TWI389042B - 基於慣性訊號之識別系統及其識別方法 - Google Patents

Description

基於慣性訊號之識別系統及其識別方法

本發明係關於一種識別系統及其識別方法，尤其是關於利用慣性感測訊號及其特徵值，以提高識別準確率之識別裝置及其識別方法。

請參照中華民國專利第I569146號之「手寫加密方法及裝置」所揭示，其係包含一手寫輸入單元、一計算處理單元及一資料庫。當使用者藉由該手寫輸入單元輸入手寫軌跡後，由該計算處理單元根據該手寫輸入單元所感測到的軌跡而區分為數個筆劃，並針對各筆劃在三維空間進行特徵計算的處理，以得到該數個筆劃在一書寫平面上的長度及方向資料，以及各該筆劃在垂直於該書寫平面之方向上的壓力資料，再由各該筆劃在該書寫平面上的長度及方向資料計算得一座標訊息，且由各該筆劃在該垂直方向上的壓力資料計算得一特徵訊息；然後，將該座標訊息及特徵訊息與儲存於該資料庫中的樣本進行比對，以識別出使用者身份。

然而，由於上述習用裝置僅將手寫軌跡依各該筆劃的長度、方向及壓力進行匯整，並未以該長度、方向及壓力資料進行進一步的數學運算已取得之各該筆劃的特徵值，故一旦遇有使用者蓄意模仿筆跡，即可能發生誤判。此外，若欲提高防偽性而增加輸入筆畫之複雜度，則該計算處理單元的計算量將會大幅增加，且其辨識成功率也會隨之降低。因此，上述習用之識別裝置及方法顯然有加以改善之必要。

本發明係提供一種慣性訊號特徵識別之方法及其系統，主要係藉由一特徵處理單元降低計算複雜度及演算法計算量，以增加硬體運算效能並提高辨識率之功能，為其主要之發明目的。

為達到前述發明目的，本發明所運用之技術手段及藉由該技術手段所能達到之功效包含有：一種基於慣性訊號之識別系統，其包含一慣性感測運算裝置及一訊號判別裝置。該慣性感測運算裝置感測該慣性感測運算裝置本身之移動且產生一慣性感測訊號，並由該慣性感測訊號產生一重建軌跡訊號及一特徵訊號；該訊號判別裝置連接至該慣性感測運算裝置且接收該重建軌跡訊號及特徵訊號，並以該重建軌跡訊號及特徵訊號與至少一樣本資料進行一辨識比對作業之後，顯示該辨識比對作業之辨識結果。其中，該慣性感測運算裝置設有一特徵處理單元，該特徵處理單元係以至少一種取值方法由該慣性感測訊號計算得數個特徵值，並以至少一種特徵降維演算法由該數個特徵值選取至少一特徵值作為該特徵訊號。

一種慣性感測運算裝置，其包含一訊號感測單元、一訊號處理單元、一特徵處理單元及一訊號傳輸單元。該訊號感測單元感測該慣性感測運算裝置之移動且產生一慣性感測訊號；該訊號處理單元連接該訊號感測單元並產生一重建軌跡訊號；該特徵處理單元連接該訊號感測單元並產生一特徵訊號；該訊號傳輸單元連接至該訊號處理單元及特徵處理單元，以傳送該重建軌跡訊號及特徵訊號。其中，該慣性感測運算裝置設有一特徵處理單元，該特徵處理單元係以至少一種取值方法由該慣性感測訊號計算得數個特徵值，並以至少一種特徵降維演算法由該數個特徵值選取至少一特徵值作為該特徵訊號。

