本發(fā)明涉及身份認證領(lǐng)域,尤其涉及一種穿戴式智能設(shè)備身份認證方法及裝置。
背景技術(shù):
近年來,隨著微處理器、傳感器和計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,穿戴式智能設(shè)備在全球用戶中的滲透率不斷提高,多樣化的穿戴式智能設(shè)備逐漸在工業(yè)、醫(yī)療、軍事、教育、娛樂等多個領(lǐng)域表現(xiàn)出重要的研究價值和應(yīng)用潛力。
穿戴式智能設(shè)備中通常攜帶大量的傳感器,用來收集用戶的健康、愛好、日程安排等隱私信息,這些隱私信息由于涉及用戶的人身和財物的安全,對于用戶來說至關(guān)重要,必須進行加密保護,防止泄露。但是,目前市面上大部分的穿戴式智能設(shè)備都沒有對其檢測保存的用戶隱私信息進行保護的能力,少數(shù)幾種穿戴式智能設(shè)備只采用傳統(tǒng)的保護方式(口令、IC卡、條紋碼、磁卡或鑰匙)來進行用戶隱私信息保護,這些方式存在著容易丟失、遺忘、復制以及被盜用等諸多不利因素,無法對用戶的隱私信息進行有效保護,不能很好的保證用戶的隱私和安全,給用戶使用穿戴式智能設(shè)備帶來潛在的風險,不利于穿戴式智能設(shè)備的推廣和應(yīng)用。
技術(shù)實現(xiàn)要素:
有鑒于此,有必要針對上述穿戴式智能設(shè)備不能對用戶隱私信息進行有效保護、不能很好的保證用戶的隱私和安全的問題,提供一種穿戴式智能設(shè)備身份認證方法。
此外,本發(fā)明還提供一種穿戴式智能設(shè)備身份認證裝置。
本發(fā)明提供的一種穿戴式智能設(shè)備身份認證方法,包括如下步驟:
步驟S10:在選定的測試頻率段內(nèi),采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S參數(shù),對S參數(shù)進行特征提取獲取S21參數(shù);
步驟S20:對S21參數(shù)進行分析,確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段;
步驟S30:在最優(yōu)頻率段內(nèi),采集M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù),將在最優(yōu)頻率段內(nèi)獲得的S21參數(shù)進行處理,得到用來代表用戶身份的認證模板,將得到的認證模板用來對用戶進行身份認證;
步驟S40:在最優(yōu)頻率段內(nèi),采集M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)作為身份認證數(shù)據(jù),并與認證模板進行比對,若比對通過則身份認證成功,否則身份認證不成功。
在其中的一個實施方式中,所述步驟S10具體為:
采用心電肢體電極和矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀進行采集,所述心電肢體電極具有夾子結(jié)構(gòu)將兩個電極固定在用戶手前臂兩側(cè),兩個電極分別連接所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀的兩個接口,在所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀限定的300KHz-1.5GHz測試頻率段內(nèi),通過所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)。
在其中的一個實施方式中,所述步驟S20具體為:
選擇多個其他用戶,對于每個其他用戶,在選定的測試頻率段內(nèi),采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)人體后的S21參數(shù);
對所有用戶的S21參數(shù)進行相似度和差異度分析,確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段。
在其中的一個實施方式中,所述對所有用戶的S21參數(shù)進行相似度和差異度分析的步驟具體為:
計算多個用戶在同一測試時間相同頻率點S21參數(shù)的方差;計算同一用戶在多次不同的測試中同一頻率點S21參數(shù)的方差,通過兩類方差進行相似度和差異度分析。
在其中的一個實施方式中,所述最優(yōu)頻率段為650MHz-750MHz。
在其中的一個實施方式中,所述步驟S30具體為:
在最優(yōu)頻率段內(nèi),采集多組M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)作為訓練數(shù)據(jù);
清洗多組訓練數(shù)據(jù)中誤差不滿足要求的訓練數(shù)據(jù);
