间隔时间的一般水平，因此，为了保证目标间隔时间确定的精准度，采用众数的求解方式，计算目标间隔时间，如此，可以为后续确定同一时刻的感知数据提供了基础。

在第一方面的一种可能的实现方式中，电子设备在获取第一触摸操作对应的感知数据集之后，该方法还包括：在感知数据集中存在传感器类型相同，且时间戳也相同的多个感知数据的情况下，电子设备该多个感知数据中保留其中一个感知数据。

本申请中，通过将传感器类型相同，且时间戳也相同的感知数据进行删除的方式，可以避免重复出现相同数据而造成不必要的资源浪费。

在第一方面的一种可能的实现方式中，上述方法还包括：在相邻感知数据之间的时间间隔大于预设间隔的情况下，电子设备将相邻感知数据进行阻断；其中，阻断是指将相邻感知数据分别存储至不同的感知数据集中。

本申请中，为了保证上述感知数据集为同一人使用电子设备时所产生的数据，因此，电子设备可以预先设置一个时间间隔（或称为预设间隔），若相邻感知数据之间的时间间隔大于预设间隔的情况下，则说明该电子设备可能出现换人使用的情况，也就是说明该电子设备可能已经被盗用，因此，电子设备需要将上述相邻感知数据进行阻断或分开，也就是不能将该相邻感知数据作为同一人使用电子设备时所产生的数据，如此，可以提升后续用户身份确定的准确度。

在第一方面的一种可能的实现方式中，电子设备得到用户身份结果的过程具体可以包括：电子设备初始时间戳为基准，获取目标感知数据组，其中，初始时间戳为电子设备接收到任一应用程序的启动操作时的时间，目标感知数据组包括时间戳位于初始时间戳之前的感知数据组和/或时间戳位于初始时间戳之后的感知数据组。之后，电子设备可以将该目标感知数据组输入至目标识别模型，得到用户身份识别结果。

本申请中，若电子设备将时间戳位于初始时间戳之前的感知数据组输入至目标识别模型，则表明电子设备可以根据用户之前的操作判断用户的身份，如此，可以及时的识别用户身份，以减少他人（未成年人或者非机主用户）操控当前应用的情况发生。此外，电子设备将时间戳位于初始时间戳之后的感知数据组输入至目标识别模型，则表明电子设备可以根据用户之后的操作判断用户的身份，如此，可以为后续及时制止他人（未成年人或者非机主用户）操控当前应用提供了基础。

在第一方面的一种可能的实现方式中，上述目标感知数据组包括时间戳位于初始时间戳之前的第一预设数目的感知数据组和/或时间戳位于初始时间戳之后的第二预设数目的感知数据组。

本申请中，由于目标感知数据组为上述至少一个感知数据组的部分感知数据组，且上述用户身份识别结果是基于目标感知数据组进行识别得到的，因此，电子设备将目标感知数据组输入目标识别模型，不仅可以在保证用户身份识别结果确定的准确性，而且可以节约电子设备识别用户身份的时间，提高了工作效率。

在第一方面的一种可能的实现方式中，电子设备获取目标感知数据组的过程，具体可以包括：电子设备从初始时间戳开始，通过滑动窗口的方式，获取目标感知数据组，其中，目标感知数据组包括时间戳位于初始时间戳之前的第一预设数目的感知数据组或者时间戳位于初始时间戳之前的第一预设时长内的感知数据组。

本申请中，电子设备通过滑动窗口的方式缓存感知数据组，该滑动窗口可以缓存预设数目或预设时长内的感知数据组，以供电子设备可以从缓存中的感知数据组获取目标感知数据组，实现目标感知数据组的快速获取。

在第一方面的一种可能的实现方式中，上述目标识别模型的训练过程，具体可以包括：电子设备接收用户在所述触摸屏上的第二触摸操作。之后，电子设备确定第二触摸操作操控的应用，并电子设备获取根据第二触摸操作生成的样本感知数据集，其中，样本感知数据集中包括多个样本感知数据。之后，电子设备根据样本感知数据集，对预先构建好的识别模型进行训练，得到目标识别模型；其中，预先构建好的识别模型为第二触摸操作操控的应用对应的识别模型。

本申请中，电子设备利用用户在触摸屏上的第二触摸操作时惯性测量单元生成的样本感知数据集，训练得到与应用对应的目标识别模型，可以提高后续电子设备在使用目标识别模型时确定用户身份的准确性。

在第一方面的一种可能的实现方式中，上述方法还包括：在用户身份结果指示用户的用户身份为未成年人或者非机主用户的情况下，电子设备输出提示信息。

本申请中，若用户身份结果指示当前用户的用户身份为未成年人，则电子设备可以在当前界面上输出相应的提示信息，以及时制止当前用户继续使用当前应用；若用户身份结果指示当前用户的用户身份为非机主用户，则电子设备可以在当前界面上输出相应的提示信息，以及时阻止当前用户进行该操作，避免对用户的资源（如财产）造成损失。

第二方面，提供了一种电子设备，包括：触摸屏、存储器和一个或多个处理器，电子设备还包括惯性测量单元；触摸屏、存储器、惯性测量单元与处理器耦合；其中，存储器中存储有计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，当计算机指令被处理器执行时，使得电子设备执行上述第一方面任一项的用户身份识别方法。

第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机指令，当计算机指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面任一项的用户身份识别方法。

第四方面，提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面任一项的用户身份识别方法。

第五方面，提供一种芯片，包括：输入接口、输出接口、处理器和存储器，所述输入接口、输出接口、所述处理器以及所述存储器之间通过内部连接通路相连，所述处理器用于执行所述存储器中的代码，当所述代码被执行时，所述处理器用于执行如上所述的方法。

可以理解，上述提供的第二方面所述的电子设备，第三方面所述的计算机可读存储介质，第四方面所述的计算机程序产品，第五方面所述的芯片所能达到的有益效果，可参考第一方面及其任一种可能的设计方式中的有益效果，此处不再赘述。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种显示输入数字密码的界面示意图；

图2为本申请实施例提供的一种显示指纹标识的界面示意图；

图3为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种用户身份识别方法的流程图；

图5为本申请实施例提供的一种用户向上滑动新闻界面的界面示意图；

图6为本申请实施例提供的一种用户点击新闻界面的界面示意图；

图7为本申请实施例提供的一种用户拖动控件的界面示意图；

图8为本申请实施例提供的一种用户点击触摸屏的点触位置示意图；

图9为本申请实施例提供的一种手机中加速度传感器测得数据的结果示意图；

图10为本申请实施例提供的一种显示授权信息的界面示意图；

图11为本申请实施例提供的一种显示短视频类型的应用所对应的界面示意图；

图12为本申请实施例提供的一种显示游戏类型的应用所对应的界面示意图；

图13为本申请实施例提供的第一种显示提示信息的界面示意图；

图14为本申请实施例提供的第二种显示提示信息的界面示意图；

图15为本申请实施例提供的第三种显示提示信息的界面示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。其中，在本申请的描述中，除非另有说明，本申请中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B可以是单数或者复数。并且，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或多于两个。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项（个）或复数项（个）的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项（个），可以表示：a，b，c，a-b，a-c，b-c，或a-b-c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。另外，为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。同时，在本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念，便于理解。

随着手机等电子设备的不断发展，身份识别技术被广泛应用到电子设备的多种使用场景中。示例性的，该使用场景可以为支付或者解锁电子设备等场景。

在一些实施例中，电子设备可以通过获取到的数字密码、指纹、用户面部图像、声纹、图形等信息，识别用户身份（称为有感核身方法）。但是这些信息在一些情况下不便被用户使用或者无法被电子设备准确获取。下面将以数字密码和指纹为例，进行说明。

在一个示例中，参阅图1，电子设备可以显示输入数字密码界面。该输入数字密码界面上显示有数字控件。电子设备可以预先存储由机主用户设置的预设数字密码。电子设备通过接收用户点触数字控件的操作，确定用户输入的数字。电子设备当识别到用户输入的数字与预设数字密码相同时，确定用户身份为机主用户。

可以理解的是，电子设备在利用数字密码识别用户身份时，电子设备需要接收用户点触数字控件的操作。在用户操作的过程中，很容易将输入的数字暴露给他人，造成输入数字的泄露，因此数字密码在一些情况下不便被用户使用。

在一些实施例中，预先存储的预设数字密码和与该预设数字密码对应的用户身份，也可以预先存储在服务器中。这样，电子设备将接收到的用户点触数字控件的操作，将输入的数字上传到服务器中。服务器查找该电子设备对应的预设数字密码是否存在与该输入的数字相同的预设数字密码。如果存在，服务器可以将与数字相同的预设数字密码对应的用户身份感知到电子设备。

