一種身份認證方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及模式識別和信息安全技術領域，尤其涉及一種身份認證方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 身份認證是系統(tǒng)確認操作者的真實身份與其聲稱身份是否相符的過程，在手機普 及的今天，手機上的用戶身份認證也成為信息安全的一個重要部分。
[0003] 目前手機身份認證主要分為基于口令的身份認證和基于生物特征的身份認證。常 用的基于口令的身份認證有用戶密碼方式和九宮格解鎖方式，基于口令的身份認證的共同 特點是口令容易泄露，為了 口令的安全性頻繁更換口令，又使得口令難以維護?；谏锾?征的身份認證可以作為用戶口令的一個很好的替代方法，生物特征是人的天然屬性，包括 人的生理特征或行為特征。生理特征為先天的特征，包括面相、指紋、掌形、聲音、虹膜、視網 膜等靜態(tài)特征；行為特征是通過后天的學習或發(fā)展而形成的，包括簽名、擊鍵、步態(tài)、動態(tài)手 勢等動態(tài)特征。生物特征不會像密碼一樣容易被猜測和忘記，也不會像持有物一樣容易被 盜取，所以，利用生物特征進行身份認證將會是一種更為安全可靠、方便快捷的大眾化身份 認證手段。
[0004] 目前常用的基于生物特征的身份認證技術包括以下幾種：
[0005] 1 ?指紋認證
[0006] 指紋認證是最為古老和常用的一種生物特征身份認證技術，占有生物特征認證市 場中超過一半的份額。指紋是人的手指末端表面的紋路，這些凹凸不平的皮膚紋路中包含 了豐富的斷點、交叉點、結合點等細節(jié)特征，這些特征是唯一的，也是恒久不變的，通過指紋 的比對可以確定一個人的身份。指紋認證就是利用圖像處理技術對采集的指紋進行匹配， 從而鑒別用戶的身份。
[0007] 2?虹膜認證
[0008] 虹膜認證是目前所有生物特征認證技術中最方便、最精確的一種，也是二十一世 紀最具發(fā)展前景的生物認證技術。虹膜是鞏膜和瞳孔之間環(huán)狀區(qū)域，它包含豐富的紋理特 征，而且結構是隨機的，是遺傳基因決定的，不易被偽造。非接觸式的虹膜圖像獲取衛(wèi)生易 用，獲取時不受光線意外的環(huán)境影響，穩(wěn)定性高。
[0009] 3?人臉認證
[0010] 人臉認證是生物特征認證技術領域最困難的研究課題之一，人臉特征的抽取比較 困難，同一人不同的表情、位置、方向、光照都會對人臉特征的提取產生較大的影響，所以目 前人臉認證的準確性比指紋認證和虹膜認證低，但是非接觸式的人臉特征信息獲取相對比 較自然而且不易察覺，良好的用戶體驗使得人臉認證成為最容易被接受的生物特征認證方 式。
[0011] 4.簽名認證
[0012] 簽名認證是一種行為特征認證技術，簽名認證按照數據獲取方式不同分為離線簽 名認證和在線簽名認證。離線簽名認證是通過掃描儀把紙上的字符轉換為計算機可處理的 圖像，并提取紋理信息等特征進行認證。在線簽名認證通過專用的寫字板采集用戶的書寫 信息，把簽名序列轉化為圖像，并且記錄書寫的壓力、加速度、速度等信息，根據用戶的書寫 習慣對用戶進行認證。
[0013] 生物特征認證方式解決了傳統(tǒng)的口令認證方式的各種局限性，但是在智能手機平 臺上，生物特征認證方式的使用量卻遠不如口令認證方式，主要原因有以下兩點：首先是因 為手機平臺上的資源、設備限制。目前手機上基本上都沒有可以獲取指紋的設備，使用指紋 認證的話就需要外接設備，使用不方便；而虹膜認證對攝像頭要求很高，手機也難以實現(xiàn)， 在線簽名認證也需要外接設備。其次是認證方式本身的一些缺陷限制。虹膜認證方式極難 讀取黑眼睛特征，人臉認證和聲音認證都非常容易受外界甚至自身的影響，離線簽名認證 容易被盜取和轉移。
[0014] 因此，有必要設計一種新型的身份認證方法。

【發(fā)明內容】

[0015] 有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種身份認證方法及裝置，該方法對設備的硬件 性能要求相對較低，利用加速度傳感器采集手勢動作執(zhí)行時的加速度數據序列，受外部因 素影響相對較小，能取得較好的認證效果。
[0016] 本發(fā)明實施例提供了一種身份認證方法及裝置，具體如下：
[0017] -種身份認證方法，所述方法包括：
[0018] 將采集的認證手勢執(zhí)行時的加速度數據序列作為測試樣本序列；
[0019] 預處理所述測試樣本序列；
[0020] 確定預處理后的測試樣本序列和參考樣本序列之間對齊的序列點；
[0021] 通過對預處理后的測試樣本序列和參考樣本序列分別進行插值操作，糾正對齊的 序列點之間的序列編號錯位，獲得糾正后的測試樣本序列和糾正后的參考樣本序列；其中， 所述序列編號是按照采集序列點的先后順序確定的，先采集到的加速度數據序列點的序列 編號小于后采集到的加速度數據序列點的序列編號；糾正后的測試樣本序列中的序列點與 糾正后的參考樣本序列中的序列點按序列編號順序一一對應；
[0022] 量化糾正后的測試樣本序列和糾正后的參考樣本序列之間的差異；
[0023] 在該差異小于等于設定值時，確定認證成功；在該差異大于設定值時，確定認證失 敗。
[0024] 一種身份認證裝置，所述裝置包括：