采用清洗后剩余的訓練數(shù)據(jù)生成對用戶進行身份認證的認證模板。
在其中的一個實施方式中,所述清洗多組訓練數(shù)據(jù)中誤差不滿足要求的訓練數(shù)據(jù)的步驟具體為:
將多組訓練數(shù)據(jù)取平均得到初始模板;
計算每組訓練數(shù)據(jù)與初始模板的歐式距離,將歐式距離大于閾值的訓練數(shù)據(jù)清洗掉。
在其中的一個實施方式中,所述采用清洗后剩余的訓練數(shù)據(jù)生成對用戶進行身份認證的認證模板的步驟具體為:將剩余的訓練數(shù)據(jù)取平均得到最終的認證模板。
在其中的一個實施方式中,所述步驟S40具體為:
計算清洗后剩余的訓練數(shù)據(jù)所生成特征向量與認證模板之間的加權(quán)歐式距離,將計算得到的最大加權(quán)歐式距離作為判定閾值;
計算身份認證數(shù)據(jù)與認證模板之間的加權(quán)歐式距離,若加權(quán)歐式距離不大于判定閾值則用戶身份認證成功,否則認證不成功。
本發(fā)明提供的一種穿戴式智能設(shè)備身份認證裝置,包括:
參數(shù)采集模塊,在選定的測試頻率段內(nèi),采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S參數(shù),對S參數(shù)進行特征提取獲取S21參數(shù);
最優(yōu)頻率段確定模塊,對S21參數(shù)進行分析,確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段;
認證模板生成模塊,在最優(yōu)頻率段內(nèi),控制所述參數(shù)采集模塊采集M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù),將在最優(yōu)頻率段內(nèi)獲得的S21參數(shù)進行處理,得到用來代表用戶身份的認證模板,將得到的認證模板用來對用戶進行身份認證;
身份認證模塊,在最優(yōu)頻率段內(nèi),控制所述參數(shù)采集模塊采集M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)作為身份認證數(shù)據(jù),與認證模板進行比對,若比對通過則身份認證成功,否則身份認證不成功。
在其中的一個實施方式中,所述參數(shù)采集模塊采用心電肢體電極和矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀進行采集,所述心電肢體電極具有夾子結(jié)構(gòu)將兩個電極固定在用戶手前臂兩側(cè),兩個電極分別連接所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀的兩個接口,在所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀限定的300KHz-1.5GHz測試頻率段內(nèi),通過所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)。
在其中的一個實施方式中,所述最優(yōu)頻率段為650MHz-750MHz。
本發(fā)明穿戴式智能設(shè)備身份認證方法及裝置,基于人體通信的原理,結(jié)合生物識別技術(shù),在用戶使用穿戴式智能設(shè)備時,在測試頻率段采集測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)確定最優(yōu)頻率段,并在最優(yōu)頻率段內(nèi)采集S21參數(shù)進行處理,得到用來代表用戶身份的最終認證模板,通過將采集的用戶身份認證數(shù)據(jù)與認證模板進行比對,實現(xiàn)對用戶身份的認證,利用人體生物特征不可復制的唯一性,不會丟失、不會遺忘,很難偽造和假冒等優(yōu)點,對用戶的隱私信息進行有效保護,很好的保證用戶的隱私和安全,避免給用戶使用穿戴式智能設(shè)備帶來潛在風險,極大的利于穿戴式智能設(shè)備的推廣和應(yīng)用。同時,基于人體通信的生物識別方法來實現(xiàn)對穿戴式智能設(shè)備采集的信息保密,利用人體通信微體積、低功耗、高安全、方便快捷的特點對身份認證系統(tǒng)進行便攜式設(shè)計,且屬于輕量級算法,運用的訓練數(shù)據(jù)大量減少,更適合實際應(yīng)用。
附圖說明
圖1是一個實施例中的穿戴式智能設(shè)備身份認證方法的流程圖;
圖2是一個實施例中的心電肢體電極安裝示意圖;
圖3是一個具體實施例中5個用戶在同一測試時間段測試得到的S21參數(shù)曲線示意圖;
圖4是一個具體實施例中一個用戶在4個不同測試時間段測試得到的S21參數(shù)曲線示意圖;
圖5是一個具體實施例中兩類方差曲線的示意圖;