在另一个示例中，参阅图2，电子设备包括触摸屏，触摸屏上可以安装采集指纹的指纹传感器。电子设备利用指纹传感器采集用户的指纹。电子设备可以预先存储预设指纹和与该预设指纹对应的用户身份。如果采集的指纹和预设指纹的相似度大于预设的指纹相似度，则电子设备确定用户的用户身份为预设存储的与预设指纹对应的用户身份。然而如果触摸屏上存在污迹或者用户手部存在污迹，用户的指纹无法被电子设备准确获取，可能会导致电子设备无法准确识别用户身份。

为了避免用于识别用户身份的信息不便被用户使用或者无法被电子设备准确获取的问题，电子设备可以接收用户在触摸屏上的第一触摸操作，第一触摸操作包括点触或者滑动等任意触摸操作。之后，电子设备可以获取根据该第一触摸操作生成的感知数据集，并将该感知数据集中的多个感知数据输入目标识别模型中，以输出用户身份结果。可以理解，电子设备在被用户使用的过程中，不同用户在进行触摸操作时的习惯是不同的，也就是说，不同用户在对应用执行第一触摸操作时所生成的感知数据集是不同的，因此，通过感知数据集以及目标识别模型可以实现用户身份的识别，避免了用于识别用户身份的信息不便被用户使用或者无法被电子设备准确获取的问题，提高了用户身份识别的泛化性。

由于用户身份结果是通过电子设备将感知数据集中的多个感知数据输入至目标识别模型所得到的，且该目标识别模型是预先训练好的，因此，用户身份结果的准确性与感知数据集的精准度有关，也就是说，如何精准的根据第一触摸操作生成感知数据集，以提升用户身份确定的准确度，成为亟待解决的问题。

然而，在一些实施例中，电子设备在获取到电子设备中的惯性测量单元根据第一触摸操作生成的感知数据后，通常使用抽样、插值等方式，对上述感知数据进行数据处理，得到目标感知数据，其中，抽样是指从所有感知数据中随机抽取一部分感知数据作为感知数据集中的感知数据，插值是指通过已知的感知数据来推测未知数据，并将该未知数据与已知感知数据共同作为感知数据集中的感知数据。之后，利用上述目标感知数据以及目标识别模型，得到用户身份。

具体的，电子设备（如手机）可以判断上述感知数据对应的反馈频率是否等于预设频率，若上述感知数据对应的反馈频率大于预设频率，则说明每秒钟获取到的感知数据过多，因此，手机可以采用抽样的方式，随机抽取出预设数据数量的感知数据，并将该预设数据数量的感知数据作为目标感知数据；若上述感知数据集对应的数据频率小于预设频率，则说明每秒钟获取到的感知数据过少，因此，手机采用插值的方式，根据钟采集到的感知数据，推测低于预设数据数量的感知数据，并将该低于预设数据数量的感知数据与手机每秒钟采集到的感知数据确定为目标感知数据。

示例性的，以上述预设频率为100Hz进行举例，预设频率为100Hz表示手机每1秒会采集到100条感知数据，也就是说，若感知数据对应的数据频率为100Hz，则说明手机每秒采集到的数据数量（100条）等于预设数据数量（100条），因此，手机可以将该100条感知数据均作为目标感知数据；若感知数据对应的数据频率为110Hz，则说明手机每秒采集到的数据数量（110条）高于上述预设数据数量，因此，手机采用抽样的方式，从上述手机每秒采集到的110条感知数据中随机抽取100条数据作为目标感知数据；若感知数据对应的数据频率为90Hz，则说明手机每秒采集到的数据数量（90条）低于上述预设数据数量，因此，手机采用插值的方式，根据上述手机每秒采集到的90条感知数据，推测10条感知数据，将推测的10条感知数据与上述90条感知数据确定为目标感知数据。可以理解，通过上述方式确定上述目标感知数据的方式，不仅可能破坏感知数据的频率特征，还可能改变感知数据的原有表达形式，进而会破坏数据的分布形态，导致用来识别用户身份的感知数据与实际传感器采集的数据并不匹配，从而造成用来识别用户身份的感知数据无法准确的反映用户的习惯，从而造成用户身份确定的准确度较低。

因此，针对上述问题，本申请实施例提供一种用户身份识别的方法。在该方法中，电子设备在接收到用户在触摸屏上的第一触摸操作后，获取电子设备中的惯性测量单元采集的感知数据集。之后，电子设备根据目标间隔时间，对该感知数据集中的感知数据进行时间对齐，得到至少一组感知数据，该至少一组感知数据中的每组感知数据认为是同一时刻反馈或采集的感知数据。之后，电子设备可以基于至少一组感知数据，进行身份识别，得到用户的身份识别结果，如将该至少一组感知数据输入目标识别模型中，输出相应的用户身份识别结果。本申请实施例中，电子设备可以最大程度的保证感知数据能够保持原有表达形式，也就是说，通过该方法得到的感知数据不会对传感器数据的分布情况造成改变，使得用来识别用户身份的感知数据能够准确的反映用户的使用习惯，进而提升了用户身份确定的准确度。

示例性的，本申请实施例中的目标识别模型输出的用户身份结果为两种，一种为正类用户，另一种为负类用户。在一个示例中，目标识别模型可以输出的正类用户为机主用户，负类用户为非机主用户。在另一个示例中，目标识别模型可以输出的正类用户为成年人，负类用户为未成年人。在又一个示例中，目标识别模型可以输出的正类用户为男性用户，负类用户为女性用户。

当然，本申请实施例中的正类用户和负类用户并不限于以上公开的内容，还可以根据自定义需求设定用户身份。

示例性的，本申请实施例中的电子设备可以为手机、便携式计算机、平板电脑、笔记本电脑、个人计算机（personal computer，PC）、可穿戴电子设备（如智能手表）、增强现实（augmented reality，AR）\虚拟现实（virtual reality，VR）设备、车载电脑等，以下实施例对该电子设备的具体形式不做特殊限制。

以上述电子设备是手机为例。图3示出了电子设备100的结构示意图。

电子设备100可以包括处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，通用串行总线(universal serial bus，USB)接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，传感器模块180，按键190，马达191，指示器192，摄像头1~N 193，显示屏1~N 194，以及用户标识模块(subscriber identification module，SIM)卡接口1~N 195等。其中，传感器模块180可以包括陀螺仪传感器180A，加速度传感器180B，触摸传感器180C，磁力计180D，线性加速度传感器180E，重力加速度传感器180F，旋转矢量传感器180G等。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对电子设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor，ISP)，控制器，存储器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。

其中，控制器可以是电子设备100的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。

在一些实施例中，处理器110可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit，I2C)接口，集成电路内置音频(inter-integrated circuitsound，I2S)接口，脉冲编码调制(pulse code modulation，PCM)接口，通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter，UART)接口，移动产业处理器接口(mobile industry processor interface，MIPI)，通用输入输出(general-purposeinput/output，GPIO)接口，用户标识模块(subscriber identity module，SIM)接口，和/或通用串行总线(universal serial bus，USB)接口等。

可以理解的是，本发明实施例示意的各模块间的接口连接关系，只是示意性说明，并不构成对电子设备100的结构限定。在本申请另一些实施例中，电子设备100也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式，或多种接口连接方式的组合。

充电管理模块140用于从充电器接收充电输入。电源管理模块141用于连接电池142，充电管理模块140与处理器110。电源管理模块141接收电池142和/或充电管理模块140的输入，为处理器110，内部存储器121，外部存储器，显示屏194，摄像头193，和无线通信模块160等供电。在另一些实施例中，电源管理模块141和充电管理模块140也可以设置于同一个器件中。

电子设备100的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，调制解调处理器以及基带处理器等实现。

天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。

移动通信模块150可以提供应用在电子设备100上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。

无线通信模块160可以提供应用在电子设备100上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。电子设备100通过GPU，显示屏194，以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。

显示屏194用于显示图像，视频等。显示屏是触摸屏在一些实施例中，电子设备100可以包括1个或N个显示屏194，N为大于1的正整数。

电子设备100可以通过ISP，摄像头193，视频编解码器，GPU，显示屏194以及应用处理器等实现拍摄功能。

ISP用于处理摄像头193反馈的数据。例如，拍照时，打开快门，光线通过镜头被传递到摄像头感光元件上，光信号转换为电信号，摄像头感光元件将所述电信号传递给ISP处理，转化为肉眼可见的图像。ISP还可以对图像的噪点，亮度，肤色进行算法优化。ISP还可以对拍摄场景的曝光，色温等参数优化。在一些实施例中，ISP可以设置在摄像头193中。