所述之慣性感測運算裝置另包含一訊號儲存單元，該訊號儲存單元連接於該訊號處理單元及特徵處理單元與該訊號傳輸單元之間，並儲存該重建軌跡訊號及特徵訊號。

一種基於慣性訊號之識別方法，其包含一訊號感測步驟、一軌跡重建步驟、一特徵擷篩步驟、一訊號傳輸步驟、一比對判斷步驟、一結果顯示步驟及一續行詢問步驟。該訊號感測步驟以一訊號感測單元感測一慣性感測運算裝置在空間中的移動，並產生一慣性感測訊號；該軌跡重建步驟以一訊號處理單元運算該慣性感測訊號而產生一重建軌跡訊號；該特徵擷篩步驟以一特徵處理單元由該慣性感測訊號運算取得數個特徵值，並對該數個特徵值進行降維篩選而產生一特徵訊號；該訊號傳輸步驟將該重建軌跡訊號及特徵訊號傳送至一訊號判別裝置；該比對判斷步驟以一辨識單元比對判斷該重建軌跡訊號及特徵訊號之中的各數值是否均在一樣本資料之誤差容忍範圍內，若判斷結果為「是」即執行該結果顯示步驟，而若判斷結果為「否」則執行一該行詢問步驟；該結果顯示步驟係以一顯示單元顯示該慣性感測訊號所對應的書寫筆跡及該比對判斷步驟的判斷結果；該續行詢問步驟係供接收一指令以確認是否再次執行該訊號感測步驟，若該指令為「是」便重新執行該訊號感測步驟，而若該指令為「否」則結束該識別方法。

所述之基於慣性訊號之識別方法另包含一訊號儲存步驟，該訊號儲存步驟係以一訊號儲存單元儲存該重建軌跡訊號及特徵訊號。

為讓本發明之上述及其他目的、特徵及優點能更明顯易懂，下文特舉本發明之較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下：

請參照第1圖所示，其係繪示藉由本發明第一實施例之基於慣性訊號之識別系統之架構示意圖。該識別系統包含一慣性感測運算裝置1及一訊號判別裝置2，其中該慣性感測運算裝置1係供使用者握持並沿一欲輸入軌跡在空間中進行移動，以便在對應於該移動產生一組慣性感測訊號之後，對該慣性感測訊號執行訊號處理與特徵值擷取而獲得一重建軌跡訊號及一特徵訊號；該訊號判別裝置2則接收該慣性感測運算裝置1所產生之重建軌跡訊號及特徵訊號，並將該二種訊號與預先儲存之至少一個樣本資料進行一辨識比對作業，再輸出該辨識比對作業的結果。

請參照第1及2圖所示，本發明第一實施例之慣性感測運算裝置1具有一訊號感測單元11、一訊號處理單元12、一特徵處理單元13、一訊號儲存單元14及一訊號傳輸單元15。該訊號感測單元11係供在該慣性感測運算裝置1受到移動時產生該慣性感測訊號，且該訊號感測單元11較佳預設有三個相互垂直之軸向，其係分別為一X軸、一Y軸及一Z軸，而且以該X軸、Y軸及Z軸為轉軸所產生的旋轉方向係依序為該慣性感測運算裝置1之滾轉角[roll angle]、俯仰角[pitch angle]及偏航角[yaw angle]。此外，該訊號感測單元11較佳具有一加速度計及一陀螺儀，該加速度計係供在該慣性感測運算裝置1受到移動時，分別沿該訊號感測單元11的該三個軸向各測得一加速度值a_x 、a_y 或a_z ，而該陀螺儀則供量測該訊號感測單元11分別以該X軸、Y軸及Z軸為轉軸所產生的三個角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z ，其中該加速度計所產生的三個加速度值a_x 、a_y 、a_z 及該陀螺儀所產生的三個角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z ，即構成該慣性感測訊號。另，該訊號感測單元11亦可藉由上述慣性感測訊號獲得該慣性感測運算裝置1之各軸向與一重力方向之角度關係。