圖6是另一個具體實施例中最優(yōu)頻率段下5個不同用戶的特征曲線示意圖;
圖7是另一個具體實施例中最優(yōu)頻率段下同一個用戶在不同測試時間段的特征曲線示意圖;
圖8是一個實施例中的穿戴式智能設(shè)備身份認證裝置的結(jié)構(gòu)圖。
具體實施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白,以下結(jié)合附圖及實施例,對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解,此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明,并不用于限定本發(fā)明。
人體生物特征具有人體所固有的不可復制的唯一性,而且不會丟失、不會遺忘,很難偽造和假冒,因此采用人體生物特征進行生物識別具有更強的安全性與方便性。例如,指紋、虹膜、人臉、聲音、靜脈等人體生物特征已經(jīng)取得了比較好的識別效果。除了這些比較成熟的生物識別技術(shù)之外,還有許多新興的技術(shù),如耳朵識別、人體氣味識別、血管識別、步態(tài)識別等也被使用。
人體通信在生物識別方面是一項新興技術(shù),其特點是利用人體作為信號或者信息傳輸?shù)拿劫|(zhì)。人體是一個電磁兼容體系,具有導電率、介電常數(shù)。由于不同人體之間的骨骼、肌肉以及血液等生理構(gòu)造不完全相同、存在差異,故不同人體之間的介電常數(shù)也存在差異,所以利用不同人體之間存在的差異能夠來對不同用戶進行身份識別,故本發(fā)明方法基于人體通信的原理,結(jié)合生物識別技術(shù)根據(jù)人體生物特征來對穿戴式智能設(shè)備用戶進行身份識別,有效保護用戶的隱私信息。
具體的,如圖1所示,該穿戴式智能設(shè)備身份認證方法包括如下步驟:
步驟S10:在選定的測試頻率段內(nèi),采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S參數(shù)(散射參數(shù)),對S參數(shù)進行特征提取獲取S21參數(shù)(散射參數(shù)的正向傳輸系數(shù),作為穿戴式智能設(shè)備身份認證的特征)。
為充分利用不同人體之間的差異以及人體通信原理,該方法采用電容耦合方式,采集測試信號流經(jīng)人體后的S參數(shù)并獲取S21參數(shù)。S21參數(shù)幅值(作為特征值)變化能夠直接反映出信號流經(jīng)人體的增益,通過不同人體的S21參數(shù)的差異能夠進行身份認證,將S21參數(shù)作為同用戶的特征來進行區(qū)分認證。采集N個頻率點作為特征點。
該實施例中,該步驟具體為:采用電容耦合方式,設(shè)置兩個電極,其中一個為發(fā)射電極,另一個為接收電極,測試信號由發(fā)射電極流出流經(jīng)人體,由接收電極接收。更進一步的,為方便和更準確的測試,該步驟中在選定的測試頻率段內(nèi),采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶手前臂的S參數(shù)。
結(jié)合圖2,該步驟具體的:采用心電肢體電極和矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀進行采集,心電肢體電極具有夾子結(jié)構(gòu)將兩個電極固定在用戶手前臂兩側(cè)(優(yōu)選的,距離手腕6cm處),兩個電極分別連接矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀的兩個接口,在矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀限定的300KHz-1.5GHz測試頻率段內(nèi),通過矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)。可選的,測試信號可采用測試頻率段內(nèi)的正弦信號。
為能夠充分對S21參數(shù)進行分析,該步驟中,采集多組N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S參數(shù),對S參數(shù)進行特征提取獲取S21參數(shù)。即采集多組S21參數(shù),多組S21參數(shù)分別在不同測試時間采集。
步驟S20:對S21參數(shù)進行分析,確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段。
在獲取到用戶S21參數(shù)后,雖然不同人體的S21參數(shù)具有差異性,但是在測試頻率段內(nèi)并不是所有的頻率點下的S21參數(shù)都能夠看出明顯差異性,故需要確定適合用于與其他用戶進行身份區(qū)分,適合對用戶進行身份認證的最優(yōu)頻率段。
