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CN105530357A - 一种手机上基于传感器的手势身份认证系统及方法 - Google Patents

一种手机上基于传感器的手势身份认证系统及方法 Download PDF

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李永强
詹恩奇
汪阳
袁红
邓建清
张小峰
张辉
代杰
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CSIC ENVIRONMENT ENGINEERING Co Ltd
Wuhan University of Technology WUT
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CSIC ENVIRONMENT ENGINEERING Co Ltd
Wuhan University of Technology WUT
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Abstract

一种手机上基于传感器的手势身份认证系统及方法，涉及手机上基于传感器的身份认证领域，包括加速度传感器，记录用户手势在移动过程中的实时加速度信息；方向传感器，记录用户手势在移动过程中的方位角度信息；预处理模块，对加速度传感器和方向传感器中记录的信息进行滤波去噪和等频率采样；计算模块，通过全局序列对齐算法分别计算加速度信息和方位角度信息的匹配分数，通过匹配分数和用户再次做出的手势信息计算出阀值，并将之后每次输入的用户手势信息与阀值相比较；模板库模块，存储所有用户手势的原始样本，以及存储计算模块算出的匹配分数和阀值。本发明无需额外设备作为支撑，受环境影响因素小，在手机上安全便捷的进行用户的身份认证。

Description

一种手机上基于传感器的手势身份认证系统及方法
技术领域
本发明涉及手机上基于传感器的身份认证领域，具体来讲是一种手机上基于传感器的手势身份认证系统及方法。
背景技术
随着社会的网络化智能化，手机成为人们生活中的必需品，伴随而来的就是与之息息相关的安全隐私问题，而手机相应的用户身份认证技术也随之成为热点研究问题。
以前，大多数人所使用传统认证方法，如口令、PIN以及绘图密码等，人们为了方便通常会设置比较简单的密码，很容易被他人所获取进而成功进入系统。而基于生物的认证方法中，如指纹、手掌、面部和虹膜等生理特征认证，往往需要额外的设备作支撑。并且，由于戴帽子、头发遮挡或光线等外界因素，会对面部的认证产生影响；由于手指干燥、碰伤、纹路较浅，也会对指纹或手掌认证产生影响；这些受环境影响因素比较大。因此亟需一种更安全、便捷的身份认证方式。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种手机上基于传感器的手势身份认证系统及方法，无需额外设备作为支撑，受环境影响因素小，在手机上安全便捷的进行用户的身份认证。
为达到以上目的，本发明采取一种手机上基于传感器的手势身份认证系统，包括：加速度传感器，用于记录用户手势在移动过程中的实时加速度信息；方向传感器，用于记录用户手势在移动过程中的方位角度信息；预处理模块，对加速度传感器和方向传感器中记录的用户手势的信息进行滤波去噪和等频率采样；计算模块，通过全局序列对齐算法分别计算加速度信息和方位角度信息的匹配分数，通过匹配分数和用户做出的同样手势信息计算出阀值，并将需要验证的用户手势信息与阀值相比较；模板库模块，用于存储所有用户手势的原始样本，以及存储计算模块算出的匹配分数和阀值。
在上述技术方案的基础上，所述用户手势分为三种，分别为用户手持手机翻转摇晃的动作、用户手持手机进行空中签名的动作以及用户手持手机进行接电话的动作。
在上述技术方案的基础上，所述用户手持手机重复作出三次相同的手势，加速度传感器和方向传感器分别获取每一次用户手势信息作为原始样本。