該慣性感測運算裝置1之訊號處理單元12係連接於該訊號感測單元11且接收該慣性感測訊號，並對該慣性感測訊號進行運算，以獲得該重建軌跡訊號。詳言之，該訊號處理單元12具有一軌跡運算元件121及一傾角運算元件122，且該軌跡運算元件121及傾角運算元件122係並聯連接於該訊號感測單元11及訊號儲存單元14之間。該軌跡運算元件121係將該加速度值a_x 、a_y 、a_z 對時間進行二次積分，以便先針對該加速度值a_x 、a_y 、a_z 進行加速度/速度轉換而取得三個速度值之後，再進行速度/軌跡轉換以取得在該X軸、Y軸及Z軸上的三個軌跡值；而該傾角運算元件122則將該角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 對時間進行一次積分，以針對該角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 進行角速度/角度轉換而取得以該X軸、Y軸及Z軸為旋轉軸的三個傾角值。藉此，該訊號處理單元12係將該欲輸入軌跡重建為包含該加速度值a_x 、a_y 、a_z 、速度值、軌跡值、角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 及傾角值的重建軌跡訊號。

該慣性感測運算裝置1之特徵處理單元13亦連接於該訊號感測單元11且接收該慣性感測訊號，並對該慣性感測訊號進行取得特徵值的相關運算，以獲得該特徵訊號。其中，該特徵處理單元13包含一訊號暫存元件131、一特徵值擷取元件132及一特徵值降維元件133，且該訊號暫存元件131、特徵值擷取元件132及特徵值降維元件133係依序由該訊號感測單元11串聯連接至該訊號儲存單元14之間。該訊號暫存元件131係供儲存一段感測時間內之數個取樣時間點的慣性感測訊號；該特徵值擷取元件132係以至少一種取值方法計算得數個特徵值，且該特徵值擷取元件132較佳係另供該軌跡運算元件121及傾角運算元件122連接，以便接收該速度值、軌跡值及傾角值；而該特徵值降維元件133係以至少一種特徵降維演算法由該特徵值擷取元件132所產生之數個特徵值中判別並取得較具有代表性之至少一特徵值，以作為該特徵訊號。其中，該特徵值擷取元件132所使用之取值方法可由平均值、軸間相關性、均方根值、變異數及標準差等取值方法中選取，並以該加速度值a_x 、a_y 、a_z 、速度值、軌跡值、角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 及傾角值等慣性訊號作為各該取值方法之自變數，且以該取值方法計算獲得之應變數作為該特徵值；然而，該特徵值擷取元件132用以取得該數個特徵值的取值方法係可使用各種用以取得一數列之特徵值的習用取值方法，其並非僅限於上述之取值方法。另，該特徵值降維元件133所使用之特徵降維演算法可由線性識別分析、主成份分析及獨立成份分析等演算法中選取，惟該特徵降維演算法亦可使用各種習用之演算法，並非僅限於前述三種演算法。藉此，雖然該特徵值擷取元件132經由上述之至少一種取值方法對該慣性感測訊號進行特徵值擷取之後將產生大量的特徵值，但其中無法供有效區別手寫識別特徵的特徵值即可由該特徵值降維元件133剔除，以便降低該訊號判別裝置2執行該辨識比對作業時的計算量，且可同時提高手寫辨識率。

詳言之，關於上述之取值方法，其係說明如下：平均值擷取方法：

軸間相關性擷取方法：

平均絕對誤差擷取方法：

均方根值擷取方法：

變異數擷取方法：

標準差擷取方法：

其中，n 為該感測時間　內之取樣時間點的總數；X _i 為該加速度值a_x 、a_y 、a_z 、速度值、軌跡值、角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 及傾角值等慣性訊號；為該加速度值a_x 、a_y 、a_z 、速度值、軌跡值、角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 及傾角值之平均值；con(X,Y) 為該X軸、Y軸及Z軸之中的任二軸向之該加速度值a_x 、a_y 、a_z 、速度值、軌跡值、角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 及傾角值之共變異數；σ _x 及σ _y 為該X軸、Y軸及Z軸之中的任二軸向之該加速度值a_x 、a_y 、a_z 、速度值、軌跡值、角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 及傾角值之標準差；correlation (X,Y )為該X軸、Y軸及Z軸之中的任二軸向之該加速度值a_x 、a_y 、a_z 、速度值、軌跡值、角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 及傾角值之標準差乘積值及共變異數的比例；MAD 為該加速度值a_x 、a_y 、a_z 、速度值、軌跡值、角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 及傾角值之平均絕對誤差值；RMS為該加速度值a_x 、a_y 、a_z 、速度值、軌跡值、角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 及傾角值之均方根值；Variance為該加速度值a_x 、a_y 、a_z 、速度值、軌跡值、角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 及傾角值之變異數值。