為能夠確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段,該步驟具體為:
選擇多個其他用戶,對于每個其他用戶,在選定的測試頻率段內(nèi),采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)人體后的S21參數(shù)。這樣對多個用戶的S21參數(shù)進行采集并分析,獲得適合進行身份認證的最優(yōu)頻率段。每個其他用戶N個頻率點下S21參數(shù)也采集多組,且多組在不同測試時間采集。
對所有用戶的S21參數(shù)進行相似度和差異度分析,確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段。其中,相似度是指同一個用戶在不同的測試時間測得的數(shù)據(jù)是相似的,差異度是指不同用戶之間測得的數(shù)據(jù)存在較大差異,通過相似度和差異度能夠確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段。優(yōu)選的,對所有用戶的S21參數(shù)進行相似度和差異度分析具體為:計算多個用戶在同一測試時間相同頻率點S21參數(shù)的方差;計算同一用戶在多次不同的測試中同一頻率點S21參數(shù)的方差,通過兩類方差(可繪制兩類方差的曲線來直觀分析)進行相似度和差異度分析。
在300KHz-1.5GHz測試頻率段內(nèi),通過對S21參數(shù)進行相似度和差異度分析,確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段為650MHz-750MHz。
圖3至圖5是一個具體實施例中確定最優(yōu)頻率段的示意過程,在該具體實施例中,選取10個用戶采集數(shù)據(jù),進行采集工作,包括8名男性、2名女性,年齡范圍是23-34歲,體重在45-75千克之間,身高在150-183cm。在300KHz-1.5GHz的全頻段上平均采集1601個頻率點。用戶的數(shù)據(jù)分別在不同的測試時間段采集,共采集1800組。
選取5個用戶,做出5個用戶在同一測試時間段測試得到的S21參數(shù)曲線,如圖3。做出一個用戶在4個不同測試時間段測試得到的S21參數(shù)曲線,如圖4。根據(jù)圖3和圖4可以看出每個人在全頻段的S21參數(shù)曲線都是相似的趨勢,不同用戶之間在不同的頻率段存在不同的差異。
然后進行S21參數(shù)相似度和差異度的分析。計算兩類方差,第一類是10名用戶在同一測試時間段相同頻率點S21參數(shù)的方差;第二類是同一用戶在9次不同的測試中,在同一頻率點S21參數(shù)的方差,并得到兩類方差的曲線如圖5所示。根據(jù)圖5,曲線1代表不同用戶之間的差異,曲線2代表同一用戶在不同測試時間段的差異,在身份認證中,需要的是相對穩(wěn)定,并且不同用戶之間差異大的特征,從圖5中發(fā)現(xiàn)能夠的滿足這個要求的頻段在650MHz-750MHz之間。其他的頻段,如300KHz-650MHz中,曲線1趨近于0,表示不同用戶個體之間差異不大,而在750MHz-850MHz之間,曲線2起伏不定,說明特征在這個頻段不是很穩(wěn)定,同一人在不同測試時間段測得的特征差異比較大,均不適合。
步驟S30:在最優(yōu)頻率段內(nèi),采集M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù),將在最優(yōu)頻率段內(nèi)獲得的S21參數(shù)進行處理,得到用來代表用戶身份的認證模板,將得到的認證模板用來對用戶進行身份認證。
在確定了適合進行用戶身份認證的最優(yōu)頻率段后,由于在最優(yōu)頻率段內(nèi),不同用戶S21參數(shù)存在較大明顯的差異,故在最優(yōu)頻率段內(nèi)采集S21參數(shù)生成用來進行身份認證的認證模板,可以有效的對不同用戶進行身份認證。優(yōu)選的,M設(shè)定為21,即采集21個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)。
圖6至圖7為另一個具體實施例中在最優(yōu)頻率段內(nèi)S21參數(shù)的示意圖。在該實施例中,選取10個用戶,在650MHz-750MHz最優(yōu)頻率段內(nèi),平均采集21個頻率點作為特征點,21個特征點共同組成一個特征曲線。數(shù)據(jù)分別在早上、下午采集兩次,共采集五天,共計十次。在每次數(shù)據(jù)采集過程中,每人采集3組,每組的時間間隔不低于5分鐘。圖6是在650MHz-750MHz下5個不同用戶的特征曲線,圖7是在650MHz-750MHz下同一個用戶在不同測試時間段的特征曲線。通過圖6和圖7能夠知道在優(yōu)選頻道段內(nèi)不同用戶之間差異明顯,而同一個用戶比較穩(wěn)定、差異不大。