[0025] 獲取單元，用于將采集的認證手勢執(zhí)行時的加速度數據序列作為測試樣本序列；
[0026] 預處理單元，用于預處理所述測試樣本序列；
[0027] 對齊的序列點確定單元，用于確定預處理后的測試樣本序列和參考樣本序列之間 對齊的序列點；
[0028] 插值單元，用于通過對預處理后的測試樣本序列和參考樣本序列分別進行插值操 作，糾正對齊的序列點之間的序列編號錯位，獲得糾正后的測試樣本序列和糾正后的參考 樣本序列；其中，所述序列編號是按照采集序列點的先后順序確定的，先采集到的加速度數 據序列點的序列編號小于后采集到的加速度數據序列點的序列編號；糾正后的測試樣本序 列中的序列點與糾正后的參考樣本序列中的序列點按序列編號順序一一對應；
[0029] 量化單元，用于量化糾正后的測試樣本序列和糾正后的參考樣本序列之間的差 異；
[0030] 認證單元，用于在該差異小于等于設定值時，確定認證成功；在該差異大于設定值 時，確定認證失敗。
[0031] 本發(fā)明實施例的方案中，采用動態(tài)手勢的加速度數據序列對用戶身份進行認證， 在確定加速度數據的測試樣本序列和參考樣本序列之間的對齊點后，對序列間的差異進行 量化，并將量化結果與設定值對比，進而確定認證通過還是失敗，對設備的硬件要求相對較 低，僅需加速度傳感器來采集手勢動作執(zhí)行時的加速度數據序列，受外部因素影響相對較 小，能較為理想的認證效果。
【附圖說明】
[0032] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使 用的附圖作簡要介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本 領域的普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其 他的附圖。
[0033] 圖1為本發(fā)明實施例一中的身份認證方法的流程圖示意圖；
[0034] 圖2為本發(fā)明實施例二中的圖2為一組手勢動作的原始加速度數據序列；
[0035] 圖3為本發(fā)明實施例二中的一組手勢數據的X軸的加速度數據序列；
[0036] 圖4為本發(fā)明實施例二中的部分加速度數據放大圖；
[0037] 圖5為本發(fā)明實施例三中的一種身份認證裝置的結構示意圖；
[0038] 圖6A為本發(fā)明方案應用測試中的原始手勢數據序列圖；
[0039] 圖6B為本發(fā)明方案應用測試中的手勢數據平滑去噪后的圖；
[0040] 圖6C為本發(fā)明方案應用測試中的手勢標準化后的圖；
[0041] 圖6D為本發(fā)明方案應用測試中的去除非手勢動作數據后的圖；
[0042] 圖7A為本發(fā)明方案應用測試中的插值前的加速度數據序列圖；
[0043] 圖7B為本發(fā)明方案應用測試中的插值后的加速度數據序列圖；
[0044] 圖8為本發(fā)明方案應用測試中不同精度系數下錯誤接受率和錯誤拒絕率的結果 圖。
【具體實施方式】
[0045] 為了使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合附圖對本發(fā)明作進 一步地詳細描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部份實施例，而不是全部的實施 例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的 所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0046] 本發(fā)明的身份認證原理是基于生物個體之間存在行為特征上的差異來識別出不 同的生物個體。本發(fā)明實施例的方案中，用戶需手持置有加速度傳感器的設備（如手機） 做出身份認證手勢，即可判斷出用戶的真?zhèn)危⑶矣脩羯矸菡J證手勢可由用戶自己選取。
[0047] 下面通過具體實施例對本發(fā)明方案進行詳細描述，當然，本發(fā)明并不限于以下實 施例。
[0048] 實施例一
[0049] 如圖1所示，為本發(fā)明實施例一提供的身份認證方法的流程圖示意圖，具體包括 以下步驟：
[0050] 步驟101，將采集的認證手勢執(zhí)行時的加速度數據序列作為測試樣本序列；
[0051] 手勢執(zhí)行時，加速度傳感器采集用戶手持手機做出身份認證手勢時的加速度數 據，采集的加速度數據是與使用的坐標軸的方向對應的，可以是三維笛卡爾坐標系上x、y、 z三個方向上的加速度數據序列，也可以是任兩個方向上的加速度數據序列，還可以是其中 一個方向上的加速度數據序列。
[0052]步驟102，預處理所述測試樣本序列。
[0053] 本步驟102中對測試樣本序列的預處理包括以下幾個步驟：
[0054] 第一步：平滑測試樣本序列；
[0055] 第二步：標準化平滑后的測試樣本序列；
[0056] 第三步：去除標準化后的測試樣本序列中表示非手勢動作的序列點。
[0057] 上述對測試樣本序列進行預處理的目的去除采集的加速度數據序列中的噪聲。上 述第三步中去除表示非手勢動作的序列點，獲得了有效數據，能較好的提高身份認證的準 確性，減少了后續(xù)身份認證步驟的計算量。
[0058] 步驟103,確定預處理后的測試樣本序列和參考樣本序列之間對齊的序列點。
[0059] 本