在列舉之該各種取值方法中，該軸間相關性擷取方法係計算各該加速度值a_x 、a_y 、a_z 及角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 在各該加速度值a_x 、a_y 、a_z 之間或各該角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 之間的相關性，即各軸之間的共變異數與單一頻道內標準差內積值的比例；該均方根值擷取方法係計算各該加速度值a_x 、a_y 、a_z 及角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 在該段感測時間內之離散程度的加權運算，即各該加速度值a_x 、a_y 、a_z 及角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 的分佈情形；該變異數擷取方法係計算各該加速度值a_x 、a_y 、a_z 及角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 在該段感測時間內的密度分佈情形；該標準差擷取方法係計算各該加速度值a_x 、a_y 、a_z 及角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 在該段感測時間內與其平均值之離散程度的衡量情形。

此外，關於上述之特徵降維演算法所列舉之該三種演算法，該線性識別分析法係將各該加速度值a_x 、a_y 、a_z 及角速度值ω_x 、ω_y 、ω_z 分離為不同的訊號群組，並將各訊號群組的分佈空間縮到最小；該主成份分析法以該特徵值擷取元件所擷取之特徵值資料中的部份特徵值表示該特徵值資料中的所有特徵值；而該獨立成份分析法係將相互之間具有高相關性的特徵值轉化成彼此互相獨立的特徵值。

該慣性感測運算裝置1之訊號儲存單元14係分別連接該訊號處理單元12及特徵處理單元13，以便儲存由該訊號處理單元12所產生的重建軌跡訊號及該特徵處理單元13所產生的特徵訊號。該訊號傳輸單元15係連接該訊號儲存單元14，以便將該重建軌跡訊號及特徵訊號由該慣性感測運算裝置1傳輸至該訊號判別裝置2。其中，當該訊號傳輸單元15選擇為一訊號傳輸線以利用有線方式進行訊號傳輸時，該訊號傳輸單元15之二端部即為二訊號傳輸接頭；而當該訊號傳輸單元15選擇為一無線傳輸模組以利用無線方式進行訊號傳輸時，該訊號傳輸單元15之二端部係分別為一無線訊號發射器及一無線訊號接收器，且該無線訊號發射器係連接該慣性感測運算裝置1，該無線訊號接收器則連接該訊號判別裝置2。另，當該訊號傳輸單元15為無線傳輸時，其傳輸方式係可選擇為射頻傳輸方式、紅外線傳輸方式或藍芽傳輸方式。

本發明第一實施例之訊號判別裝置2具有一資料儲存單元21、一辨識單元22及一顯示單元23。該資料儲存單元21係供儲存該數個樣本資料，或是儲存須要先進行解碼始可讀取或使用之標的資料，其中該數個樣本資料係為數個已登錄者預先儲存的重建軌跡訊號及特徵訊號；該辨識單元22連接該訊號傳輸單元15及資料儲存單元21，並以該訊號傳輸單元15所送達的重建軌跡訊號及特徵訊號與該樣本資料進行該辨識比對作業，以判別握持並移動該慣性感測運算裝置1的使用者是否為該數個已登錄者之一；該顯示單元23亦連接於該辨識單元22，以顯示該使用者所書寫之該欲輸入軌跡，且較佳係一併顯示該辨識單元22之辨識結果。其中，當該辨識單元22進行該辨識比對作業時，針對預先儲存於該資料儲存單元21之重建軌跡訊號及特徵訊號中的各數值，該辨識單元22設有一誤差容忍範圍，且當該訊號傳輸單元15所送達的重建軌跡訊號及特徵訊號中的各數值均在同一樣本資料之誤差容忍範圍內時，即認定該使用者符合於該樣本資料所對應之已登錄者。此外，該誤差容忍範圍係可依需求進行調整，其上限及下限較佳係為該樣本資料之各數值的90%至110%，更佳係為各數值之95%至105%。