摄像头193用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device，CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。ISP将数字图像信号输出到DSP加工处理。DSP将数字图像信号转换成标准的RGB，YUV等格式的图像信号。在一些实施例中，电子设备100可以包括1个或N个摄像头193，N为大于1的正整数。

数字信号处理器用于处理数字信号，除了可以处理数字图像信号，还可以处理其他数字信号。例如，当电子设备100在频点选择时，数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。

视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。电子设备100可以支持一种或多种视频编解码器。这样，电子设备100可以播放或录制多种编码格式的视频，例如：动态图像专家组(moving picture experts group，MPEG)1，MPEG2，MPEG3，MPEG4等。

NPU为神经网络(neural-network ，NN)计算处理器，通过借鉴生物神经网络结构，例如借鉴人脑神经元之间传递模式，对输入信息快速处理，还可以不断的自学习。通过NPU可以实现电子设备100的智能认知等应用，例如：图像识别，人脸识别，语音识别，文本理解等。

在一些实施例中，NPU可以借鉴目标识别模型，对输入信息进行处理，得到用户身份。

外部存储器接口120可以用于连接外部存储卡，例如Micro SD卡，实现扩展电子设备100的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口120与处理器110通信，实现数据存储功能。例如将音乐，视频等文件保存在外部存储卡中。

内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令，从而执行电子设备100的各种功能应用以及数据处理。内部存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能，图像播放功能等)等。存储数据区可存储电子设备100使用过程中所创建的数据(比如音频数据，电话本等)等。此外，内部存储器121可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。

电子设备100可以通过音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。

音频模块170用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出，也用于将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块170还可以用于对音频信号编码和解码。在一些实施例中，音频模块170可以设置于处理器110中，或将音频模块170的部分功能模块设置于处理器110中。

扬声器170A，也称“喇叭”，用于将音频电信号转换为声音信号。电子设备100可以通过扬声器170A收听音乐，或收听免提通话。

受话器170B，也称“听筒”，用于将音频电信号转换成声音信号。当电子设备100接听电话或语音信息时，可以通过将受话器170B靠近人耳接听语音。

麦克风170C，也称“话筒”，“传声器”，用于将声音信号转换为电信号。当拨打电话或发送语音信息时，用户可以通过人嘴靠近麦克风170C发声，将声音信号输入到麦克风170C。电子设备100可以设置至少一个麦克风170C。在另一些实施例中，电子设备100可以设置两个麦克风170C，除了采集声音信号，还可以实现降噪功能。在另一些实施例中，电子设备100还可以设置三个，四个或更多麦克风170C，实现采集声音信号，降噪，还可以识别声音来源，实现定向录音功能等。

耳机接口170D用于连接有线耳机。耳机接口170D可以是USB接口130，也可以是3.5mm的开放移动电子设备平台(open mobile terminal platform，OMTP)标准接口，美国蜂窝电信工业协会(cellular telecommunications industry association of the USA，CTIA)标准接口。

陀螺仪传感器180A可以用于确定电子设备100的运动姿态。在一些实施例中，可以通过陀螺仪传感器180A确定电子设备100围绕三个轴(即，x，y和z轴)的角速度。

加速度传感器180B可检测电子设备100在各个方向上(一般为三轴)加速度的大小。当电子设备100静止时可检测出重力的大小及方向。还可以用于识别电子设备姿态，应用于横竖屏切换，计步器等应用。

触摸传感器180C，也称“触控面板”。触摸传感器180C可以设置于显示屏194，由触摸传感器180C与显示屏194组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器180C用于检测作用于其上或附近的触摸操作。触摸传感器可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器，以确定触摸事件类型。可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中，触摸传感器180C也可以设置于电子设备100的表面，与显示屏194所处的位置不同。

磁力计180D，可用于测试磁场强度和方向，定位电子设备的方位，磁力计180D的原理跟指南针原理类似，可以测量出当前电子设备与东南西北四个方向上的夹角。

线性加速度传感器180E是加速度传感器减去重力影响获取的数据。

重力加速度传感器180F能够感知到加速力的变化，加速力就是当电子设备在加速过程中作用在电子设备上的力。

旋转矢量传感器180G中旋转矢量代表电子设备的方向，是一个将坐标轴和角度混合计算得到的数据。

基于图3所示的电子设备100实现本申请实施例中的用户身份识别方法时，电子设备100通过触摸传感器180C，接收用户在触摸屏上的触摸操作。电子设备的处理器110通过运行在内部存储器121的指令，确定触摸操作操控的应用，并查找与应用对应的目标识别模型。电子设备的处理器110获取惯性测量单元根据触摸操作生成的测量数据，惯性测量单元至少包括加速度传感器、线性加速度传感器、重力加速度传感器、磁力计、陀螺仪传感器和/或旋转矢量传感器。电子设备100通过NPU对测量数据进行处理，即输入目标识别模型，输出用户身份。

按键190包括开机键，音量键等。马达191可以产生振动提示。指示器192可以是指示灯，可以用于指示充电状态，电量变化，也可以用于指示消息，未接来电，通知等。SIM卡接口195用于连接SIM卡。

基于图3所示的电子设备100实现本申请实施例中的用户身份识别方法，当触摸传感器180C接收到触摸操作后，应用程序框架层检测是否存在与触摸操作操控的应用对应的目标识别模型。如果存在，则调用内核层以获取惯性测量单元根据触摸操作生成的感知数据集。应用程序框架层将感知数据集中的感知数据输入到目标识别模型中，得到用户身份。

本申请实施例提供一种用户身份识别方法，该方法可以应用于电子设备，该电子设备包括触摸屏和至少一个惯性测量单元。以上述电子设备是手机为例，如图4所示，该用户身份识别方法可以包括S501-S505。

S501，手机接收用户在触摸屏上的第一触摸操作。

其中，第一触摸操作是指手指触碰到触摸屏上所进行的操作。示例性的，该第一触摸操作可以是针对当前页面的滑动操作，也可以是针对当前页面中任一页面内容的点击操作，还可以是针对当前页面中任一控件的拖动操作等，具体不做限定。在一示例中，滑动操作可以是单指滑动操作，也可以是多指滑动操作等。在另一示例中，滑动操作可以是针对当前页面的向上滑动操作，也可以是针对当前页面的向下滑动操作（如刷新页面），还可以是针对当前页面的向左滑动操作等。

在一些实施例中，手机可以接收用户在触摸屏上的滑动操作，执行相应的动作。比如，参见图5所示，手机正在显示新闻1~新闻5所对应的新闻内容，用户可以根据自身需求，针对当前显示的新闻界面进行向上滑动。之后，手机可以根据用户的向上滑动操作，显示向上滑动后的页面，也就是显示新闻2~新闻6所对应的新闻内容。可以理解，用户也可以根据自身需求，针对当前显示的新闻界面进行向下滑动、向左滑动等，具体不做限定。又比如，手机在前台运行游戏应用，此时可以接收用户向不同方向滑动的操作，进而改变游戏中目标对象的运动方向。又比如，手机正在利用视频应用播放视频时，可以接收用户向上滑动的操作，用来对播放的视频进行切换。

在一些实施例中，手机可以接收用户点击用户界面上任一页面内容的操作，执行相应的动作。比如，参见图6所示，手机正在显示新闻1~新闻5所对应的新闻内容，用户可以根据自身需求，点击新闻3所对应的新闻内容。之后，手机可以根据用户的点击操作，进入新闻3所对应的新闻正文内容，以便于用户能够阅读该新闻的详细内容。其中，该新闻正文内容可以包括新闻发布时间、新闻发布地点以及新闻的全部内容等。示例性的，该新闻发布时间为2023-05-30 13:46，该新闻发布地点为A市，该新闻的全部内容为“今天天气很好，公园聚集了好多人”。又比如，手机可以响应于用户针对当前页面中的任一控件的点击操作，显示与被点击的控件对应的动作。

在另一些实施例中，手机可以接收用户拖动用户界面上任一控件的操作，响应于该操作，执行相应的动作。比如，参见图7所示，手机显示主界面，该主界面包括多个应用的图标。用户根据自身需求对应用的图标的排列进行调整，如拖动浏览器应用的图标11。之后，手机可以根据用户的拖动操作，将浏览器应用的图标11从图7所示的位置A移到位置B处。