在上述技术方案的基础上，所述预处理模块包括用于滤波去噪的低通巴特沃斯滤波器，还包括重采样恢复等频率采样的采样模块。
本发明还提供一种手机上基于传感器的手势身份认证方法，包括如下步骤：
S1.用户手持手机重复作出三次相同的手势，加速度传感器和方向传感器分别获取每一次用户手势信息作为原始样本，经过预处理模块处理后，传输至计算模块和模板库模块；
S2.计算模块分别将每个传感器得到的三次原始样本，进行两两之间匹配，通过全局序列对齐算法计算每次匹配后的结果，再取三个结果的平均值，得到每个传感器的原始匹配分数，并将每个传感器的原始匹配分数传输至模板库模块；
S3.用户再次做出三次同样手势信息作为评估样本，加速度传感器和方向传感器分别获取每次评估样本，经过预处理模块处理后，传输至计算模块；
S4.计算模块将每个传感器每次获取的评估样本，分别与模板库模块中该传感器对应的三个原始样本通过全局序列对齐算法计算，将计算结果取平均值，得到每个传感器每次的评估匹配分数，将每个传感器每次的评估匹配分数除以该传感器的原始匹配分数，得到的最大值作为该传感器的阀值；
S5.当用户使用手机作出一次手势进行验证时，加速度传感器和方向传感器分别获取验证手势信息，经过预处理模块处理后，计算模块将每个传感器得到的验证手势信息，分别与三个原始样本通过全局序列对齐算法计算，将计算结果取平均值，得到每个传感器的验证匹配分数，再除以该传感器的原始匹配分数，得到的值与该传感器的阀值比较，当每个得到的值都不小于对应传感器的阀值时，用户验证用过。
在上述技术方案的基础上，所述每个传感器采集到的用户手势信息以时间序列的方式存储并计算，所述全局序列对齐算法是在明确定义的矩阵基础上，对于长度不等的时间序列得到最好的对齐结果。
在上述技术方案的基础上，所述用户手势分为三种，分别为用户手持手机翻转摇晃的动作、用户手持手机进行空中签名的动作以及用户手持手机进行接电话的动作。
在上述技术方案的基础上，所述用户作出手势的同时需要将一根手指与手机屏幕保持接触。
在上述技术方案的基础上，所述用户将三种手势信息分别作为原始样本存入模板库模块，两个传感器再分别采集每种手势信息作为评估样本，通过计算得到每种手势的阀值，用户根据实际使用情况，至少选择其中一种手势进行验证。
本发明的有益效果在于：
1、通过用户手持手机作出手势进行认证，无需额外的设备作为支撑，注册及使用过程简单方便，不会受环境因素影响。
2、用户手势可以使用行为习惯动作，无需额外记住，避免了PIN、图形密码忘记的情况发生，也防止了PIN、图形密码的外泄或被盗的发生，提高用户认证的安全性。
3、除了用户手势作为原始样本的录入，还需要用户再次做出手势作为评估样本，二者结合计算出阀值，用户在认证时需要通过阀值比对认证，匹配认证效果好，进一步增加了用户认的安全性和准确性。
4、用户手势分为三种，分别为用户手持手机翻转摇晃的动作、用户手持手机进行空中签名的动作以及用户手持手机进行接电话的动作；可以都存储在手机中，而根据不同的使用情况，选取不同的用户手势进行验证，方便快捷。
附图说明
图1为本发明实施例手机上基于传感器的手势身份认证系统示意图；
图2为本发明实施例手机上基于传感器的手势身份认证方法示意图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明。
如图1所示，本发明手机上基于传感器的手势身份认证系统，主要包括加速度传感器、方向传感器、预处理模块、计算模块和模板库模块。
加速度传感器用于记录用户手势在移动过程中的实时加速度信息；由于当手机垂直向上抛掷时，获得的加速度值是涵盖了重力加速度g的，因而获得的数据要减去重力加速度在X轴、Y轴和Z轴三个方向上的分量。方向传感器用于记录用户手势在移动过程中的方位角度信息。由于用户手势在执行时，方向和速度会在不停的变化，因此将加速度和方向两者信息结合起来进行认证。
预处理模块，用于对加速度传感器和方向传感器中记录的用户手势的信息进行滤波去噪和等频率采样。具体的，预处理模块包括低通巴特沃斯滤波器和采样模块，由于传感器本身的噪声因素和人为操作时的轻微抖动，因此采用低通巴特沃斯滤波器进行滤波去噪处理。由于手机内置的传感器是一种触发模式，即一有动作，里面就会实时的触发产生数据，因此得到的数据并不是等采样间隔的，需要通过采样模块，进行重采样恢复出等频率采样的数据。