請參照第3圖所示，其係為本發明第一實施例之基於慣性訊號之識別方法的操作流程圖。該識別方法包含：一訊號感測步驟S1，其係藉由該訊號感測單元11感測該慣性感測運算裝置1在空間中的移動，以產生該慣性感測訊號；一軌跡重建步驟S2，其係以該訊號處理單元12運算該慣性感測訊號而產生該重建軌跡訊號；一特徵擷篩步驟S3，其係透過該特徵處理單元13由該慣性感測訊號運算取得數個特徵值，並對該數個特徵值進行降維篩選而產生該特徵訊號；一訊號儲存步驟S4，其係以該訊號儲存單元14儲存該重建軌跡訊號及特徵訊號；一訊號傳輸步驟S5，其係將該重建軌跡訊號及特徵訊號傳送至該訊號判別裝置2；一比對判斷步驟S6，其係以該辨識單元22比對判斷該重建軌跡訊號及特徵訊號之中的各數值是否均在同一樣本資料之誤差容忍範圍內，若判斷結果為「是」即執行一結果顯示步驟S7，而若判斷結果為「否」則執行一續行詢問步驟S8；該結果顯示步驟S7係以該顯示單元23顯示該慣性感測訊號所對應的書寫筆跡，以及該比對判斷步驟S6的判斷結果，其中顯示該判斷結果的方式較佳係呈現關於一已登錄者的數個資料，且該已登錄者係對應於該比對獲得之樣本資料；該續行詢問步驟S8係供使用者確認是否再次執行該訊號感測步驟S1，若使用者之回覆為「是」便重新執行該訊號感測步驟S1，而若使用者之回覆為「否」則結束該識別方法。此外，在本發明之識別方法執行該結果顯示步驟S7之後，即表示使用者已受辨識為該數個已登錄者之一，因而可繼續執行通過此識別方法之後的其他程序，例如將儲存於該資料儲存單元21中的標的資料進行解碼並讀取或使用該標的資料。

請參照第4圖所示，其係繪示藉由本發明第二實施例之基於慣性訊號之識別系統之架構示意圖。相較於前述之第一實施例，本實施例係省略該慣性感測運算裝置1之訊號儲存單元14，而由該訊號傳輸單元15直接連接至該訊號處理單元12及特徵處理單元13，且該訊號傳輸單元15係連接至該訊號判別裝置2之資料儲存單元21。藉此，該重建軌跡訊號及特徵訊號直接由該訊號傳輸單元15傳送至該資料儲存單元21進行儲存，再由該資料儲存單元21將該重建軌跡訊號、特徵訊號及樣本資料一併送至該辨識單元22。此外，請參照第5圖所示，其係為本發明第二實施例之基於慣性訊號之識別方法的操作流程圖。相較於本發明之第一實施例，本第二實施例係於執行該訊號傳輸步驟S5之後再執行該訊號儲存步驟S4，且當執行該訊號儲存步驟S4時，係將該重建軌跡訊號及特徵訊號儲存於該資料儲存單元21。

綜上所述，相較於習知之手寫辨識系統僅由筆劃軌跡及書寫壓力進行識別而存在防偽性不佳或計算量較大等缺點，本發明之識別系統及方法乃利用該特徵處理單元13另產生該特徵訊號，且更利用該特徵值降維元件133進一步將該特徵值擷取元件132所取得的特徵值進行降維篩選，使本發明之基於慣性訊號之識別系統及方法不僅針對該書寫軌跡進行識別，且更針對使用者握持該慣性感測運算裝置1時，該慣性感測運算裝置1在空間中所呈現的姿態進行識別，故確實達到高防偽性及低計算量等功效。