S502，手机获取根据上述第一触摸操作生成的感知数据集，其中，该感知数据集中包括多个感知数据。

具体的，手机在接收第一触摸操作期间，手机中的惯性测量单元可以根据该第一触摸操作生成感知数据集。之后，手机可以直接获取该感知数据集，为后续确定用户身份提供了基础。可以理解，该感知数据集中包括以初始时间戳为起点，以终止时间戳为终点的时间段内的感知数据，也就是说，感知数据集中包括多个时刻的感知数据，即该感知数据集中包括多个感知数据。其中，该初始时间戳为手机根据检测到的用户手部（如手指）接触所述触摸屏的初始时间确定的，终止时间戳为手机根据检测到的用户手部离开所述触摸屏的离开时间确定的。

示例性的，上述惯性测量单元表示能够采集关于用户手指在触摸屏上的运动情况的传感器。比如，惯性测量单元可以包括陀螺仪传感器，加速度传感器，磁力计，线性加速度传感器，重力加速度传感器以及旋转矢量传感器中的至少两种。相应的，感知数据集可以包括至少两种传感器采集的感知数据。

其中，陀螺仪传感器用于采集手机的运动姿态数据，例如，用户在使用手机进行沉浸式（或代入感较强）的游戏（如赛车游戏）时，用户会手机的触摸屏上输入相应的触摸操作，如通过移动操作以触发虚拟人物的移动，该陀螺仪传感器可以检测用户手部移动的位移，从而完成影响的游戏操作效果。

在一些实施例中，加速度传感器用于检测手机在运动过程中的加速度和重力感应，具体的，可以通过三轴（X轴、Y轴以及Z轴）来检测上述加速度和重力感应。例如，加速度传感器可以检测手机的倾斜方向，从而实现自动翻转屏幕（如从竖屏翻转至横屏）的功能。

在一些实施例中，磁力计用于测量磁场强度数据和方向数据。例如，手机在水平放置时，磁力计可以检测东南西北四个方向，以实现指南针的功能。又例如，手机在垂直握持时，磁力计可以检测手机的三个维度方向，以实现增强现实的功能。

在一些实施例中，线性加速度传感器用于检测手机在处于非静止状态时所受到的偏移速度大小和方向。例如，线性加速度传感器可以测量手机在三轴的线性加速度，根据该线性加速度，计算相应的速度和路径。可以理解，线性加速度传感器所检测到的数据为加速度传感器检测到的数据减去受重力影响生成的数据。

在一些实施例中，重力加速度传感器用于检测手机的姿态和重力变化。例如，当用户拿起手机，并拖动手机界面上的任一应用图标时，手机的拿取角度以及重力会产生相应的变化，是手机中的重力加速度传感器会采集到相应的变化数据。

在另一些实施例中，旋转矢量传感器用于检测手机的方向角数据和三轴数据。例如，旋转矢量传感器可以检测角变化、检测相对方位变化等。

需要说明的是，不同用户对手机的触摸屏进行触摸操作时，惯性测量单元采集到的感知数据不同，具体的，当不同用户在操控手机中的同一应用时，手机接收到的惯性测量单元基于用户的触摸操作反馈的数据会有不同的特征，因此，本申请实施例中手机在接收到触摸操作时，利用惯性测量单元测量的测量数据建立与应用对应的目标识别模型，这样手机可以利用与应用对应的目标识别模型，准确识别出用户身份。

如图8所示，图8中（a）为用户A当操控应用a时触摸屏上点触位置示意图。图8中（b）为用户B在操控应用a时触摸屏上点触位置示意图。由此可以看出，手机识别到的用户A和用户B在使用同一应用时触摸屏上点触位置并不完全相同，但差距也并不明显。

但手机中的传感器采集到的关于用户A的点触操作的感知数据和关于用户B的点触操作的感知数据之间的区别较大。示例性的，如图9所示，图9中（a）为用户A在操控应用a时执行点触操作时加速度传感器获取到的x-y轴的数据的示意图。图9中（b）为用户A在操控应用a时执行点触操作时加速度传感器获取到的y-z轴的数据的示意图。图9中（c）为用户B在使用应用a时执行点触操作时加速度传感器获取到的x-y轴的数据的示意图。图9中（d）为用户B在使用应用a时执行点触操作时加速度传感器获取到的y-z轴的数据的示意图。由此可以看出，手机在识别到用户执行点触操作时点触位置差距不明显时，加速度传感器获取到的数据仍具有很大区别。所以，手机利用惯性测量单元采集的感知数据建立与应用对应的目标识别模型，可以准确的识别出用户身份。

当然，上述惯性测量单元所包括的传感器的类型仅为一种示例，本申请还可以包括其它类型的传感器，本申请不对其限制。

可以理解的是，如果手机没有完全静止的放置于任意平面（比如：桌子）上，手机中的惯性测量单元就一定会产生相应的感知数据，也就是说，只要手机未完全处于静止状态的情况下，手机中的惯性测量单元就可以根据上述第一触摸操作生成相应的感知数据集。

另外，手机中的惯性测量单元可以在手机接收到第一触摸操作后，可以周期性或实时将采集的该第一触摸操作对应的多个感知数据发送至手机（或手机中的相关器件，如处理器）以供手机对感知数据进行处理。简单来说，惯性测量单元采集的感知数据可以是在第一触摸操作触发下发送的。由于用户在手机的触摸屏上进行第一触摸操作时，惯性测量单元中的传感器采集的感知数据会发生变化，惯性测量单元可以周期性或实时发送感知数据。或者，手机中的惯性测量单元无论手机是否接收第一触摸操作，可以周期性或实时将采集的该第一触摸操作对应的多个感知数据发送至手机。同理，手机中惯性测量单元也可以在手机接收到第一触摸操作后，才进行感知数据的采集，或者无论手机是否接收第一触摸操作，均进行数据采集。

在一些实施例中，手机在获取根据上述第一触摸操作生成的感知数据集之前，可以先确定是否存在与该第一触摸操作操控的应用对应的目标识别模型，若手机存在与该第一触摸操作操控的应用对应的目标识别模型，则手机可以获取根据上述第一触摸操作生成的感知数据集；若手机不存在与该第一触摸操作操控的应用对应的目标识别模型，则手机可以继续执行上述S501的步骤，以继续接收用户在触摸屏上的第一触摸操作，直至手机检测到存在与该第一触摸操作操控的应用对应的目标识别模型，才获取相应的感知数据集。

在一示例中，若第一触摸操作所操控的应用不存在识别用户身份的场景，则手机中不存在与该第一触摸操作操控的应用对应的目标识别模型。

在另一实例中，若与上述第一触摸操作操控的应用对应的目标识别模型是利用机主用户的样本数据训练得到的，且搜集有关机主用户的样本数据，需要花费一定时间，因此，在搜集样本数据的这段时间内，手机中不存在与应用对应的目标识别模型。

需要说明的是，上述感知数据集可以用于识别用户身份，而为了保证用户的使用隐私，需要在手机获取根据上述第一触摸操作生成的感知数据集之前，确定用户是否启用用户身份识别功能。在用户身份识别功能开启的情况下，也即在手机接收到用户针对用户身份识别功能的授权操作的情况下，手机才可以获取感知数据集，以确定该用户的身份。

示例性的，参见图10所示，手机的当前页面上显示有提示信息以及拒绝控件601、同意控件602。其中，该提示信息用于询问用户是否执行用户身份识别方法的授权信息，比如，上述提示信息可以是“是否允许手机自动识别用户身份？”。

在一示例中，若拒绝控件601被用户触发，则说明用户拒绝开启用户身份识别功能，因此，手机不会自动识别用户身份，也即不会执行用户身份识别的方法，如获取惯性测量单元反馈的感知数据，以供利用该感知数据进行身份识别。在另一示例中，若同意控件602被用户触发，则说明用户同意开启用户身份识别功能，因此，手机可以自动识别用户身份，也即执行用户身份识别的方法。

在一些实施例中，上述图10所示的询问用户是否开启身份识别功能的界面仅为一种示例，用户也可以通过其它方式确定是否开启身份识别功能。例如，手机可以通过显示用户身份识别选项，以使用户可以通过关闭或开启用户身份识别选项关闭或开启身份识别功能。

S503，手机根据目标间隔时间，对上述感知数据集进行时间对齐，得到至少一个感知数据组。其中，每个感知数据组所包括的感知数据之间对应的采集时刻相同。

其中，上述每组感知数据（或称为每个感知数据组）包括至少一个感知数据。每个感知数据存在对应的时间戳，该时间戳可以表示对应感知数据的实际采集时间或实际反馈时间。应理解，虽然传感器反馈感知数据的时间与采集该感知数据的时间之间存在延迟，但该延迟非常小，也就是可以将该延迟忽略不计，因此，手机可以认为感知数据的反馈时间和采集时间是一致的。