计算模块，通过全局序列对齐算法分别计算加速度信息和方位角度信息的匹配分数，通过匹配分数和用户做出的同样手势信息计算出阀值，并将需要验证的用户手势信息与阀值相比较。其中全局序列对齐算法基于动态规划的思想，在一个明确定义的矩阵的基础上，对于长度不等的时间序列得到最好的对齐结果，通过找到最佳的路径从M(1,1)到M(m,m)，从而得到最大化的分数Mmm。
模板库模块，用于存储所有用户手势的原始样本，以及存储计算模块算出的匹配分数和阀值。用户手势分为三种，分别为用户手持手机翻转摇晃的动作、用户手持手机进行空中签名的动作以及用户手持手机进行接电话的动作。所述用户手持手机重复作出三次相同的手势，加速度传感器和方向传感器分别获取每一次用户手势信息作为原始样本。
如图2所示，为本发明实施例手机上基于传感器的手势身份认证方法示意图，本实施例中，以一种用户手势为例，具体步骤如下：
S1.用户手持手机重复作出三次相同的手势，加速度传感器和方向传感器分别获取每一次用户手势信息作为原始样本，原始样本经过预处理模块处理后，传输至计算模块和模板库模块。用户作出手势的同时需要将一根手指与手机屏幕保持接触，直至手势做完之后，才将手指拿开。
S2.计算模块分别将处理过的、每个传感器得到的三次原始样本，进行两两之间的匹配，通过全局序列对齐算法计算每次匹配后的结果，再取三个结果的平均值，得到每个传感器的原始匹配分数，并将每个传感器的原始匹配分数传输至模板库模块中存储。所述每个传感器采集到的用户手势信息以时间序列的方式存储并计算，例如加速度传感器，三次原始样本两两匹配，通过全局序列对齐算法计算每次匹配后的结果；当两次原始样本进行匹配的时候，在X轴、Y轴、Z轴上，相同轴之间分别进行匹配，将得到每个轴得到的三个匹配结果进行平均，即(Δ1,2，Δ1,3，Δ2,3)；然后再将三个值取平均，得到μT为加速度传感器的原始匹配分数。同理，经过计算得到方向传感器的匹配分数。
S3.用户再次做出三次同样的手势(与原始样本相同)信息作为评估样本，加速度传感器和方向传感器分别获取每次评估样本，经过预处理模块处理后，传输至计算模块。用户作出手势的同时需要将一根手指与手机屏幕保持接触。评估样本是为了获取更贴近真实用户的判定阈值。
S4.计算模块将每个传感器每次获取的评估样本，分别与模板库模块中该传感器对应的三个原始样本通过全局序列对齐算法计算，将计算结果取平均值，得到每个传感器每次的评估匹配分数，具体计算方式和S2中原理相同。将每个传感器每次的评估匹配分数除以该传感器的原始匹配分数，三个评估样本中，得到的最大值作为该传感器的阀值。
S5.当用户使用手机作出一次手势进行验证时，加速度传感器和方向传感器分别获取验证手势信息，经过预处理模块处理后，传给计算模块。计算模块将每个传感器得到的验证手势信息，分别与三个原始样本通过全局序列对齐算法计算，将计算结果取平均值，具体计算方式和S2中原理相同；得到每个传感器的验证匹配分数除以该传感器的原始匹配分数，得到的值与该传感器的阀值比较，当每个得到的值都不小于对应传感器的阀值时，用户验证用过；如果是有一个得到的值小于对应传感器的阀值，则用户不能通过验证。
上述步骤中，S1和S2可以看做登记注册阶段，S3和S4可以看做评估阶段，S5可以看做用户的使用阶段。
由于用户手势分为三种，分别为用户手持手机翻转摇晃的动作、用户手持手机进行空中签名的动作以及用户手持手机进行接电话的动作。因此在登记注册阶段，用户将三种手势信息分别作为原始样本存入模板库模块，同时按照步骤S1和S2计算出每种手势下，每个传感器的原始匹配分数。然后用户再将三种手势作为评估样本，根据步骤S3和S4计算每种手势下，每个传感器的阀值。在步骤S5阶段，用户实际使用时，至少选择其中一种手势进行验证。
用户还可以根据不同的使用情况，选择不同的手势进行验证，例如，用户手持手机翻转摇晃的动作，用于平时玩手机的情况；用户手持手机进行空中签名的动作，用于手机支付的情况；用户手持手机进行接电话的动作用于接听电话的情况；能够更加方便的进行用户的实时验证，并且安全可靠。