雖然本發明已利用上述較佳實施例揭示，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者在不脫離本發明之精神和範圍之內，相對上述實施例進行各種更動與修改仍屬本發明所保護之技術範疇，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

[本發明]

1．．．慣性感測運算裝置

11．．．訊號感測單元

12．．．訊號處理單元

121．．．軌跡運算元件

122．．．傾角運算元件

13．．．特徵處理單元

131．．．訊號暫存元件

132．．．特徵值擷取元件

133．．．特徵值降維元件

14．．．訊號儲存單元

15．．．訊號傳輸單元

2．．．訊號判別裝置

21．．．資料儲存單元

22．．．辨識單元

23．．．顯示單元

S1．．．訊號感測步驟

S2．．．軌跡重建步驟

S3．．．特徵擷篩步驟

S4．．．訊號儲存步驟

S5．．．訊號傳輸步驟

S6．．．比對判斷步驟

S7．．．結果顯示步驟

S8．．．續行詢問步驟

a_x ．．．X軸加速度訊號

a_y ．．．Y軸加速度訊號

a_z ．．．Z軸加速度訊號

ω_x ．．．X軸角速度訊號

ω_y ．．．Y軸角速度訊號

ω_z ．．．Z軸角速度訊號

第1圖：本發明第一實施例之基於慣性訊號之識別系統之架構示意圖。

第2圖：本發明第一實施例之基於慣性訊號之識別系統之慣性訊號座標示意圖。

第3圖：本發明第一實施例之基於慣性訊號之識別方法之操作流程圖。

第4圖：本發明第二實施例之基於慣性訊號之識別方法之架構示意圖。

第5圖：本發明第二實施例之基於慣性訊號之識別方法之操作流程圖。

1．．．慣性感測運算裝置

11．．．訊號感測單元

12．．．訊號處理單元

121．．．軌跡運算元件

122．．．傾角運算元件

13．．．特徵處理單元

131．．．訊號暫存元件

132．．．特徵值擷取元件

133．．．特徵值降維元件

14．．．訊號儲存單元

15．．．訊號傳輸單元

2．．．訊號判別裝置

21．．．資料儲存單元

22．．．辨識單元

23．．．顯示單元

Claims (29)