在采集了M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)后,進行處理得到用來代表用戶身份的認證模板。該步驟中,進行處理得到用來代表用戶身份的認證模板具體為:
在最優(yōu)頻率段內(nèi),采集多組M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)作為訓練數(shù)據(jù)。這樣先采集多組S21參數(shù)作為訓練數(shù)據(jù),每組有M個頻率點(即特征點),每組訓練數(shù)據(jù)生成一個特征向量。
清洗多組訓練數(shù)據(jù)中誤差不滿足要求的訓練數(shù)據(jù)。因為在測試過程中,由于實驗儀器位置以及用戶測試位置的變動,在整個測試過程中,同一人測試得到的所有訓練數(shù)據(jù)不是完全一樣的,在一定范圍內(nèi)浮動。但是由于一些操作問題,有些訓練數(shù)據(jù)存在較大的偏差,這就需要將這些訓練數(shù)據(jù)剔除。具體的,將多組訓練數(shù)據(jù)取平均得到初始模板;計算每組訓練數(shù)據(jù)與初始模板的歐式距離,將歐式距離大于閾值的訓練數(shù)據(jù)清洗掉。這樣,采用歐式距離法來清除誤差大于閾值的訓練數(shù)據(jù),保證訓練質(zhì)量的合理性。
采用清洗后剩余的訓練數(shù)據(jù)生成對用戶進行身份認證的認證模板。具體的,將剩余的訓練數(shù)據(jù)取平均得到最終的認證模板(即將剩余特征向量中的每個特征點取平均)。
步驟S40:在最優(yōu)頻率段內(nèi),采集M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)作為身份認證數(shù)據(jù),并與認證模板進行比對,若比對通過則身份認證成功,否則身份認證不成功。
在最終獲得對用戶進行身份認證的身份模板后,可采用最終的身份模板來對用戶進行身份認證,判斷是否為用戶。該步驟中,在最優(yōu)頻率段內(nèi)采集用戶的S21參數(shù)作為身份認證數(shù)據(jù),與認證模板進行比對。
由于S21參數(shù)(特征值)的不穩(wěn)定,故采用加權(quán)歐式距離來進行比對。具體的,包括:
計算清洗后剩余的訓練數(shù)據(jù)所生成特征向量與認證模板之間的加權(quán)歐式距離,將計算得到的最大加權(quán)歐式距離作為判定閾值。
計算身份認證數(shù)據(jù)與認證模板之間的加權(quán)歐式距離,若加權(quán)歐式距離不大于判定閾值則用戶身份認證成功,否則認證不成功。
采用加權(quán)歐式距離的計算方式可以克服傳統(tǒng)的歐氏距離不能突出特征值權(quán)重的缺點,并且判定閾值與權(quán)值全部通過清洗后的訓練數(shù)據(jù)生成,故能更為準確的來對用戶身份進行認證。
該穿戴式智能設(shè)備身份認證方法通過反復實驗檢測和比對,對訓練數(shù)據(jù)清洗效果、數(shù)據(jù)穩(wěn)定性分析、固定閾值下的等錯誤率(EER)等性能進行評價,均達到良好的身份認證效果,能夠很好的應(yīng)用于穿戴式智能設(shè)備身份認證。并且與K均值聚類(KNN)、樸素貝葉斯分類(NBM)和支持向量機(SVM)等方式進行對比,更具有準確度高,數(shù)據(jù)需求更少,更輕量級的優(yōu)勢。
該穿戴式智能設(shè)備身份認證方法,基于人體通信的原理,結(jié)合生物識別技術(shù),在用戶使用穿戴式智能設(shè)備時,在測試頻率段采集測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)確定最優(yōu)頻率段,并在最優(yōu)頻率段內(nèi)采集S21參數(shù)進行處理,得到用來代表用戶身份的最終認證模板,通過將采集的用戶身份認證數(shù)據(jù)與認證模板進行比對,實現(xiàn)對用戶身份的認證,利用人體生物特征不可復制的唯一性,不會丟失、不會遺忘,很難偽造和假冒等優(yōu)點,對用戶的隱私信息進行有效保護,很好的保證用戶的隱私和安全,避免給用戶使用穿戴式智能設(shè)備帶來潛在風險,極大的利于穿戴式智能設(shè)備的推廣和應(yīng)用。同時,該方法基于人體通信的生物識別方法來實現(xiàn)對穿戴式智能設(shè)備采集的信息保密,利用人體通信微體積、低功耗、高安全、方便快捷的特點對身份認證系統(tǒng)進行便攜式設(shè)計,且屬于輕量級算法,運用的訓練數(shù)據(jù)大量減少,更適合實際應(yīng)用。
同時,本發(fā)明還提供一種穿戴式智能設(shè)備身份認證裝置,如圖8所示,該裝置包括:
參數(shù)采集模塊100,在選定的測試頻率段內(nèi),采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S參數(shù)(散射參數(shù)),對S參數(shù)進行特征提取獲取S21參數(shù)(散射參數(shù)的正向傳輸系數(shù),作為穿戴式智能設(shè)備身份認證的特征)。
為充分利用不同人體之間的差異以及人體通信原理,該裝置采用電容耦合方式,采集測試信號流經(jīng)人體后的S參數(shù)并獲取S21參數(shù)。S21參數(shù)幅值(作為特征值)變化能夠直接反映出信號流經(jīng)人體的增益,通過不同人體的S21參數(shù)的差異能夠進行身份認證,將S21參數(shù)作為同用戶的特征來進行區(qū)分認證。采集N個頻率點作為特征點。
該實施例中,參數(shù)采集模塊100采用電容耦合方式,設(shè)置兩個電極,其中一個為發(fā)射電極,另一個為接收電極,測試信號由發(fā)射電極流出流經(jīng)人體,由接收電極接收。更進一步的,為方便和更準確的測試,參數(shù)采集模塊100在選定的測試頻率段內(nèi),采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶手前臂的S參數(shù)。
結(jié)合圖2,參數(shù)采集模塊100使用心電肢體電極和矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀進行采集,心電肢體電極具有夾子結(jié)構(gòu)將兩個電極固定在用戶手前臂兩側(cè)(優(yōu)選的,距離手腕6cm處),兩個電極分別連接矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀的兩個接口,在矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀限定的300KHz-1.5GHz測試頻率段內(nèi),通過矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)??蛇x的,測試信號可采用測試頻率段內(nèi)的正弦信號。
為能夠充分對S21參數(shù)進行分析,參數(shù)采集模塊100采集多組N個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S參數(shù),對S參數(shù)進行特征提取獲取S21參數(shù)。即采集多組S21參數(shù),多組S21參數(shù)分別在不同測試時間采集。
最優(yōu)頻率段確定模塊200,對S21參數(shù)進行分析,確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段。
在獲取到用戶S21參數(shù)后,雖然不同人體的S21參數(shù)具有差異性,但是在測試頻率段內(nèi)并不是所有的頻率點下的S21參數(shù)都能夠看出明顯差異性,故需要確定適合用于與其他用戶進行身份區(qū)分,適合對用戶進行身份認證的最優(yōu)頻率段。
為能夠確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段,最優(yōu)頻率段確定模塊200具體操作為:
最優(yōu)頻率段確定模塊200選擇多個其他用戶,對于每個其他用戶,在選定的測試頻率段內(nèi),控制參數(shù)采集模塊100采集N個頻率點下測試信號流經(jīng)人體后的S21參數(shù)。這樣對多個用戶的S21參數(shù)進行采集并分析,獲得適合進行身份認證的最優(yōu)頻率段。每個其他用戶N個頻率點下S21參數(shù)也采集多組,且多組在不同測試時間采集。
最優(yōu)頻率段確定模塊200對所有用戶的S21參數(shù)進行相似度和差異度分析,確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段。其中,相似度是指同一個用戶在不同的測試時間測得的數(shù)據(jù)是相似的,差異度是指不同用戶之間測得的數(shù)據(jù)存在較大差異,通過相似度和差異度能夠確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段。優(yōu)選的,最優(yōu)頻率段確定模塊200對所有用戶的S21參數(shù)進行相似度和差異度分析具體為:最優(yōu)頻率段確定模塊200計算多個用戶在同一測試時間相同頻率點S21參數(shù)的方差;計算同一用戶在多次不同的測試中同一頻率點S21參數(shù)的方差,通過兩類方差(可繪制兩類方差的曲線來直觀分析)進行相似度和差異度分析。
在300KHz-1.5GHz測試頻率段內(nèi),最優(yōu)頻率段確定模塊200通過對S21參數(shù)進行相似度和差異度分析,確定適合用于進行身份認證的最優(yōu)頻率段為650MHz-750MHz。