上述目标间隔时间表示能够将不同传感器采集到的感知数据作为同一时刻的感知数据所对应的时间间隔。也就是说，一组感知数据中的时间戳最小的感知数据与剩余感知数据对应的时间戳之间的差值均在该目标间隔时间内。

需要说明的是，惯性测量单元中的不同传感器对应的反馈频率（或称为发送频率）可能是不同的。示例性的，传感器的反馈频率设置有三个等级，其等级包括低等级、中等级以及高等级，每个等级对应一个反馈频率。示例性的，高等级对应的反馈频率可以为100Hz。比如，传感器A的反馈频率是100Hz，则该传感器A可以每隔0.01s反馈一次感知数据，如向手机中的处理器发送一次其采集的感知数据。

但在手机实际使用的过程中，传感器采集的感知数据可能不会以预先设置好的等级对应的反馈频率进行反馈，也就是说，在手机实际使用的过程中，传感器的反馈频率相比于预先设置好的反馈频率较低，比如，重力加速度传感器对应的反馈频率为100Hz，但在手机实际使用的过程中，重力加速度传感器对应的反馈频率可能只有80Hz。因此，如果一个第一触摸操作触发了多个传感器，则多个传感器可能会同时反馈相应的感知数据，也就是说，该惯性测量单元可能出现并行的感知数据集，然而，若传感器实际的反馈频率相比于预设的反馈频率偏低或偏高，则可能会导致理论上应同步反馈的感知数据实际上并不是同步反馈的。也就是说，传感器实际反馈感知数据的频率与理论频率存在差异。

为了最大程度的保证感知数据原有分布状态，即原有表达形式，手机可以对感知数据集中的感知数据进行时间对齐，而不利用采样、插值等方式，对感知数据集中的感知数据进行处理，以得到至少一组同步的感知数据。手机可以根据实际情况设置目标间隔时间，将时间戳相差在目标间隔时间内的感知数据作为一组感知数据，也就是作为时间同步的感知数据，实现对数据的时刻对齐。其中，一组感知数据中的感知数据所对应的采集时刻（或称为理论采集时刻）可以认为是相同的。如一组感知数据包括不同传感器反馈的数据，那么可以认为该组感知数据是不同传感器在同一时刻采集的感知数据。

需要说明的，手机可以将感知数据组中的任一条感知数据对应的时间戳作为该感知数据组对应的采集时刻，或者可以将感知数据组中的特定感知数据对应的时间戳作为该感知数据组对应的采集时刻，如将时间戳最小的感知数据所对应的时间戳作为该感知数据组对应的采集时刻。

在一些实施例中，手机从上述感知数据集中确定第一感知数据，其中，该第一感知数据为感知数据集中时间戳最小的感知数据。之后，针对感知数据集中除第一感知数据之外的每个感知数据，手机确定该感知数据的时间戳与第一感知数据的时间戳之间的差值。之后，手机可以将差值小于上述目标间隔时间的感知数据与上述第一感知数据确定为一组感知数据，实现部分感知数据的时刻对齐。之后，手机可以将上述感知数据集中除该一组感知数据之外的所有感知数据作为新的感知数据集，并返回执行“手机从上述感知数据集中确定第一感知数据”的步骤，直至上述感知数据集中所有感知数据都已经进行时刻对齐，即都已经分组，得到多组感知数据。

举例来说，假设目标间隔时间为3ms，上述感知数据集包括第一感知数据、第二感知数据和第三感知数据这三条感知数据。第一感知数据对应的时间戳最小，第三感知数据对应的时间戳最大。若第一感知数据的时间戳与第二感知数据的时间戳相差2ms，该2ms小于目标间隔时间（3ms），且第三感知数据的时间戳与第二感知数据的时间戳相差2ms，也就是，第三感知数据的时间戳与第一感知数据的时间戳相差4ms，该4ms大于目标间隔时间（3ms），因此，手机可以将第一感知数据与第二感知数据确定为同一时刻采集的感知数据，也就是为一组感知数据，而不将第一感知数据、第二感知数据以及第三感知数据确定为同一时刻采集的感知数据。

可以理解，手机可以根据每个感知数据对应的时间戳，按照预设顺序，将上述根据第一触摸操作生成的感知数据进行排序，得到排序后的感知数据集，其中，预设顺序包括升序排列或者降序排列。之后，在预设顺序是升序排列的情况下，手机可以直接将位于感知数据集中第一位的感知数据确定为第一感知数据。如此，可以更加直观的确定第一感知数据，并且无需将第一感知数据与感知数据集中的每个感知数据进行时间戳比较，可以按照数据排列顺序，依次进行时间戳计算，若数据集中出现与第一感知数据的时间戳差值超过目标间隔时间的感知数据，则无需再进行计算，手机可以直接将位于该感知数据之前的所有感知数据确定为一组感知数据。如此，可以提升一组感知数据确定的效率，减少不必要的资源浪费。同理，在预设顺序是降序排列的情况下，也可以按照如此进行时刻对齐。

在一些实施例中，上述目标间隔时间（或称为偏移量（offset）区间）的确定过程：手机可以确定目标时间内的时间戳存在差异的相邻感知数据，并将该相邻感知数据对应的时间戳之间的差值确定为候选间隔时间。其中，上述目标时间可以是根据实际需求进行预先设置的，目标时间可以是上述第一触摸操作之前的时间，比如，该目标时间可以是1小时、1天、5天、1周等，具体不做限定。在一示例中，若机主用户每日使用手机的频率较高，则说明手机采集一天所得到的感知数据较多，因此，为了减少不必要的资源浪费，可以将目标时间设置为1天。那么今天进行时刻对齐所利用的目标间隔时间可以是根据手机在昨天获取到的基于触摸操作生成的感知数据通过统计学方法进行计算得到的；在另一示例中，若机主用户每日使用手机的频率较低，则说明手机采集一天所得到的感知数据较少，因此，为了提升目标间隔时间确定的准确度，可以将目标时间间隔设置为1周。或者，上述目标时间可以是手机接收第一触摸操作期间进行计算得到的，也就是上述目标间隔时间可以是基于第一触摸操作对应的感知数据计算得到的，手机在基于第一触摸操作对应的感知数据对应的目标间隔时间的同时，可以进行时刻的对齐。

本申请中，手机可以利用之前采集的基于触摸操作生成的感知数据计算得到的目标间隔时间，对当前采集到的感知数据进行时刻对齐，可以实现快速时刻对齐，保证时刻对齐的速度，从而能够提高身份识别的速度。另外，手机利用当前采集的基于第一触摸操作生成的感知数据，即第一触摸操作对应的感知数据计算目标间隔时间，可以保证目标间隔时间与当前实际感知数据的反馈频率的匹配度，从而保证时刻对齐的准确性。

示例性的，以表1为例，针对表1中每个传感器工作反馈的感知数据所对应的时间戳，确定不同时间戳对应的相邻数据间的候选间隔时间，比如，以表1中的数据编号为1710189的感知数据和数据编号为1710190的感知数据进行举例，由表1可知，上述数据编号1710189对应的时间戳为1674433068821，且上述数据编号1710190对应的时间戳为1674433068835，也就是上述数据编号1710189和上述数据编号1710190对应的时间戳存在差异，因此，手机可以确定数据编号1710189与数据编号1710190之间的候选间隔时间为14。可以理解，即使相邻两个数据编号对应的传感器类型是相同的，但该相邻两个数据编号对应的时间戳存在差异，手机也可以将该相邻两个数据编号对应的感知数据作为相邻感知数据，计算该相邻感知数据之间的时间戳差值（或称为候选间隔时间）。也就是说，只要相邻感知数据对应的时间戳存在差异，手机就可以确定该相邻感知数据间的候选间隔时间。