1. 一種基於慣性訊號之識別系統，其包含：一慣性感測運算裝置，係感測該慣性感測運算裝置本身之移動且產生一慣性感測訊號，並由該慣性感測訊號產生一重建軌跡訊號及一特徵訊號；一訊號判別裝置，係連接至該慣性感測運算裝置且接收該重建軌跡訊號及特徵訊號，並以該重建軌跡訊號及特徵訊號與至少一樣本資料進行一辨識比對作業之後，顯示該辨識比對作業之辨識結果；其中，該慣性感測運算裝置設有一特徵處理單元，該特徵處理單元係以至少一種取值方法由該慣性感測訊號計算得數個特徵值，並以至少一種特徵降維演算法由該數個特徵值選取至少一特徵值作為該特徵訊號。
2. 依申請專利範圍第1項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該特徵處理單元具有一訊號暫存元件、一特徵值擷取元件及一特徵值降維元件，該訊號暫存元件儲存一段感測時間內之數個取樣時間點的該慣性感測訊號，該特徵值擷取元件接收該訊號暫存元件所儲存之慣性感測訊號，並以該至少一種取值方法計算得該數個特徵值，該特徵值降維元件接收該數個特徵值並以該至少一種特徵降維演算法由該數個特徵值選取該至少一特徵值。
3. 依申請專利範圍第1項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該慣性感測運算裝置具有一訊號感測單元以供產生該慣性感測訊號，且該慣性感測訊號包含在該慣性感測運算裝置之三個相互垂直之軸向上的三個加速度值，以及以該三個軸向為轉軸所產生的三個角速度值。
4. 依申請專利範圍第2項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該慣性感測運算裝置具有一訊號感測單元以供產生該慣性感測訊號，且該慣性感測訊號包含在該慣性感測運算裝置之三個相互垂直之軸向上的三個加速度值，以及以該三個軸向為轉軸所產生的三個角速度值。
5. 依申請專利範圍第4項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該特徵處理單元之至少一種取值方法係包含一平均值擷取方法，該平均值擷取方法係計算各該加速度值及角速度值在該段感測時間內的平均值。
6. 依申請專利範圍第4項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該特徵處理單元之至少一種取值方法係包含一軸間相關性擷取方法，該軸間相關性擷取方法計算各該加速度值之間或各該角速度值之間的相關性，即各該軸向之間的共變異數與單一頻道內標準差內積值的比例。
7. 依申請專利範圍第4項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該特徵處理單元之至少一種取值方法係包含一均方根值擷取方法，該均方根值擷取方法計算各該加速度值及角速度值在該段感測時間內之離散程度的加權運算。
8. 依申請專利範圍第4項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該特徵處理單元之至少一種取值方法係包含一變異數擷取方法，該變異數擷取方法計算各該加速度值及角速度值在該段感測時間內的密度分佈。
9. 依申請專利範圍第4項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該特徵處理單元之至少一種取值方法係包含一標準差擷取方法，該標準差擷取方法計算各該加速度值或角速度值在該段感測時間內與各該加速度值或角速度值之平均值的離散程度。
10. 依申請專利範圍第4項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該特徵處理單元之至少一種特徵降維演算法係包含一線性識別分析法，該線性識別分析法將各該加速度值及角速度值分離為不同的訊號群組，並將各該訊號群組的分佈空間縮到最小。
11. 依申請專利範圍第4項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該特徵處理單元之至少一種特徵降維演算法係包含一主成份分析法，該主成份分析法以該特徵值擷取元件所擷取之特徵值資料中的部份特徵值表示該特徵值資料中的所有特徵值。
12. 依申請專利範圍第4項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該特徵處理單元之至少一種特徵降維演算法係包含一獨立成份分析法，該獨立成份分析法係將相互之間具有相關性的特徵值轉化成彼此互相獨立的特徵值。
13. 依申請專利範圍第1項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該慣性感測運算裝置具有一訊號儲存單元儲存該重建軌跡訊號及特徵訊號。