結(jié)合圖3至圖5是一個具體實施例中確定最優(yōu)頻率段的示意過程,在該具體實施例中,選取10個用戶采集數(shù)據(jù),進行采集工作,包括8名男性、2名女性,年齡范圍是23-34歲,體重在45-75千克之間,身高在150-183cm。在300KHz-1.5GHz的全頻段上平均采集1601個頻率點。用戶的數(shù)據(jù)分別在不同的測試時間段采集,共采集1800組。
選取5個用戶,做出5個用戶在同一測試時間段測試得到的S21參數(shù)曲線,如圖3。做出一個用戶在4個不同測試時間段測試得到的S21參數(shù)曲線,如圖4。根據(jù)圖3和圖4可以看出每個人在全頻段的S21參數(shù)曲線都是相似的趨勢,不同用戶之間在不同的頻率段存在不同的差異。
最優(yōu)頻率段確定模塊200然后進行S21參數(shù)相似度和差異度的分析。計算兩類方差,第一類是10名用戶在同一測試時間段相同頻率點S21參數(shù)的方差;第二類是同一用戶在9次不同的測試中,在同一頻率點S21參數(shù)的方差,并得到兩類方差的曲線如圖5所示。根據(jù)圖5,曲線1代表不同用戶之間的差異,曲線2代表同一用戶在不同測試時間段的差異,在身份認證中,需要的是相對穩(wěn)定,并且不同用戶之間差異大的特征,從圖5中發(fā)現(xiàn)能夠的滿足這個要求的頻段在650MHz-750MHz之間。其他的頻段,如300KHz-650MHz中,曲線1趨近于0,表示不同用戶個體之間差異不大,而在750MHz-850MHz之間,曲線2起伏不定,說明特征在這個頻段不是很穩(wěn)定,同一人在不同測試時間段測得的特征差異比較大,均不適合。
認證模板生成模塊300,在最優(yōu)頻率段內(nèi),控制所述參數(shù)采集模塊100采集M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù),將在最優(yōu)頻率段內(nèi)獲得的S21參數(shù)進行處理,得到用來代表用戶身份的認證模板,將得到的認證模板用來對用戶進行身份認證。
在確定了適合進行用戶身份認證的最優(yōu)頻率段后,由于在最優(yōu)頻率段內(nèi),不同用戶S21參數(shù)存在較大明顯的差異,故認證模板生成模塊300在最優(yōu)頻率段內(nèi)采集S21參數(shù)生成用來進行身份認證的認證模板,可以有效的對不同用戶進行身份認證。優(yōu)選的,M設(shè)定為21,即采集21個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)。
圖6至圖7為另一個具體實施例中在最優(yōu)頻率段內(nèi)S21參數(shù)的示意圖。在該實施例中,選取10個用戶,在650MHz-750MHz最優(yōu)頻率段內(nèi),平均采集21個頻率點作為特征點,21個特征點共同組成一個特征曲線。數(shù)據(jù)分別在早上、下午采集兩次,共采集五天,共計十次。在每次數(shù)據(jù)采集過程中,每人采集3組,每組的時間間隔不低于5分鐘。圖6是在650MHz-750MHz下5個不同用戶的特征曲線,圖7是在650MHz-750MHz下同一個用戶在不同測試時間段的特征曲線。通過圖6和圖7能夠知道在優(yōu)選頻道段內(nèi)不同用戶之間差異明顯,而同一個用戶比較穩(wěn)定、差異不大。
在采集了M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)后,認證模板生成模塊300進行處理得到用來代表用戶身份的認證模板,具體為:
在最優(yōu)頻率段內(nèi),控制參數(shù)采集模塊100采集多組M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)作為訓練數(shù)據(jù)。這樣先采集多組S21參數(shù)作為訓練數(shù)據(jù),每組有M個頻率點(即特征點),每組訓練數(shù)據(jù)生成一個特征向量。
認證模板生成模塊300清洗多組訓練數(shù)據(jù)中誤差不滿足要求的訓練數(shù)據(jù)。因為在測試過程中,由于實驗儀器位置以及用戶測試位置的變動,在整個測試過程中,同一人測試得到的所有訓練數(shù)據(jù)不是完全一樣的,在一定范圍內(nèi)浮動。但是由于一些操作問題,有些訓練數(shù)據(jù)存在較大的偏差,這就需要將這些訓練數(shù)據(jù)剔除。具體的,認證模板生成模塊300將多組訓練數(shù)據(jù)取平均得到初始模板;計算每組訓練數(shù)據(jù)與初始模板的歐式距離,將歐式距離大于閾值的訓練數(shù)據(jù)清洗掉。這樣,采用歐式距離法來清除誤差大于閾值的訓練數(shù)據(jù),保證訓練質(zhì)量的合理性。