具体的，由表1可知，数据编号1710191对应的时间戳为1674433068835，数据编号1710192对应的时间戳为1674433068845，因此，可以确定数据编号1710191与数据编号1710192之间的候选间隔时间为10；数据编号1710195对应的时间戳为1674433068845，数据编号1710196对应的时间戳为1674433068846，因此，可以确定数据编号1710195与数据编号1710196之间的候选间隔时间为1；数据编号1710200对应的时间戳为1674433068846，数据编号1710201对应的时间戳为1674433068849，因此，可以确定数据编号1710200与数据编号1710201之间的候选间隔时间为3；数据编号1710202对应的时间戳为1674433068849，数据编号1710203对应的时间戳为1674433068852，因此，可以确定数据编号1710202与数据编号1710203之间的候选间隔时间为3；数据编号1710203对应的时间戳为1674433068852，数据编号1710204对应的时间戳为1674433068857，因此，可以确定数据编号1710203与数据编号1710204之间的候选间隔时间为5；数据编号1710205对应的时间戳为1674433068857，数据编号1710206对应的时间戳为1674433068858，因此，可以确定数据编号1710205与数据编号1710206之间的候选间隔时间为1；数据编号1710209对应的时间戳为1674433068858，数据编号1710210对应的时间戳为1674433068861，因此，可以确定数据编号1710209与数据编号1710210之间的候选间隔时间为3。

表1

之后，手机可以根据目标时间内的多个候选间隔时间，结合统计学方法，得到目标间隔时间。本实施方式中，统计学方法可以是通过众数的求解方式进行计算。其中，众数为多个候选间隔时间中出现次数最多的候选间隔时间。可以理解，手机通过众数的方式进行求解，得到的目标间隔时间可以表示整个感知数据采集的过程中，相邻感知数据间的间隔时间的一般水平。其中，本申请中的相邻感知数据是指将所述目标时间内的所有感知数据按照目标时间顺序（如时间戳由小到大的顺序或者由大到小的顺序）进行排序后，得到的前后相邻的两条感知数据。

示例性的，综上可知，时间间隔长度分别为14、10、1、3、3、5、1和3，因此，手机通过众数的方式进行求解，可以确定目标间隔时间为3。

可以理解，由于数据编号1710187与数据编号1710188对应的时间戳是相同的，均为1674433068821，也就是说，通过该时间戳可以直接确定数据编号1710187与数据编号1710188对应的感知数据为同一时刻的感知数据，因此，无需确定数据编号1710187与数据编号1710188之间的候选间隔时间，也就无需根据该候选间隔时间确定相应的目标间隔时间。

其他实施方式中，统计学方法还可以是通过平均数的求解方式进行计算，也可以是通过中位数的求解方式进行计算等，具体不做限定。在一实施例中，平均数是指目标时间内所有候选间隔时间之和再除以时间间隔内所有候选间隔时间的个数，用于反映一组数据的一般情况以及平均水平，还用于进行不同组数据间的比较，以看出不同数据组间的差异。比如，由上述可知，候选间隔时间分别为14、10、1、3、3、5、1和3，因此，手机通过平均数的方式进行求解，可以确定目标间隔时间为5。

可以理解，由于采用平均数的方式求解得到的目标间隔时间是体现出一组数据的平均水平，也就是通过平均数的求解方式可以拉平数据，若目标时间内存在与其他候选间隔时间相差较大的数值，则可能会影响目标间隔时间的精准度，因此，本实施方式中，为了保证目标间隔时间确定的精准度，采用众数的求解方式，计算目标间隔时间，如此，可以为后续确定同一时刻的感知数据提供了基础。

在另一实施例中，中位数是将多个候选间隔时间按照顺序进行排列后位于中间位置的候选间隔时间，该中位数可以将多个候选间隔时间划分为相等的上下两部分。可以理解，若候选间隔时间的个数为奇数，则手机可以按照预设顺序将多个候选间隔时间进行排序，将最中间的候选间隔时间作为目标间隔时间；若候选间隔时间的个数为偶数，则手机可以按照预设顺序将多个候选间隔时间进行排序，得到位于中间位置的两个候选间隔时间。之后，将该两个候选间隔时间进行平均数计算，其得到的数值为目标间隔时间。其中，预设顺序可以是数值从小到大的排列顺序，也可以是数值从大到小的排列顺序，具体不做限定。比如，由上述可知，候选间隔时间分别为14、10、1、3、3、5、1和3，因此，手机根据预设顺序将多个候选间隔时间进行排序，可以得到1、1、3、3、3、5、10和14的排列顺序，且候选间隔时间的数量为偶数，也就是说，位于中间位置的两个候选间隔时间为3和3，因此，手机可以确定目标间隔时间为3。

本实施方式中仅仅以部分时间戳为例进行举例说明，但在实际使用的过程中，手机可以以一天中所有传感器进行工作时的感知数据对应的时间戳进行统计学求解，以得到预设采集时长，或者，手机可以以1小时中所有传感器进行工作时的感知数据对应的时间戳进行统计学求解，以得到目标间隔时间。

需要说明的是，表1中传感器的类型标签对应不同的传感器类型，比如，传感器的类型标签1可以为加速度传感器、传感器的类型标签2可以为磁力计传感器、传感器的类型标签4可以为陀螺仪传感器、传感器的类型标签9可以为重力加速度传感器、传感器的类型标签10可以为线性加速度传感器、传感器的类型标签11可以为旋转矢量传感器等。

在得到目标间隔时间后，手机可以将时间戳相差在目标间隔时间之内的感知数据确定为同一时刻的感知数据，也即一组感知数据。

在一示例中，以上述目标间隔时间为3进行举例，参见上述表1所示，数据编号1710195与数据编号1710196之间相差的时间间隔为1，该时间间隔小于目标间隔时间，也就是说，数据编号1710195与数据编号1710196对应的传感器采集到的感知数据可能是不同传感器在同一时刻的感知数据，因此，手机可以将前述两个数据编号对应的传感器采集到的感知数据均作为同一时刻的感知数据。此外，由于数据编号1710192到数据编号1710195均为同一时间戳1674433068845对应的数据，且数据编号1710196到数据编号1710200均为同一时间戳1674433068846对应的数据，因此，手机可以将数据编号1710192到数据编号1710200之间的所有传感器生成的采集数据均作为同一时刻的感知数据。

在另一示例中，以上述目标间隔时间为3进行举例，参见上述表1所示，数据编号1710189与数据编号1710190之间相差的时间间隔为14，该时间间隔大于目标间隔时间，也就是说，数据编号1710189与数据编号1710190对应的传感器采集到的感知数据为不同时刻的感知数据，因此，手机无需将前述两个数据编号对应的传感器采集到的感知数据均作为同一时刻的感知数据。此外，由于数据编号1710187到数据编号1710189均为同一时间戳1674433068821对应的数据，因此，手机可以将数据编号1710187到数据编号1710189之间的所有传感器生成的采集数据均作为同一时刻的感知数据。并且，由于数据编号1710190和数据编号1710191均为同一时间戳1674433068835对应的数据，因此，手机可以将数据编号1710190和数据编号1710191对应的传感器生成的采集数据均作为同一时刻的感知数据。

本实施方式中，通过将目标间隔时间内的所有感知数据确定为同一时刻的感知数据的方式，可以最大程度的保证感知数据能够保持原有表达形式，也就是说，通过该方法得到的感知数据不会对传感器数据的分布情况造成改变，提升了感知数据确定的精准度，进而提升了用户身份确定的准确度。

在一些实施例中，若感知数据集中存在传感器类型相同，且时间戳也相同的多个感知数据，手机可以从该多个感知数据中保留其中一个感知数据。

在一示例中，手机可以将该多个感知数据中位于最后位置的传感器类型对应的数据内容进行保留，同时删除其他相同的传感器类型对应的数据内容。比如，参见上表1所示，数据编号1710196与数据编号1710197对应的传感器的类型标签是相同的，且上述数据编号1710196与数据编号1710197对应的时间戳是相同的，均为1674433068846，也就是说，数据列表中存在相同的传感器类型，且时间戳也相同的多个感知数据，因此，手机可以保留数据编号1710197所对应的数据内容，同时删除数据列表中数据编号1710196所对应的数据内容。如此，可以避免重复出现相同数据而造成不必要的资源浪费。

在另一示例中，手机可以将该多个感知数据中位于最前位置的传感器类型对应的数据内容进行保留，同时删除其他相同的传感器类型对应的数据内容。比如，参见上表1所示，数据编号1710196与数据编号1710197对应的传感器的类型标签是相同的，且上述数据编号1710196与数据编号1710197对应的时间戳是相同的，均为1674433068846，也就是说，数据列表中存在相同的传感器类型，且时间戳也相同的多个感知数据，因此，手机可以保留数据编号1710196所对应的数据内容，同时删除数据列表中数据编号1710197所对应的数据内容，以避免重复出现相同数据而造成不必要的资源浪费。

可以理解，由于惯性测量单元的设备自身限制，手机接收第一触摸操作，和惯性测量单元因第一触摸操作而生成的感知数据集之间存在延时。因此，为了提高目标识别模型识别用户身份的准确性，在实际应用中，根据手机检测到的用户手指接触触摸屏的初始时间和用户手指离开触摸屏的离开时间，确定获取惯性测量单元生成的感知数据集的时间，也就是说，感知数据集的时间对应多个时刻（或称为时间戳）。

