基于手机加速度传感器的身份认证方法

摘要

本发明公开了一种基于手机加速度传感器的身份认证方法，包括以下步骤：首先用户使用手机根据自己惯书写轨迹，手机加速度传感器采集轨迹的加速度值；然后对采集的原始加速度数据进行预处理；接着对预处理后的数据进行基于小波分解的特征提取，构造特征向量；训练阶段，采集数据并进行预处理和特征提取，将特征向量组成集合并用SVM训练分类器模型；身份认证阶段，用户书写待认证的手势轨迹，采集数据并预处理和特征提取，最后将该轨迹特征向量放入SVM模型中进行认证，进而判断用户是否为合法用户。本发明针对手机端的身份认证，不需要增加其它外设，同时由于每人的手势唯一，故能有效避免手机被盗用且交互简单。

主权项

一种基于手机加速度传感器的身份认证方法，其特征在于，先对多次获取的原始加速度数据进行数据处理，并由数据处理后所得的数据训练SVM分类器模型；所述的多次获取包括获取合法用户手势对应的原始加速度数据8‑12次，获取非法用户手势对应的原始加速度数据8‑12次；再获取当前次的原始加速度数据，将该加速度数据进行数据处理后得到的处理结果输入到SVM分类器模型中，由SVM分类器模型输出身份认证结果；所述的原始加速度数据获取是指用户在手机屏幕上书写，手机内置的加速度传感器采集在用户手写过程中所感应的加速度数据；所述的数据处理包括以下步骤：1)对采集到的原始的加速度数据进行预处理；2)对于预处理之后的加速度数据进行基于小波分解的特征提取，构造特征向量；所述的手机加速度传感器采集手势轨迹的加速度值包括：用户每一次使用手机书写手势轨迹时，通过手机的加速度传感器采集到该手势过程中每个时刻手机在三维空间中XYZ三个方向的加速度数据；对原始加速度数据的预处理包括下列步骤：1)平稳去噪：使用移动平均线滤波器，对采集到的加速度数据进行平稳去噪；2)手势轨迹边界判定：采用基于加窗口的门限值方法对手势轨迹的开始和结束进行判定，从数据的首末两端分别使用一个时间窗口向中间搜索，时间窗口大小为7，如果在一个时间窗口内加速度值变化超过门限值0.5m/s²，则从前往后搜索的窗口所对应的第一帧记为手势轨迹起始边界，从后往前搜索的窗口所对应的最后一帧记为手势轨迹的结束边界；3)手势轨迹长度的归一化：将每次采集到的手势轨迹进行长度的统一，设置长度阈值为200，长度小于阈值的，进行线性插值处理，长度大于阈值的，将邻近相似点进行合并，长度等于阈值的，不进行处理。