14. 依申請專利範圍第1項所述之基於慣性訊號之識別系統，其中該訊號判別裝置具有一資料儲存單元儲存該至少一樣本資料、重建軌跡訊號及特徵訊號。
15. 一種慣性感測運算裝置，其包含：一訊號感測單元，係感測該慣性感測運算裝置之移動且產生一慣性感測訊號；一訊號處理單元，係連接該訊號感測單元並產生一重建軌跡訊號；一特徵處理單元，係連接該訊號感測單元並產生一特徵訊號；及一訊號傳輸單元，係連接至該訊號處理單元及特徵處理單元，以傳送該重建軌跡訊號及特徵訊號；其中，該慣性感測運算裝置設有一特徵處理單元，該特徵處理單元係以至少一種取值方法由該慣性感測訊號計算得數個特徵值，並以至少一種特徵降維演算法由該數個特徵值選取至少一特徵值作為該特徵訊號。
16. 依申請專利範圍第15項所述之慣性感測運算裝置，其中該特徵處理單元具有一訊號暫存元件、一特徵值擷取元件及一特徵值降維元件，該訊號暫存元件儲存一段感測時間內之數個取樣時間點的該慣性感測訊號，該特徵值擷取元件接收該訊號暫存元件所儲存之慣性感測訊號，並以該至少一種取值方法計算得該數個特徵值，該特徵值降維元件接收該數個特徵值並以該至少一種特徵降維演算法由該數個特徵值選取該至少一特徵值。
17. 依申請專利範圍第15項所述之慣性感測運算裝置，其中該慣性感測訊號包含在該慣性感測運算裝置之三個相互垂直之軸向上的三個加速度值，以及以該三個軸向為轉軸所產生的三個角速度值。
18. 依申請專利範圍第16項所述之慣性感測運算裝置，其中該特徵值擷取元件計算獲得該數個特徵值之該至少一種取值方法係選自一平均值擷取方法、一軸間相關性擷取方法、一平均絕對誤差擷取方法、一均方根值擷取方法、一變異數擷取方法及一標準差擷取方法中的至少一種。
19. 依申請專利範圍第16項所述之慣性感測運算裝置，其中該特徵值擷取元件由該數個特徵值計算獲得該至少一特徵值的該至少一種特徵降維演算法係選自一線性識別分析法、一主成分分析法及一獨立成分分析法中的至少一種。
20. 依申請專利範圍第15項所述之慣性感測運算裝置，其中另包含一訊號儲存單元連接於該訊號處理單元及特徵處理單元與該訊號傳輸單元之間，並儲存該重建軌跡訊號及特徵訊號。
21. 依申請專利範圍第15項所述之慣性感測運算裝置，其中該訊號傳輸單元係為一無線傳輸模組。
22. 依申請專利範圍第21項所述之慣性感測運算裝置，其中該無線傳輸模組之傳輸方式係為射頻傳輸方式、紅外線傳輸方式及藍芽傳輸方式之一。
23. 一種基於慣性訊號之識別方法，其包含：一訊號感測步驟，係以一訊號感測單元感測一慣性感測運算裝置在空間中的移動，並產生一慣性感測訊號；一軌跡重建步驟，係以一訊號處理單元運算該慣性感測訊號而產生一重建軌跡訊號；一特徵擷篩步驟，係以一特徵處理單元由該慣性感測訊號運算取得數個特徵值，並對該數個特徵值進行降維篩選而產生一特徵訊號；一訊號傳輸步驟，係將該重建軌跡訊號及特徵訊號傳送至一訊號判別裝置；一比對判斷步驟，係以該訊號判別裝置之一辨識單元比對判斷該重建軌跡訊號及特徵訊號之中的各數值是否均在一樣本資料之誤差容忍範圍內，若判斷結果為「是」即執行一結果顯示步驟，而若判斷結果為「否」則執行一續行詢問步驟；該結果顯示步驟係以一顯示單元顯示該慣性感測訊號所對應的書寫筆跡及該比對判斷步驟的判斷結果；該續行詢問步驟係供接收一指令以確認是否再次執行該訊號感測步驟，若該指令為「是」便重新執行該訊號感測步驟，而若該指令為「否」則結束該識別方法。
24. 依申請專利範圍第23項所述之基於慣性訊號之識別方法，其中另包含一訊號儲存步驟，其係以一訊號儲存單元儲存該重建軌跡訊號及特徵訊號。
25. 依申請專利範圍第23項所述之基於慣性訊號之識別方法，其中另包含一訊號儲存步驟，其係以一資料儲存單元儲存該重建軌跡訊號及特徵訊號，且該樣本資料係預先儲存於該資料儲存單元。
26. 依申請專利範圍第23項所述之基於慣性訊號之識別方法，其中該訊號感測步驟所產生的慣性感測訊號包含在該慣性感測運算裝置之三個相互垂直之軸向上的三個加速度值，以及以該三個軸向為轉軸所產生的三個角速度值。
27. 依申請專利範圍第23項所述之基於慣性訊號之識別方法，其中該特徵擷篩步驟計算獲得該數個特徵值之取值方法係選自一平均值擷取方法、一軸間相關性擷取方法、一平均絕對誤差擷取方法、一均方根值擷取方法、一變異數擷取方法及一標準差擷取方法中的至少一種。
28. 依申請專利範圓第23項所述之基於慣性訊號之識別方法，其中該特徵擷篩步驟對該數個特徵值進行降維篩選而產生該特徵訊號的演算法係選自一線性識別分析法、一主成分分析法及一獨立成分分析法中的至少一種。
29. 依申請專利範圍第23項所述之基於慣性訊號之識別方法，另具有一該慣性訊號之特徵值訊號降維步驟可為線性識別分析法、主成分分析法及獨立成分分析法等可將不同類別之特徵值分離出之方法。