認證模板生成模塊300采用清洗后剩余的訓練數(shù)據(jù)生成對用戶進行身份認證的認證模板。具體的,將剩余的訓練數(shù)據(jù)取平均得到最終的認證模板(即將剩余特征向量中的每個特征點取平均)。
身份認證模塊400,在最優(yōu)頻率段內(nèi),控制所述參數(shù)采集模塊100采集M個頻率點下測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)作為身份認證數(shù)據(jù),與認證模板進行比對,若比對通過則身份認證成功,否則身份認證不成功。
在最終獲得對用戶進行身份認證的身份模板后,身份認證模塊400可采用最終的身份模板來對用戶進行身份認證,判斷是否為用戶??刂茀?shù)采集模塊100在最優(yōu)頻率段內(nèi)采集用戶的S21參數(shù)作為身份認證數(shù)據(jù),身份認證模塊400與認證模板進行比對。
由于S21參數(shù)(特征值)的不穩(wěn)定,故身份認證模塊400采用加權(quán)歐式距離來進行比對。具體的:
身份認證模塊400計算清洗后剩余的訓練數(shù)據(jù)所生成特征向量與認證模板之間的加權(quán)歐式距離,將計算得到的最大加權(quán)歐式距離作為判定閾值。
身份認證模塊400計算身份認證數(shù)據(jù)與認證模板之間的加權(quán)歐式距離,若加權(quán)歐式距離不大于判定閾值則用戶身份認證成功,否則認證不成功。
身份認證模塊400采用加權(quán)歐式距離的計算方式可以克服傳統(tǒng)的歐氏距離不能突出特征值權(quán)重的缺點,并且判定閾值與權(quán)值全部通過清洗后的訓練數(shù)據(jù)生成,故能更為準確的來對用戶身份進行認證。
該穿戴式智能設(shè)備身份認證裝置通過反復實驗檢測和比對,對訓練數(shù)據(jù)清洗效果、數(shù)據(jù)穩(wěn)定性分析、固定閾值下的等錯誤率(EER)等性能進行評價,均達到良好的身份認證效果,能夠很好的應(yīng)用于穿戴式智能設(shè)備身份認證。并且與K均值聚類(KNN)、樸素貝葉斯分類(NBM)和支持向量機(SVM)等方式進行對比,更具有準確度高,數(shù)據(jù)需求更少,更輕量級的優(yōu)勢。
該穿戴式智能設(shè)備身份認證裝置,基于人體通信的原理,結(jié)合生物識別技術(shù),在用戶使用穿戴式智能設(shè)備時,在測試頻率段采集測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)確定最優(yōu)頻率段,并在最優(yōu)頻率段內(nèi)采集S21參數(shù)進行處理,得到用來代表用戶身份的最終認證模板,通過將采集的用戶身份認證數(shù)據(jù)與認證模板進行比對,實現(xiàn)對用戶身份的認證,利用人體生物特征不可復制的唯一性,不會丟失、不會遺忘,很難偽造和假冒等優(yōu)點,對用戶的隱私信息進行有效保護,很好的保證用戶的隱私和安全,避免給用戶使用穿戴式智能設(shè)備帶來潛在風險,極大的利于穿戴式智能設(shè)備的推廣和應(yīng)用。同時,該裝置基于人體通信的生物識別方法來實現(xiàn)對穿戴式智能設(shè)備采集的信息保密,利用人體通信微體積、低功耗、高安全、方便快捷的特點對身份認證系統(tǒng)進行便攜式設(shè)計,且屬于輕量級算法,運用的訓練數(shù)據(jù)大量減少,更適合實際應(yīng)用。
本發(fā)明穿戴式智能設(shè)備身份認證方法及裝置,基于人體通信的原理,結(jié)合生物識別技術(shù),在用戶使用穿戴式智能設(shè)備時,在測試頻率段采集測試信號流經(jīng)用戶人體的S21參數(shù)確定最優(yōu)頻率段,并在最優(yōu)頻率段內(nèi)采集S21參數(shù)進行處理,得到用來代表用戶身份的最終認證模板,通過將采集的用戶身份認證數(shù)據(jù)與認證模板進行比對,實現(xiàn)對用戶身份的認證,利用人體生物特征不可復制的唯一性,不會丟失、不會遺忘,很難偽造和假冒等優(yōu)點,對用戶的隱私信息進行有效保護,很好的保證用戶的隱私和安全,避免給用戶使用穿戴式智能設(shè)備帶來潛在風險,極大的利于穿戴式智能設(shè)備的推廣和應(yīng)用。同時,基于人體通信的生物識別方法來實現(xiàn)對穿戴式智能設(shè)備采集的信息保密,利用人體通信微體積、低功耗、高安全、方便快捷的特點對身份認證系統(tǒng)進行便攜式設(shè)計,且屬于輕量級算法,運用的訓練數(shù)據(jù)大量減少,更適合實際應(yīng)用。
以上僅為本發(fā)明的較佳實施例而已,并不用以限制本發(fā)明,凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等,均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。