本申请实施例中，为了提高手机识别用户身份的准确性，手机可以根据电子设备检测到的用户手部接触触摸屏的初始时间和离开触摸屏的离开时间，确定惯性测量单元生成的感知数据的初始时间戳和终止时间戳，这样确保惯性测量单元在初始时间戳和终止时间戳之间的感知数据为因电子设备接收到触摸操作而生成得的感知数据，进而利用该感知数据输入目标识别模型时，可以提高输出用户身份的准确性。

在一些实施例中，在感应到第一触发操作时，手机不立即将惯性测量单元采集的感知数据作为第一触发操作对应的感知数据，而是间隔10ms后开始将惯性测量单元采集的感知数据作为第一触发操作对应的感知数据。手机在检测到用户手指离开触摸屏，手机可以停止将惯性测量单元采集的感知数据作为第一触发操作对应的感知数据。或者，为了保证数据量，手机可以在检测到用户手指离开触摸屏，间隔10ms后结束获取感知数据，或者停止将惯性测量单元采集的感知数据作为第一触发操作对应的感知数据。这样手机可以较准确获得惯性测量单元因第一触摸操作而产生的感知数据集，该感知数据集能够体现出用户的第一触摸操作对惯性测量单元产生感知数据集的影响，避免由于惯性测量单元采集数据延迟导致第一触发操作对应的感知数据集中的部分感知数据可能不是由于第一触发操作产生的。

另外，本申请实施例中，惯性测量单元测得的感知数据与触摸操作的类型无关，无论触摸操作是点触或者滑动等操作，惯性测量单元均可以生成相应的感知数据，这样，惯性测量单元在任何触摸操作下均可以获得无差别的数据，提高目标识别模型使用的泛化性。

本实施方式中，为了保证上述感知数据集为同一人使用手机时所产生的数据，因此，手机可以预先设置一个时间间隔（或称为预设间隔），若相邻感知数据之间的时间间隔大于预设间隔的情况下，则说明该手机可能出现换人使用的情况，也就是说明该手机可能已经被盗用，因此，手机需要将上述相邻感知数据进行阻断或分开，其中，阻断是指将相邻感知数据分别存储至不同的感知数据集中，也就是不能将该相邻感知数据作为同一人使用手机时所产生的数据，如此，可以提升后续用户身份确定的准确度。

具体的，手机在确定相邻感知数据之间的时间间隔大于预设间隔后，可以从上述感知数据集中删除第一时间戳对应的感知数据以及时间戳大于该第一时间戳的感知数据。其中，该第一时间戳表示相邻感知数据中的时间戳较大的感知数据所对应的时间戳。

示例性的，参见上表1所示，数据编号1710189与数据编号1710190之间相差14ms，也就是数据编号1710189与数据编号1710190之间相差的时间较长，因此，可以说明数据编号1710189对应的感知数据可能与数据编号1710190对应的感知数据不是同一人使用手机时所产生的数据，因此，手机可以对数据编号1710190对应的感知数据进行阻断，即不再将数据编号1710190对应的感知数据以及时间戳在该数据编号1710190对应的时间戳之后的感知数据作为包括数据编号1710189对应的感知数据所属的感知数据集，如数据编号1710189对应的感知数据属于上述第一触摸操作对应的感知数据集，那么数据编号1710190对应的感知数据以及时间戳在该数据编号1710190对应的时间戳之后的感知数据不属于该第一触摸操作对应的感知数据集，也就是从该第一触摸操作对应的感知数据集中，将数据编号1710190对应的感知数据以及时间戳在该数据编号1710190对应的时间戳之后的感知数据进行删除，即该第一触摸操作对应的感知数据集中包括数据编号1710187对应的感知数据、数据编号1710188对应的感知数据以及数据编号1710189对应的感知数据。

在一些实施例中，上述预设间隔可以是通过统计学的方式进行计算得到的，比如，手机可以通过平均值、最大值、中位数等统计学方式，对多个感知数据进行时间间隔计算，以得到预设间隔。

在另一些实施例中，上述预设间隔也可以是通过神经网络学习的方式得到的，比如，手机可以将多个感知数据输入至预先训练好的神经网络中，得到预设间隔。本申请不对其预设间隔时间的确定方式进行限制，如预设间隔时间还可以通过学习用户的使用习惯的得到的。

可以理解，通过上述预设间隔，手机可以确定同一人使用该手机时生成的感知数据。之后，手机可以根据该感知数据，确定用户的身份信息（或称为用户身份结果）。

S504，手机以初始时间戳为基准，获取目标感知数据组。

其中，初始时间戳是手机接收到任一应用程序（application，APP）的启动操作（如点击应用图标的操作）时所对应的时间戳。目标感知数据组可以包括时间戳位于该初始时间戳之前的感知数据组和/或时间戳位于该初始时间戳之后的感知数据组。

在一些实施例中，上述目标感知数据组可以包括时间戳位于该初始时间戳之前的第一预设数目的感知数据组和/或时间戳位于该初始时间戳之后的第二预设数目的感知数据组。其中，第一预设数目与第二预设数目可以是相同的，也可以是不同的，具体不做限定。

在一示例中，手机可以从初始时间戳开始，获取位于该初始时间戳之前的第一预设数目的感知数据组，将其作为目标感知数据组。之后，手机可以根据实际需求进行数据调用，如利用目标感知数据组进行身份识别。示例性的，当手机中的支付类应用图标被点击时，手机可以调用位于该点击操作之前的预设数目的感知数据组，以判断当前用户是否可以进行该支付类应用。

在另一示例中，手机可以从初始时间戳开始，获取位于该初始时间戳之后的第二预设数目的感知数据组，将其作为目标感知数据组，以供利用该目标感知数据进行身份识别。

在另一示例中，手机可以从初始时间戳开始，获取位于该初始时间戳之前的第一预设数目的感知数据组，以及获取位于该初始时间戳之后的第二预设数目的感知数据组，将该第一预设数目的感知数据组和第二预设数目的感知数据组均作为目标感知数据组，以供利用该目标感知数据进行身份识别。

在另一些实施例中，上述目标感知数据组可以包括时间戳位于该初始时间戳之前的第一预设时长内的感知数据组和/或时间戳位于该初始时间戳之后的第二预设时长内的感知数据组。其中，第一预设时长与第二预设时长可以是相同的，也可以是不同的，具体不做限定。

在一示例中，手机可以从初始时间戳开始，获取位于该初始时间戳之前的第一预设时长内的感知数据组，将其作为目标感知数据组。之后，手机可以根据实际需求进行数据调用，如利用目标感知数据组进行身份识别。

在另一示例中，手机可以从初始时间戳开始，获取位于该初始时间戳之后的第二预设时长内的感知数据组，将其作为目标感知数据组，以供利用该目标感知数据进行身份识别。

在另一示例中，手机可以从初始时间戳开始，获取位于该初始时间戳之前的第一预设时长内的感知数据组，以及获取位于该初始时间戳之后的第二预设时长内的感知数据组，将该第一预设时长内的感知数据组和第二预设时长内的感知数据组均作为目标感知数据组，以供利用该目标感知数据进行身份识别。

在一些实施例中，手机可以通过滑动窗口的方式缓存感知数据组，滑动窗口可以缓存预设数目或预设时长内的感知数据组，以供手机可以从缓存中的感知数据组获取目标感知数据组，实现目标感知数据组的快速获取。例如，预设时长为4ms，则滑动窗口每次仅显示4ms的感知数据。比如，以上述表1为例，时间戳1674433068846与时间戳1674433068849之间相差4ms，也就是说，手机可以将时间戳1674433068846对应的数据内容以及时间戳1674433068849对应的数据内容显示在同一滑动窗口中，即，将数据编号1710196到数据编号1710202之间的所有数据内容显示在同一滑动窗口中。

S505，手机将上述目标感知数据组输入至目标识别模型，得到用户身份结果。

其中，用户身份结果用于指示用户的身份信息，该身份信息可以根据实际需求进行确定的，比如，若手机需要识别用户是否为本机用户，则用户的身份信息可以包括机主用户和非机主用户；若手机需要识别用户是否为成年用户，则用户的身份信息可以包括成年人和未成年人；若手机需要识别用户的性别，则用户的身份信息可以包括男性和女性。

可以理解，由于每个用户使用手机的习惯都是不同的，因此，不同用户在手机的触摸屏上针对同一应用进行触摸操作时，所对应的感知数据是不同的，所以，本实施方式中，利用与应用对应的目标识别模型可以准确识别出用户身份。