本发明不局限于上述实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (9)

1.一种手机上基于传感器的手势身份认证系统，其特征在于，包括：
加速度传感器，用于记录用户手势在移动过程中的实时加速度信息；
方向传感器，用于记录用户手势在移动过程中的方位角度信息；
预处理模块，对加速度传感器和方向传感器中记录的用户手势的信息进行滤波去噪和等频率采样；
计算模块，通过全局序列对齐算法分别计算加速度信息和方位角度信息的匹配分数，通过匹配分数和用户做出的同样手势信息计算出阀值，并将需要验证的用户手势信息与阀值相比较；
模板库模块，用于存储所有用户手势的原始样本，以及存储计算模块算出的匹配分数和阀值。
2.如权利要求1所述的手机上基于传感器的手势身份认证系统，其特征在于：所述用户手势分为三种，分别为用户手持手机翻转摇晃的动作、用户手持手机进行空中签名的动作以及用户手持手机进行接电话的动作。
3.如权利要求1所述的手机上基于传感器的手势身份认证系统，其特征在于：所述用户手持手机重复作出三次相同的手势，加速度传感器和方向传感器分别获取每一次用户手势信息作为原始样本。
4.如权利要求1所述的手机上基于传感器的手势身份认证系统，其特征在于：所述预处理模块包括用于滤波去噪的低通巴特沃斯滤波器，还包括重采样恢复等频率采样的采样模块。
5.一种基于权利要求1所述系统的手机上基于传感器的手势身份认证方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.用户手持手机重复作出三次相同的手势，加速度传感器和方向传感器分别获取每一次用户手势信息作为原始样本，经过预处理模块处理后，传输至计算模块和模板库模块；
S2.计算模块分别将每个传感器得到的三次原始样本，进行两两之间匹配，通过全局序列对齐算法计算每次匹配后的结果，再取三个结果的平均值，得到每个传感器的原始匹配分数，并将每个传感器的原始匹配分数传输至模板库模块；
S3.用户再次做出三次同样手势信息作为评估样本，加速度传感器和方向传感器分别获取每次评估样本，经过预处理模块处理后，传输至计算模块；
S4.计算模块将每个传感器每次获取的评估样本，分别与模板库模块中该传感器对应的三个原始样本通过全局序列对齐算法计算，将计算结果取平均值，得到每个传感器每次的评估匹配分数，将每个传感器每次的评估匹配分数除以该传感器的原始匹配分数，得到的最大值作为该传感器的阀值；
S5.当用户使用手机作出一次手势进行验证时，加速度传感器和方向传感器分别获取验证手势信息，经过预处理模块处理后，计算模块将每个传感器得到的验证手势信息，分别与三个原始样本通过全局序列对齐算法计算，将计算结果取平均值，得到每个传感器的验证匹配分数，再除以该传感器的原始匹配分数，得到的值与该传感器的阀值比较，当每个得到的值都不小于对应传感器的阀值时，用户验证用过。
6.如权利要求5所述的手机上基于传感器的手势身份认证方法，其特征在于：所述每个传感器采集到的用户手势信息以时间序列的方式存储并计算，所述全局序列对齐算法是在明确定义的矩阵基础上，对于长度不等的时间序列得到最好的对齐结果。
7.如权利要求5所述的手机上基于传感器的手势身份认证方法，其特征在于：所述用户手势分为三种，分别为用户手持手机翻转摇晃的动作、用户手持手机进行空中签名的动作以及用户手持手机进行接电话的动作。
8.如权利要求7所述的手机上基于传感器的手势身份认证方法，其特征在于：所述用户作出手势的同时需要将一根手指与手机屏幕保持接触。
9.如权利要求7所述的手机上基于传感器的手势身份认证方法，其特征在于：所述用户将三种手势信息分别作为原始样本存入模板库模块，两个传感器再分别采集每种手势信息作为评估样本，通过计算得到每种手势的阀值，用户根据实际使用情况，至少选择其中一种手势进行验证。
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