示例性的，与应用对应的目标识别模型可以是每个应用对应一个目标识别模型，也可以是同一类型的应用对应一个目标识别模型。其中，同一类型的应用可以是根据用户在使用应用时在用户界面上的操作区域是否大致相同，且在操作区域的触摸操作是否大致相同共同确定的。例如，参见图11所示，该界面为短视频类型的应用所对应的界面，因此，与该界面显示方式类似的应用均可以设置相同的目标识别模型。又例如，参见图12所示，该界面为游戏类型的应用所对应的界面，该界面中包括方向控件500，该方向控件500用于控制游戏中人物F的行走方向，比如，用户可以向上滑动该方向控件500，以控制人物F向正前方行走，或者，用户可以向左滑动该方向控件500，以控制人物F向左方行走等。可以理解，与该页面显示方式类似的应用均可以设置相同的目标识别模型。

在一些实施例中，上述目标识别模型可以是手机在出厂时预置在手机内的。具体的，该预设类别模型可以是根据手机厂商预先搜集的其余多个手机中用户的样本感知数据进行训练得到的，也就是说，该预设类别模型适合于大多数用户，适用范围较广。

需要说明的是，手机直接预置目标识别模型的方式，适合手机不需要采集机主用户的样本数据用于确定目标识别模型的情况。手机如果利用目标识别模型识别的用户身份包括成年人和未成年人，或者男性或女性等，则可以直接预置目标识别模型在手机中。

在一示例中，当目标识别模型需要识别的用户身份为未成年人和成年人时，利用的目标识别模型可以为手机出厂时预置在手机中的。手机厂商可以预先搜集的未成年人和成年人使用应用时的样本感知数据，利用该样本感知数据进行训练学习得到目标识别模型。

在另一示例中，当目标识别模型需要识别的用户身份为男人和女人时，利用的目标识别模型也可以为手机出厂时预置在手机中的。手机厂商可以预先搜集男性和女性使用应用时的样本感知数据，利用该样本感知数据进行训练学习得到目标识别模型。

在另一些实施例中，上述目标识别模型可以是利用机主用户的样本数据训练得到的。具体的，该预设类别模型可以是根据用户第一次开机使用手机时的初始感知数据进行训练得到的，也就是说，该预设类别模型是针对机主用户进行训练的，更加具有针对性，可以提升用户身份确定的准确度。可以理解，本实施方式中默认第一次开机后进行的一系列操作为机主用户进行的。

需要说明的是，手机根据机主用户的样本数据训练得到的目标识别模型，适用于手机确定该用户是否为机主用户，也就是说，如果手机利用目标识别模型识别的用户身份包括机主用户和非机主用户，则手机需要搜集有关机主用户的样本数据用于训练学习得到目标识别模型。

具体的，手机利用搜集到的有关机主用户的样本数据进行学习训练得到目标识别模型的方法具体可以包括：手机接收用户在触摸屏上的第二触摸操作，其中，第二触摸操作与上述第一触摸操作对应的操作类型的是相同的，具体不做赘述。之后，手机确定该第二触摸操作所操控的应用，并获取根据上述第二触摸操作生成的感知数据集，其中，该感知数据集中包括多个样本数据。之后，手机可以根据该第二触摸操作所操控的应用，确定与该应用对应的预先构建好的识别模型。之后，手机可以根据上述感知数据集，对预先构建好的识别模型进行训练，得到目标识别模型。

可以理解，手机在得到目标识别模型后，可以直接将上述目标感知数据组输入至目标识别模型，得到用户身份结果，以输出用户身份。

在一些实施例中，手机在得到用户身份结果后，可以根据该用户身份结果指示的用户身份，输出相应的提示信息。其中，该提示信息用于对当前用户进行提醒。比如，手机可以通过弹窗、界面、短信等方式显示提示信息，或者可以通过语音的方式输出提示信息。

在一示例中，参见图13所示，当手机在运行游戏应用时，若用户身份结果指示当前用户的用户身份为未成年人，则手机可以在当前界面上显示“未成年人禁止游戏！”的提示信息，以阻止当前用户使用该游戏应用；或者，参见图14所示，手机还可以在当前游戏界面上显示“如需继续游戏，需要家长授权！”的提示信息。之后，若授权控件M被点击，则可以根据当前用户后续的操作，判断是否进行游戏授权；若取消控件N被点击，则可以直接退出当前游戏界面。

在另一示例中，参见图15所示，当手机在运行涉及风险的应用（如支付应用）时，若用户身份结果指示当前用户的用户身份为非机主用户，则手机可以在当前界面上显示“非机主用户禁止进行本操作”的提示信息，以阻止当前用户进行该操作，避免对用户的资源（如财产）造成损失。

本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备可以包括：上述触摸屏、存储器和一个或多个处理器。该电子设备还可以包括惯性测量单元。该触摸屏、惯性测量单元、存储器和处理器耦合。该存储器用于存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括计算机指令。当处理器执行计算机指令时，电子设备可执行上述方法实施例中手机执行的各个功能或者步骤。该电子设备的结构可以参考图3所示的电子设备100的结构。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质包括计算机指令，当计算机指令在电子设备上运行时，使得该电子设备执行上述方法实施例中手机执行的各个功能或者步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述方法实施例中手机执行的各个功能或者步骤。

通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备（可以是单片机，芯片等）或处理器（processor）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上内容，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种用户身份识别方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：

基于已采集的基于触摸操作生成的感知数据，分别计算目标时间内的相邻历史感知数据之间的时间戳的差值，得到所述目标时间内的候选间隔时间；其中，所述相邻历史感知数据是指所述目标时间内的按照预设时间顺序进行排序后的历史感知数据中相邻的两条历史感知数据；

采用众数的求解方式，对所述目标时间内的候选间隔时间进行计算，得到目标间隔时间；

接受用户同意开启用户身份识别功能的操作；

接收用户在触摸屏上的第一触摸操作；

根据检测到接触所述触摸屏的初始时间确定初始时间戳，以及根据检测到离开所述触摸屏的离开时间确定终止时间戳；其中，所述初始时间戳表示所述电子设备接收到任一应用程序的启动操作时的时间；

在所述初始时间戳之后第一时间开始获取惯性测量单元采集的感知数据；其中，所述惯性测量单元包括陀螺仪传感器，加速度传感器，磁力计，线性加速度传感器，重力加速度传感器以及旋转矢量传感器中的至少两种传感器；

在所述终止时间戳之后所述第一时间停止获取所述感知数据；

重复执行将获取到的所述感知数据中时间戳最小的感知数据作为第一感知数据，并确定除所述第一感知数据之外的每个感知数据的时间戳与所述第一感知数据的时间戳之间的差值；

将差值小于所述目标间隔时间的感知数据与所述第一感知数据分组为同一组感知数据；

将获取到的所述感知数据中除所述同一组感知数据之外的所有感知数据作为新的感知数据集，直至所有感知数据均完成分组；

以所述初始时间戳为基准，从所述至少一个感知数据组中确定目标感知数据组；其中，所述目标感知数据组包括所述电子设备启动所述应用程序之前的感知数据组以及所述电子设备启动所述应用程序之后的感知数据组；

将所述目标感知数据组输入至目标识别模型，得到用户身份结果，其中，所述目标识别模型为根据用户首次使用所述电子设备的初始感知数据进行训练得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在相邻感知数据之间的时间间隔大于预设间隔的情况下，从获取到的所述感知数据中删除第一时间戳对应的感知数据以及时间戳大于所述第一时间戳的感知数据；其中，所述第一时间戳表示所述相邻感知数据中的时间戳大的感知数据所对应的时间戳。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标感知数据组包括时间戳位于所述初始时间戳之前的第一预设数目的感知数据组，以及时间戳位于所述初始时间戳之后的第二预设数目的感知数据组；或者，所述目标感知数据组包括时间戳位于所述初始时间戳之前的第一预设时长内的感知数据组，以及时间戳位于所述初始时间戳之后的第二预设时长内的感知数据组；

所述目标感知数据组是所述电子设备基于滑动窗口获取的；所述滑动窗口缓存有多个感知数据组。

4.一种电子设备，其特征在于，包括：触摸屏、存储器和一个或多个处理器，所述电子设备还包括惯性测量单元；所述触摸屏、所述存储器、所述惯性测量单元与所述处理器耦合；其中，所述存储器中存储有计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，当所述计算机指令被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-3任一项所述的方法。

5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-3中任一项所述的方法。